研究显示，全球企业难以充分发挥生成式人工智能的潜力。

自大约一年半前 ChatGPT 发布以来，生成式人工智能（Gen AI）已引起全球企业的广泛关注。Forrester Consulting 最近的一项研究强调了生成式人工智能技术面临的挑战以及人们持续高涨的热情。 

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根据一项 研究 ，尽管生成式人工智能（Gen AI）出现并引发了广泛关注，但仅有22%的公司表示在整个企业范围内应用了Gen AI。这一数字低于高管们的预期，表明Gen AI的预期价值与实际价值之间存在差距。然而，人们对Gen AI的兴趣并未减退，企业仍在不断增加对各种应用的投入。 

企业在数据准备和治理方面面临诸多挑战。

研究还显示，超过50%的决策者已为新一代人工智能（Gen AI） defi了业务目标。然而，79%的dent表示，由于缺乏内部或外部技能，他们对组织实现这些目标的能力dent担忧。此外，79%的受访者表示，目前技能不足仍然是一个问题。尽管面临这些挑战，许多组织已部署了至少三个新一代人工智能应用案例，并计划在未来12-18个月内增加投资。 

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成功实施全新一代人工智能（Gen AI）的一大挑战在于企业内部的数据准备情况。令人惊讶的是，仅有42%的企业具备训练全新一代人工智能模型的能力，而高达89%的企业未能做好业务数据准备工作。此外，尽管90%的企业都意识到制定治理计划对于正确使用和管理这项技术至关重要，但只有23%的企业实施了此类计划。 

“尽管人工智能世代竞赛开局迅速，但随着越来越多的组织意识到他们的数据基础设施尚未准备好在概念验证之外充分部署人工智能世代技术，许多项目都陷入了试点阶段。”

Alex Chubay，SoftServe首席技术官

该研究还揭示了技术知识方面的显著差距。84%的受访dent认为，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，也缺乏对人工智能复杂性的理解。 

美国在人工智能技术应用方面处于领先地位，但各行业表现不一。

研究表明，数据、治理和技能是帮助组织成功实施人工智能世代价值的三大核心要素。在分析的四个国家中，美国在实现人工智能世代潜力方面最为先进，英国、新加坡和德国紧随其后。 

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就行业表现而言，零售业在利用全民人工智能方面潜力最大，尤其是在利用自有数据训练模型方面。相反，金融服务和保险业在实现全民人工智能带来的收益之前，面临着更多挑战。

其他行业，包括医疗保健、生命科学、石油天然气、制造业、独立软件开发商和企业技术等，在实现人工智能世代价值方面呈现出较为均衡的分布。研究表明，年收入超过50亿美元的企业由于在硬件、软件和基础设施方面的大量投资，更难管理必要的能力。

布伦达·卡纳纳 (Brenda Kanana) 的Cryptopolitan 报告