全球企业难以充分发挥生成式AI的全部潜力，研究显示

生成式AI（Gen AI）自大约一年半前ChatGPT发布以来，尤其受到全球企业的广泛关注。Forrester Consulting最近进行的一项研究突出了围绕Gen AI技术的挑战以及持续的热情。 

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根据研究，随着生成式AI的出现及其引发的炒作，只有22%的公司表示他们在整个企业中利用生成式AI。这一数字低于高管的预期，这表明了生成式AI的预期价值与实际价值之间的差异。然而，对生成式AI的兴趣并未减弱，企业仍在增加对不同应用的支出。

公司在数据准备和治理方面面临困难

研究还显示，超过50%的决策者已经为Gen AI定义了业务目标。然而，79%的人表示担心其组织因缺乏内部或外部技能而无法实现这些目标。此外，79%的受访者表示，缺乏当前技能仍然是一个问题。尽管面临这些挑战，许多组织已经部署了至少三个Gen AI用例，并计划在未来12-18个月内增加投资。 

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Gen AI成功实施的主要挑战之一是组织内的数据准备情况。令人惊讶的是，只有42%的组织具备训练Gen AI模型的能力，而高达89%的组织未能准备好用于Gen AI的业务数据。此外，只有23%的组织实施了治理计划，尽管90%的组织认为有必要制定此类计划以促进技术的正确使用和管理。 

“尽管Gen AI竞赛起步迅速，但随着更多组织意识到其数据基础设施尚未准备好在概念验证之外充分部署Gen AI技术，许多倡议仍停留在试点阶段。”

Alex Chubay，SoftServe的首席技术官

研究还揭示了技术知识的显著差距。84%的受访者表示，数据集成、模型优化和用例创建需要更深入的技术知识。此外，80%的决策者表示，员工缺乏足够的用例知识和对Gen AI复杂性的理解。 

美国在Gen AI采用方面领先，各行业表现不一

根据研究，数据、治理和技能是帮助组织成功实施Gen AI价值的三个核心要素。在分析的四个国家中，美国在实现Gen AI潜力方面最为先进，英国、新加坡和德国紧随其后。 

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在行业表现方面，零售行业在使用Gen AI方面具有最大潜力，特别是在自有数据上训练模型。相反，金融服务和保险（FSI）行业在实现Gen AI收益之前面临更多挑战。

其他行业，包括医疗保健、生命科学、石油和天然气、制造业、ISV和企业技术，在实现Gen AI价值方面显示出平衡的分布。根据研究，收入超过50亿美元的企业由于在硬件、软件和基础设施上的大量投资，在管理必要能力方面面临更大困难。

Cryptopolitan报道，作者：Brenda Kanana