微软与IDC：2024年企业生成式AI应用的五大趋势

微软与IDC：2024年企业生成式AI应用的五大趋势

引言

本文深入探讨了微软与IDC联合进行的一项关于企业采用和应用生成式人工智能的研究成果。该研究调查了全球4000多名商业领袖和人工智能决策者，揭示了2024年塑造企业格局的五大关键趋势。

主要发现

• 投资回报率 (ROI): 企业在生成式人工智能上的每1美元投资，平均可获得3.7倍的回报。
• 采用率: 生成式人工智能的使用率从2023年的55%增长到2024年的75%。
• 定制化: 在未来24个月内，大多数公司计划从预构建的人工智能解决方案转向定制化或更高级的解决方案。

五大主要应用趋势

1. 生产力提升作为核心需求

• 首要目标: 提高员工生产力是企业采用生成式人工智能的首要业务成果。
• 应用情况: 92%的人工智能用户利用它来提高生产力，其中43%的用户报告从这些应用中获得了最高的投资回报率。
• 超越生产力: 虽然生产力至关重要，但其他重要的用例包括客户参与度、收入增长、成本管理以及产品/服务创新。
• 影响: 近一半的受访公司预计在未来两年内，人工智能将在所有这些领域产生重大影响。
• 案例: 在电通公司，员工使用Microsoft Copilot每天节省15-30分钟的时间，用于总结聊天、创建演示文稿和构建执行摘要等任务。

2. 向高级生成式AI解决方案转变

• 定制化趋势: 公司越来越倾向于构建定制化的人工智能解决方案，包括定制的Copilot和AI代理，以满足特定的行业需求和业务流程。
• 成熟度: 这种转变表明人工智能语言能力日益成熟，因为企业认识到现成解决方案的价值，并扩展到更高级的场景。
• 案例: 西门子正在开发用于工业用途的Copilot应用程序，旨在缓解各行业在复杂性和劳动力短缺方面的挑战。

3. 跨行业的应用和商业价值不断增长

• 快速扩张: 尽管生成式人工智能是一项相对较新的技术，但其应用范围正在迅速扩大。
• 采用率提高: 75%的受访者表示正在使用生成式人工智能，高于2023年的55%。
• 行业投资回报率: 金融服务业在投资回报率方面处于领先地位，其次是媒体和电信、移动出行、零售和消费品、能源、制造业、医疗保健和教育。
• 整体影响: 生成式人工智能正在为所有行业带来更高的投资回报率。
• 案例: Providence正在使用人工智能来改善患者护理、简化流程并提高护理人员的效率。

4. AI领导者获得更高回报和创新

• 投资回报率差异: 使用生成式人工智能的公司平均获得3.7倍的投资回报率，但人工智能采用方面的顶尖领导者获得的平均回报率明显更高，达到10.3倍。
• 实施速度: 领导者在实施新解决方案方面也更快，29%的领导者在不到3个月的时间内就部署了人工智能，而落后公司中只有6%的公司能做到这一点。

5. 技能培训仍然是一项重大挑战

• 技能差距: 30%的受访者表示缺乏生成式人工智能方面的内部专业知识，26%的受访者表示缺乏学习和使用人工智能所需的员工技能。
• 与趋势一致: 这与微软和领英的2024年工作趋势指数相符，该指数发现55%的商业领袖担心缺乏熟练人才。
• 微软的应对措施: 微软在过去一年中，在200多个国家/地区培训和认证了超过1400万人掌握数字技能。
• 案例: 南佛罗里达大学（USF）正在与微软合作，利用人工智能简化流程并加强大学运营，为学生提供早期接触人工智能技能的机会。

总结

（此处不包含总结或结论，按照要求不生成。）