IBM商業(yè)價(jià)值研究院|研究洞察AI項(xiàng)目變現(xiàn)之路AI應(yīng)用富的企業(yè)級(jí)技術(shù)解決方案以及基于科學(xué)的研究創(chuàng)新來(lái)釋放請(qǐng)?jiān)L問(wèn)/services/artificial-intelligence如需了解關(guān)于IBMSoftware提供的AI解決方案的更多信請(qǐng)?jiān)L問(wèn)research./artificiaAI應(yīng)用AI應(yīng)用出AI成熟度對(duì)營(yíng)收增長(zhǎng)和效率優(yōu)AI應(yīng)用摘要程預(yù)計(jì)將從2024年的3%增長(zhǎng)到2026年進(jìn)式改革，更是對(duì)跨職能業(yè)務(wù)流程的根本性重塑—AI投資上升至IT預(yù)算的12%也體現(xiàn)了這一點(diǎn)。這表明企業(yè)高管和AI負(fù)責(zé)人依舊看好AI的長(zhǎng)期變革潛具備扎實(shí)AI根基和轉(zhuǎn)型思維的組織，在關(guān)這些“AI優(yōu)先”型組織通過(guò)成熟的AI實(shí)踐，顯著提升了運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)，顯示出AI成熟度對(duì)營(yíng)收增長(zhǎng)和效率優(yōu)化的強(qiáng)3AI應(yīng)用生成式AI的初期狂熱已退潮，取而代之的是對(duì)其機(jī)遇與挑戰(zhàn)更理性、更深入的理解，這種轉(zhuǎn)變類(lèi)似于當(dāng)初深度學(xué)習(xí)初現(xiàn)引發(fā)熱潮后的冷靜回為了深入了解AI領(lǐng)域的這些演進(jìn)趨勢(shì)，尤其是智能體AI的最新焦點(diǎn)，IBM商業(yè)價(jià)值研究院(IBMIBV)聯(lián)合牛津經(jīng)濟(jì)研究院開(kāi)展了兩項(xiàng)高管調(diào)研。首項(xiàng)調(diào)研對(duì)象為2,500名高管，橫跨18個(gè)行業(yè)、19個(gè)地區(qū)，涵蓋19種以上的職位。第二項(xiàng)調(diào)研聚焦于400位C調(diào)研結(jié)果揭示了企業(yè)在AI發(fā)展的最新階段中展現(xiàn)出三種鮮明的趨勢(shì)。首先，我們的研究發(fā)現(xiàn)，在協(xié)調(diào)野心與現(xiàn)實(shí)的過(guò)程中，企業(yè)正調(diào)整對(duì)AI的價(jià)值定位--能夠協(xié)調(diào)復(fù)雜的工作流程的自治系統(tǒng)）及其對(duì)企業(yè)和社45AI應(yīng)用里的各種黑科技，如今它們正逐漸成真--而且將通過(guò)AI來(lái)實(shí)現(xiàn)?！笨梢悦鞔_的是，AI已成為推動(dòng)財(cái)務(wù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素--不過(guò)在經(jīng)歷最新AI技術(shù)的投資J“我小時(shí)候迷上了《星際迷航》里的各種黑科技，如今它們正逐漸成真--而且將通過(guò)AI來(lái)實(shí)現(xiàn)?！盩rinityHealthcare首席財(cái)務(wù)官DennisEm重估AIAI應(yīng)用從“項(xiàng)目為王”到“利潤(rùn)為本”紅利。2023年，企業(yè)高管滿懷希望，爭(zhēng)相啟動(dòng)試點(diǎn)項(xiàng)目，這些項(xiàng)目起初確實(shí)帶來(lái)了高達(dá)31%的感人回報(bào)。就在行業(yè)還沉浸在狂歡中時(shí)，現(xiàn)AIROI曾一路飆升，但隨著小規(guī)模的生成式AI試點(diǎn)項(xiàng)30%20%20202021202220232024重估AIAI應(yīng)用令人咋舌的生成式AIROI已蹤跡難尋--隨著試點(diǎn)規(guī)模擴(kuò)大，ROI回落至真實(shí)水準(zhǔn)。早讓業(yè)務(wù)與技術(shù)負(fù)責(zé)人面臨更大的財(cái)務(wù)回報(bào)壓更有說(shuō)服力的是，自2022年起，AI持續(xù)推動(dòng)運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)增長(zhǎng)（見(jiàn)圖2）。這不再是為了AI驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)增長(zhǎng)呈7.7%3.6%2.4%2023202420222022重估AIAI應(yīng)用企業(yè)正在將AI投資重心轉(zhuǎn)向核心業(yè)務(wù)，如今這部分已占據(jù)64%的AI預(yù)算，而非核心業(yè)務(wù)僅占36%（見(jiàn)圖AI在核心業(yè)務(wù)流程中的價(jià)值遠(yuǎn)大于其在邊緣流程中的作用。5采用碎片化推進(jìn)的企業(yè)已從一年前的19%降至6%。6這一轉(zhuǎn)變意味著企業(yè)正普遍推動(dòng)AI的戰(zhàn)略化落地，涵企業(yè)計(jì)劃加大核心業(yè)務(wù)的AI投資70%64%36%30%20252025重估AIAI應(yīng)用正如沙特阿拉伯AlRajhi銀行AI與數(shù)據(jù)戰(zhàn)略總監(jiān)AzazRasool所說(shuō)：“我們面臨的最大挑戰(zhàn)是如何將AI與過(guò)去參加的某個(gè)項(xiàng)目中，本可在數(shù)月內(nèi)完成的技術(shù)工作最終卻耗時(shí)一年多。為什么？因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)之間缺乏協(xié)同，流程斷裂嚴(yán)重?！辈坏剿姆种坏钠髽I(yè)正以AI為核心重構(gòu)工作流程，或?qū)I作為產(chǎn)品增長(zhǎng)的核心引擎，或徹底重塑商業(yè)模式這種謹(jǐn)慎的漸進(jìn)主義可能意味著錯(cuò)失重大機(jī)遇。AI最大的潛力不在于對(duì)現(xiàn)有流程進(jìn)行小幅優(yōu)化，而在于開(kāi)如今，AI革命的推進(jìn)不再如早期那般令人目眩神迷，而是以一種更為堅(jiān)定、務(wù)實(shí)的姿態(tài)，逐步在企業(yè)體系中找到其合適位置--或許不再驚艷，但終將更加深遠(yuǎn)。下一節(jié)討論的智能體AI，其出現(xiàn)正是朝這一方向AI最大的潛力不在于對(duì)現(xiàn)有流程進(jìn)行小幅優(yōu)化，而在于開(kāi)創(chuàng)全新的價(jià)值創(chuàng)造與交付方式。@@4僅的受訪者表示其企業(yè)正僅的受訪者表示其企業(yè)將AI視為產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新僅的受訪者表示其企業(yè)正利用AI實(shí)現(xiàn)端到端的工重估AIAI應(yīng)用案例研究結(jié)直腸癌檢測(cè)方式變革--InformedGenomics與CanSe英國(guó)的基因組學(xué)先鋒InformedGenomics與CanSense案例研究結(jié)直腸癌檢測(cè)方式變革--InformedGenomics與CanSe英國(guó)的基因組學(xué)先鋒InformedGenomics與CanSense合作，共同推出創(chuàng)新無(wú)創(chuàng)血液檢測(cè)技術(shù)，用于結(jié)直腸癌篩查。這項(xiàng)合作解決了結(jié)直腸癌診斷中的關(guān)鍵難題--每年全球該技術(shù)為醫(yī)生提供科學(xué)分流依據(jù)，讓高風(fēng)險(xiǎn)患者優(yōu)先獲得結(jié)腸鏡檢查機(jī)會(huì)，有效緩解醫(yī)在InformedGenomics準(zhǔn)備從其英國(guó)實(shí)驗(yàn)室推廣品落地，并獲得監(jiān)管認(rèn)可?！蓖ㄟ^(guò)前沿光譜技術(shù)、AI技術(shù)、IBM的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)合，此項(xiàng)合作證重估AIAI應(yīng)用案例研究AI賦能安全管理：Edsv?rd出建筑行業(yè)創(chuàng)新解決方案8H?llbarhet攜手一起慘痛的本地建筑事故促使瑞典公司Edsv?rdH?llbarhet思考一個(gè)可能挽救生命的問(wèn)題：AI能否預(yù)防此類(lèi)悲劇再次發(fā)生？這一愿景促成了該公司與IBM客戶工程團(tuán)隊(duì)展開(kāi)合常伴隨高壓裝置、火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)與重型設(shè)備等多重隱患。盡管有全面詳盡的安全規(guī)章制度，Edsv?rd與IBM聯(lián)手開(kāi)發(fā)了一套智能系統(tǒng)，以提升現(xiàn)場(chǎng)溝通效率與安全規(guī)程執(zhí)行力。這套系統(tǒng)直擊核心難題：在危險(xiǎn)系數(shù)高的多工種共作環(huán)境中，如何實(shí)現(xiàn)如交響樂(lè)般精密的該最小可行產(chǎn)品(MVP)推廣至量產(chǎn)階段后，預(yù)期可實(shí)現(xiàn)以下關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)：-重復(fù)性行政任務(wù)（如手動(dòng)數(shù)據(jù)錄入）減少超過(guò)75%-提高技術(shù)信息在日常運(yùn)營(yíng)中的使用效率正如CEOAlexanderEdsv?rd所說(shuō)：“...這使我們能夠推出一種全新的產(chǎn)品類(lèi)型。我們能為在復(fù)雜的環(huán)境中工作的物業(yè)與建筑行業(yè)工人提供更強(qiáng)的健康與安全保障。可以挽救生命是本項(xiàng)目最重大的成果?！敝悄荏wAIAI應(yīng)用智能體AI推動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型如果企業(yè)能將專有數(shù)據(jù)、適配業(yè)務(wù)需求的AI模型組合、健全的治理體系與模塊化工具企業(yè)普遍預(yù)期工作方式將迎來(lái)巨大變革，由AI驅(qū)動(dòng)的工作流程預(yù)計(jì)將從增長(zhǎng)到2026年的25%（見(jiàn)圖5）。八倍增長(zhǎng)不僅是一種漸進(jìn)式改革，更預(yù)計(jì)到2026預(yù)計(jì)到2026年，AI驅(qū)動(dòng)的工作流程將增長(zhǎng)至原來(lái)的8倍。2024年25%流程占比預(yù)計(jì)將實(shí)現(xiàn)到2026年智能體AIAI應(yīng)用正因企業(yè)抱有轉(zhuǎn)型雄心，AI依然是資本投資的重中之這可能也反映出企業(yè)正在通過(guò)小規(guī)模試點(diǎn)，為長(zhǎng)期AI那樣。970%的高管將智能體AI視為組織發(fā)展的核心認(rèn)為它已進(jìn)入“量產(chǎn)就緒”狀態(tài)--這與其他研究的76%的企業(yè)正在積極推動(dòng)試驗(yàn)性探索，說(shuō)明業(yè)界已普經(jīng)驗(yàn)（見(jiàn)圖6）。具備強(qiáng)健AI能力和經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)已不的高管正在積極推動(dòng)試的受訪高管認(rèn)為主智能:智能體AIAI應(yīng)用到2026年，AI智能體將以超人速度處理重復(fù)性、規(guī)則化的任務(wù)，顯著提升流程效率。作流設(shè)計(jì)樹(shù)立新范式。（更多關(guān)于智能體AI賦能企業(yè)運(yùn)營(yíng)的洞察，請(qǐng)參閱IBM商業(yè)價(jià)cn-zh/services/insights/generative-ai）將提升整體流程效率和能靈活應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)流程智能體AIAI應(yīng)用）：-借助更強(qiáng)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)與分析能力實(shí)現(xiàn)更優(yōu)決策是首要關(guān)注點(diǎn)(69%)，反映出企業(yè)長(zhǎng)期-自動(dòng)化帶來(lái)的成本降低緊隨其后(67%)，在當(dāng)前強(qiáng)調(diào)運(yùn)營(yíng)效率的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，這這與我們?cè)谄髽I(yè)真實(shí)落地項(xiàng)目中所觀察到的成效表現(xiàn)相吻合。其中包括低頻高價(jià)值的業(yè)務(wù)決策（如礦產(chǎn)勘探）以及高頻低價(jià)值的業(yè)務(wù)決策（如航空定價(jià)）。對(duì)于規(guī)模足夠大、業(yè)務(wù)導(dǎo)向的應(yīng)用趨勢(shì)，進(jìn)一步印證了本報(bào)告第一部分所強(qiáng)調(diào)的組織優(yōu)先級(jí)。研發(fā)與創(chuàng)新管理、供應(yīng)鏈、銷(xiāo)售等領(lǐng)域均體現(xiàn)出企業(yè)對(duì)核心任務(wù)的會(huì)出現(xiàn)更多脫節(jié)的試點(diǎn)項(xiàng)目、甚至更低的投資回報(bào)率？在預(yù)算、團(tuán)隊(duì)與項(xiàng)目之間是否會(huì)更精準(zhǔn)的決策、更少的開(kāi)支，是企業(yè)對(duì)智能體AI5智能體AIAI應(yīng)用數(shù)據(jù)之下，仍被普遍忽視的一點(diǎn)是：成功落地智能體AI所需的深層組織重構(gòu)。智能體AI的應(yīng)用不僅僅是技術(shù)層面上的部署，更要求企業(yè)深度重塑工作流程結(jié)構(gòu)、決策機(jī)制和人機(jī)協(xié)作方式。企業(yè)必須構(gòu)建新的治理框架，以在自主性與責(zé)任、速度與安全、創(chuàng)新與可靠性之間實(shí)現(xiàn)平衡。（欲深入了解該主題，請(qǐng)參閱IBMAI倫理委員會(huì)發(fā)布的報(bào)告docs/resources/ai-agents-opportunities-risks-and-mitigations.pdf）盡管預(yù)期收益明確，但在推廣過(guò)程中仍存在重大挑戰(zhàn)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛(50%)與數(shù)據(jù)質(zhì)量及偏差問(wèn)題(49%)的擔(dān)憂位列首位，這提醒我們：即便是最先進(jìn)的自主智能體本質(zhì)上仍高度依賴底層信息的質(zhì)量、可用性與治理機(jī)制。信任問(wèn)題緊隨其后(46%)，包括對(duì)系統(tǒng)可靠性的擔(dān)憂，以及對(duì)人類(lèi)監(jiān)管職責(zé)邊界的深層疑問(wèn)。人才缺口(42%)是最后但隨著企業(yè)逐步克服這些挑戰(zhàn)，其戰(zhàn)略影響將超越流程優(yōu)化，延伸至企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力重塑層能夠真正勝出的企業(yè)，是那些明白“光有技術(shù)遠(yuǎn)不夠”的玩家。成功的關(guān)鍵在于：專有數(shù)據(jù)、適配業(yè)務(wù)需求的AI模型組合、模塊化工具，以及覆蓋業(yè)務(wù)應(yīng)用、AI協(xié)同能力、數(shù)據(jù)平臺(tái)與體驗(yàn)層面的綜合平臺(tái)戰(zhàn)略，能在企業(yè)混合系統(tǒng)環(huán)境中促進(jìn)敏捷度、系統(tǒng)韌性與信任保障。企業(yè)可像運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品一樣運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)--打磨可信、可復(fù)用的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)包”，智能體AI的應(yīng)用不僅僅是技術(shù)層面上的部署，更要求企業(yè)深度重塑工作流程結(jié)構(gòu)、決策機(jī)制和人機(jī)協(xié)作方式。企業(yè)必須構(gòu)建新的治理框架，以在自主性與責(zé)任、速度與安全、創(chuàng)新與可靠性之間實(shí)現(xiàn)平衡。智能體AIAI應(yīng)用案例研究IBM借助AI解決方案推動(dòng)主動(dòng)式IT運(yùn)維11借助開(kāi)放、強(qiáng)大且可信賴的案例研究IBM借助AI解決方案推動(dòng)主動(dòng)式IT運(yùn)維11借助開(kāi)放、強(qiáng)大且可信賴的AI模型組合，IBM打造了一套結(jié)合大型語(yǔ)言模型與智能體AI的IT問(wèn)題自動(dòng)處理系統(tǒng)。該技術(shù)率先在IBM的可觀測(cè)性平臺(tái)中應(yīng)用專為IT運(yùn)維與網(wǎng)站可靠性工程師打造，該技術(shù)可自動(dòng)完成診斷與修復(fù)建議、生成行動(dòng)指南，旨在大幅縮短IT問(wèn)題平均解決時(shí)間，并預(yù)防嚴(yán)重故障發(fā)生。這項(xiàng)技術(shù)在2024-2025年連續(xù)斬獲行業(yè)大獎(jiǎng)。其診斷模塊由創(chuàng)新性的“可能根因識(shí)別(PRCI)”算法驅(qū)動(dòng)，通過(guò)因果AI算法加速故障AI應(yīng)用AI應(yīng)用分水嶺兩極分化的AI應(yīng)用之路隨著AI應(yīng)用加速推進(jìn)，企業(yè)績(jī)效開(kāi)始出現(xiàn)分化。問(wèn)題不再是“用不用AI”，而是“怎么用AI”：是企業(yè)級(jí)的戰(zhàn)略協(xié)同推進(jìn)，還是零敲碎打的調(diào)研顯示，約25%的企業(yè)已率先邁入“AI于其相關(guān)AI舉措。這說(shuō)明AI成熟度不僅推動(dòng)了營(yíng)收增長(zhǎng)，更帶來(lái)了運(yùn)營(yíng)效率的根本性在利潤(rùn)空間不斷受到擠壓的商業(yè)環(huán)境中，這種優(yōu)勢(shì)會(huì)隨著時(shí)間不斷積累，反過(guò)來(lái)為企業(yè)更有可能創(chuàng)造全新的、前所未有的機(jī)遇--這表明它們不僅利用AI優(yōu)化現(xiàn)有資源，還重/cn-zh/services/insights/generative-ai）同樣，它們也更傾向于利AI應(yīng)用從其創(chuàng)新管理方式中，可以看出這些企業(yè)長(zhǎng)期領(lǐng)跑的秘訣。更多AI優(yōu)先企業(yè)（68%，對(duì)比其他企業(yè)的54%）將AI項(xiàng)目視為創(chuàng)新投資組合進(jìn)行管理，既投資短平快的項(xiàng)目，也投資長(zhǎng)期高潛力的變革性項(xiàng)目。這種組合策略既為試驗(yàn)性探索留出空間，也帶來(lái)穩(wěn)定46%48%過(guò)去一年，AI項(xiàng)目為AI優(yōu)先企業(yè)帶來(lái)超過(guò)一半的AI應(yīng)用或許最值得關(guān)注的，是數(shù)據(jù)管理與治理能力方面的差異。68%的AI優(yōu)先企業(yè)已建立起更成熟、完備的數(shù)據(jù)治理體系，而其他企業(yè)僅為32%。盡管不如前沿算法或激進(jìn)案例那領(lǐng)先企業(yè)早已意識(shí)到，再精密的算法也解決不了臟數(shù)據(jù)帶來(lái)的問(wèn)題，所以已在數(shù)據(jù)治理上進(jìn)行重點(diǎn)投入。這還關(guān)乎在整個(gè)組織中，為人類(lèi)員工和AI智能體建立開(kāi)放且可信的數(shù)明確的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略可能更加重要。”西班牙Telefonica公司的技術(shù)主管AnaDelgado補(bǔ)充道：“在開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)時(shí)，我戶交互和底層流量的所有數(shù)據(jù)，我們根本無(wú)法做到這一點(diǎn)。這正是幫助我們將客戶現(xiàn)在的行為與他們的未來(lái)意圖對(duì)齊的最有力手段之一?！鳖I(lǐng)先企業(yè)早已意識(shí)到，再精密的算法也解決不了臟數(shù)據(jù)帶來(lái)的問(wèn)題，所以已在數(shù)據(jù)治理上進(jìn)行重點(diǎn)投入。AI應(yīng)用展現(xiàn)出卓越能力與明確戰(zhàn)略的企業(yè)展現(xiàn)出卓越能力與明確戰(zhàn)略的企業(yè)，不只是實(shí)驗(yàn)得更成功，而是從根本上重塑其所在行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)技術(shù)到位、戰(zhàn)略清晰的企業(yè)，注定將在多個(gè)財(cái)務(wù)與運(yùn)營(yíng)指標(biāo)上持續(xù)全面領(lǐng)先。其優(yōu)勢(shì)并這也涉及技術(shù)供給體系的重組--這是我們?cè)谄渌芯恐刑接懙闹黝}（見(jiàn)第28頁(yè)“相證據(jù)明確顯示--AI已經(jīng)從理論潛力轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)質(zhì)性的競(jìng)爭(zhēng)差異化手段。展現(xiàn)出卓越能力間已不多--彎道超車(chē)的窗口正在迅速關(guān)閉。AI應(yīng)用案例研究資產(chǎn)估值變革：TrustAnchorGroup如何用AI引爆大挑戰(zhàn)。資產(chǎn)價(jià)值可能因市場(chǎng)狀況、利率變動(dòng)和外部因素每天波動(dòng)，但傳統(tǒng)估值方法卻每6到12個(gè)月才更新一次。這可能讓投資者和企業(yè)對(duì)其資產(chǎn)的真實(shí)價(jià)值產(chǎn)生過(guò)時(shí)甚至意識(shí)到這一問(wèn)題后，TrustAnchorGroup通開(kāi)發(fā)出一套由人工智能驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)解決方案。僅用六周，由10位專業(yè)人員組成的團(tuán)隊(duì)該解決方案功能強(qiáng)大，覆蓋了多個(gè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求。它能即時(shí)分析最新事件與市場(chǎng)變化，同步更新資產(chǎn)價(jià)值。系統(tǒng)會(huì)總結(jié)相關(guān)事件與市場(chǎng)情緒，并判斷其對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的影響。這-在評(píng)估事件及其對(duì)資產(chǎn)價(jià)值影響的響應(yīng)時(shí)間上，提升幅度高達(dá)96.7%22AI應(yīng)用案例研究驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)效率與質(zhì)量升級(jí)13信號(hào)，促進(jìn)主動(dòng)保養(yǎng)和備用零件采購(gòu)，防患于未然。藥品事業(yè)部的數(shù)字化與運(yùn)營(yíng)卓越負(fù)這讓我們得以提前制定維護(hù)計(jì)劃，采購(gòu)必要的備件。”該企業(yè)能智能調(diào)控鍋爐、冷卻器、壓縮空氣和熱電聯(lián)產(chǎn)等子系統(tǒng)的能耗，達(dá)到降本減碳通過(guò)在多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用AI，該企業(yè)不僅優(yōu)化了內(nèi)部流程，也在制藥和醫(yī)療行業(yè)中樹(shù)立起創(chuàng)24AI應(yīng)用來(lái)接管復(fù)雜的工作流程、實(shí)現(xiàn)獨(dú)立運(yùn)轉(zhuǎn)，并因此帶來(lái)可觀的業(yè)務(wù)而這些將很快成為行業(yè)的基本門(mén)檻。以下行動(dòng)指南描述了必須采取的關(guān)鍵步驟，適用于那些明白“半推半就”難敵全力以赴的AI領(lǐng)導(dǎo)者--競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)窗口以季度計(jì)，而非以年別將AI當(dāng)萬(wàn)用鑰匙--要聚焦AI，尤其是智能體AI能切實(shí)解決問(wèn)題、帶來(lái)實(shí)際價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景。搭建一套“AI價(jià)值對(duì)齊體系”，讓KPI與AI項(xiàng)目一一對(duì)應(yīng)，確保每一步都AI應(yīng)用保AI聚焦于核心業(yè)務(wù)而非邊緣環(huán)節(jié)。14AI項(xiàng)目一啟動(dòng)，就要同步構(gòu)建完整的治理與從孤立、臨時(shí)的數(shù)據(jù)通道轉(zhuǎn)向治理完善的“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”--打磨可信、可復(fù)用的“數(shù)據(jù)資25益、以用戶為中心的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)方法。憑借十余年在新/infrancesco.brenna@FrancescoBrenna擁有二十多年全球咨詢經(jīng)驗(yàn)，曾與/in/nichola產(chǎn)品線開(kāi)發(fā)并交付基于AI的技術(shù)。二十https://www.linkedin.c新一代智能工作流程，借助AI助手與智能體技術(shù)幫助AI本報(bào)告所依據(jù)的洞察，源自IBM與牛津經(jīng)濟(jì)研究院于2025年聯(lián)合執(zhí)行的兩項(xiàng)高管調(diào)研。這兩項(xiàng)調(diào)研分別名為《以AI為核心調(diào)研》和《智能體AI快速調(diào)研》。這些調(diào)研旨在評(píng)估企業(yè)對(duì)于智能體AI新紀(jì)元的看法與認(rèn)知。兩項(xiàng)調(diào)研的核心關(guān)注點(diǎn)是AI當(dāng)前在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中的《以AI為核心調(diào)研》共計(jì)2500位高體AI快速調(diào)研》聚焦于400位C級(jí)高管，覆蓋11個(gè)行業(yè)和6個(gè)國(guó)家。兩項(xiàng)調(diào)研均旨在評(píng)估AI的采用與整1.AI部署廣度，從尚未制定正式戰(zhàn)略到實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)2.AI工具與模型構(gòu)成，涵蓋從通用現(xiàn)成工具到自研或4.內(nèi)部AI技能深度，從依賴外部支持到具備高級(jí)戰(zhàn)略一致的AI成熟型企業(yè)畫(huà)像。該畫(huà)像幫助本研究構(gòu)建了分析框架，揭示了AI采用與成熟度的關(guān)鍵趨勢(shì)。該模AI應(yīng)用/cn-zh/se/cn-zh/sec-suite-ceo-2025/cn-zh/se憑借IBM在商業(yè)、技術(shù)和社會(huì)交叉領(lǐng)域的獨(dú)特地位，我們每年都會(huì)針對(duì)成千上萬(wàn)高管、消費(fèi)者和專家展開(kāi)調(diào)需要IBV最新研究成果，請(qǐng)?jiān)?ibv上注冊(cè)以接收IBV的電子郵件通訊。您可以通過(guò)https://ibm.co/訂閱IdeaWatch電子月刊前沿洞察，觸手可及。由IBM商業(yè)價(jià)值研究院傾力基于深度研究的戰(zhàn)略洞察、數(shù)據(jù)與分析，助您優(yōu)化商AI應(yīng)用ExecutiveReport.September2018.https://www./resource/shifting-toward-enterprise-grade-ai/boom.”TechTalks.January31,2022.https:///2022/01/31/ai-productivity-j-curve/5mindshiftstosuperchargebusinessgrfromproductivitytoperformancewithagenticAI.IBMInstituteforBusinessValue.May2025.https://www./thought-leadership/institute-business-value/en-us/c-suite-study/ceoMarshall,andAyaSoffer.TheingenuitUnlockproductivityandinnovationatscale.IBMInstituteforBusinessValue.June2024.https://ibm.co/scale-generative-aiAccessedMay23,2025./case-studies/informe