对于中型企业来说,人工智能有望彻底改变生产力和竞争力。然而对于许多人来说,这个承诺似乎难以实现。过时的工作流程、IT 复杂性和僵化的解决方案往往使得采用 AI 成为一种负担而不是好处。
这不仅仅是一个技术问题,而是一个战略问题。在人工智能应用方面落后不仅意味着错失生产力提升,还意味着错失在快速发展的市场中创新和发展的机会。
真正的问题:人工智能应用为何停滞不前
人工智能的潜力是不可否认的。早期研究表明,采用人工智能可以显著提高生产力。公司层面 购买电话号码列表 的研究表明,人工智能可以提高生产率10% 至 56%,具体取决于用例(来源:OECD,“人工智能对生产力、分配和增长的影响”)。对于客户服务 团队来说,其影响同样引人注目:一项针对 5,000 名客服人员的研究发现,使用生成式 AI 助手可以使生产率平均提高 14%,而经验较少的员工受益最大(来源:“工作中的生成式 AI”)。
然而,尽管有这些明显的优势,但采用仍然是一个挑战:
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- 集成非常困难,
遗留系统和 IT 复杂性造成了巨大的障碍。在欧洲,81% 的中型企业在人工智能时代难以扩展、升级和面向未来发展其技术堆栈(来源: Censuswide,“中型市场技术挑战报告”)。 - 通用工具缺乏
高性能人工智能采用者通常依赖定制或专有解决方案。然而,许多公司难以将通用人工智能工具与其特定的工作流程相结合,导致效率低下和可扩展性有限(来源: 麦肯锡,“截至 2024 年初的人工智能状况”)。 - 排除非技术团队
AI 工具通常针对技术用户,而忽略非技术团队。只有15% 的非技术用户在没有指导工作流程或反馈循环的情况下成功采用低代码 AI 工具。这种差距减缓了整个组织的采用速度并阻碍了生产力(来源:“ IDA:通过大型语言模型和以人为本的设计打破无代码 UI 自动化的障碍”)。
- 集成非常困难,