运营模式与老旧系统成为企业实现AI价值的两大拦路虎

根据AI平台Publicis Sapient上周发布的一项针对1550名企业技术决策者的调查显示，由于AI准备工作滞后于实际落地进度，企业普遍未能充分享受到AI带来的红利。

超过十分之七的美国受访者表示，预计未来一到两年内AI将大规模扩展应用，但仅有20%的受访者认为其所在组织具备满足这一预期的能力。

近四分之一的受访者表示，企业自身的运营方式是制约AI成功落地的主要障碍。报告发现，尽管AI已在企业的大多数团队中得到应用，但绝大多数组织并未对系统、工作流程和运营模式进行彻底改造，导致无法充分释放技术潜力。

未来一年，企业在AI领域的投入预计将大幅攀升。尽管大型企业在AI采用方面面临的挑战相对较少，但它们仍然难以从所使用的工具中找到可量化的积极影响和商业价值。

参与调查的企业中，四分之三表示已在大多数业务流程中使用AI，但仅有10%的企业表示AI已成为其核心业务运作方式的组成部分。略超三分之一的企业表示，AI正在从根本上改变其业务运营方式。

Publicis Sapient全球首席交付官Shubhradeep Guha在接受CIO Dive采访时通过邮件表示，传统企业的运转节奏通常远慢于AI厂商的迭代速度。大型企业需要建立完善的治理机制、厘清职能边界，并打破数据孤岛，才能为AI的规模化应用做好准备。

"障碍很少出在模型本身，"Guha表示，"真正的问题在于那些并非为AI而构建的遗留系统、碎片化的数据、各自为政的团队，以及拖慢决策速度的治理架构。"

Guha还指出，许多企业还需对人员和技能结构进行重组，才能真正挖掘出AI的价值。Randstad Digital近期的一项研究发现，部分企业在AI平台上的投入远超用于员工培训和技术落地的预算。

企业可以通过部署人机协作团队、重构岗位职责、升级数据基础设施，以及建立新的员工与团队协作激励机制，来从AI中获取切实收益。

报告指出，AI投入必须与系统现代化改造、以人为本的组织重构以及运营层面的深度落地相互配合，才能产生实效。

"AI可以加速单项任务的执行，但如果周围的系统依然迟缓、支离破碎，企业就无法实现整体规模上的变革影响，"Guha说道。

Q&A

Q1：为什么大多数企业无法从AI中获得完整的商业价值？

A：根据Publicis Sapient的调查，主要原因并非AI模型本身的问题，而在于企业内部的遗留系统并非为AI而构建、数据存在碎片化和孤岛问题、团队各自为政，以及治理架构拖慢了决策速度。此外，大多数组织尚未对系统、工作流程和运营模式进行彻底改造，导致AI的潜力无法充分释放。

Q2：企业在推进AI落地时，员工培训和平台投入哪个更重要？

A：根据Randstad Digital的研究，目前部分企业在AI平台上的投入远高于员工培训预算，这一失衡正是AI难以产生实际价值的原因之一。Publicis Sapient的报告建议，AI投入应与人员重组、技能培养同步推进，才能真正实现规模化效益。

Q3：企业应该如何调整组织结构来更好地推进AI应用？

A：Publicis Sapient建议企业可以从以下几个方向入手：部署人机协作团队、重构岗位职责、升级数据基础设施，并建立新的员工与团队协作激励机制。同时，AI投入必须配合系统现代化改造和运营层面的深度落地，才能在企业整体层面实现真正的规模化影响。