* * ***发现顶级金融科技新闻与活动！****订阅 FinTech Weekly 的通讯简报****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管在阅读*** * ***企业 AI 获得发展势头，但扩展问题仍在，新 DataIQ 调查发现**-------------------------------------------------------------------------------------AI 正在越来越多地融入企业工作流程，但大规模采用依然面临熟悉的障碍。DataIQ 和 Blend 的一份新报告所呈现的就是这种局面。该报告调查了不同行业的高级数据与分析专业人士，其中包括 DataIQ 100 名单中的成员。该研究记录了 AI 工具在各企业中的部署方式——以及它们在何处仍未达到预期。在受访组织中，超过一半的受访者表示已在使用至少 12 个 AI 应用程序，这些应用往往以相互隔离的概念验证（PoC）方式部署。然而，仍有 28% 的受访者报告仅使用 3–5 个，表明从最初测试扩展到更广泛落地实施存在困难。这些数据凸显了企业从试验走向将 AI 嵌入运营系统的推进轨迹并不均衡。尽管对 AI 集成的兴趣正在增长——**与 2023 年相比，企业范围内采用的意愿上升 25%**——但对基础要素的投入仍然有限。只有三分之一的受访者表示，他们的组织正在为 AI 工具优先开展培训或变更管理，这表明战略雄心与实施准备之间可能存在错配。该报告也反映了生成式 AI 在企业环境中的使用方式正在发生变化。过去一年中，数据工程领域的使用已翻倍以上：目前有 65% 的受访者表示正在应用生成式 AI 来支持后端数据功能。2023 年，这一比例仅为 28%。**除了实施率，报告还探讨了领导力和组织文化在塑造 AI 结果方面所扮演的角色。** 具备成熟数据战略的公司似乎更有条件以更系统的方式整合 AI；而那些更依赖基于直觉的决策方式的公司，则呈现出更慢的采用路径。信任与治理同样继续影响 AI 部署的速度与有效性。随着组织应对监管审查以及内部风险担忧，越来越多的人认为，需要建立正式的监督与问责结构，才能实现负责任的规模化。**研究结果表明，尽管 AI 正逐步成为企业规划中的标准功能**，但将其落到业务运营中的能力仍然参差不齐。许多企业仍面临“愿景与执行脱节”的问题——尤其是在赋能员工、确保透明度，以及将 AI 集成到复杂的既有（传统）环境中时。
新调查显示企业人工智能采用取得进展，但规模化仍是关键挑战
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企业 AI 获得发展势头，但扩展问题仍在，新 DataIQ 调查发现
AI 正在越来越多地融入企业工作流程，但大规模采用依然面临熟悉的障碍。DataIQ 和 Blend 的一份新报告所呈现的就是这种局面。该报告调查了不同行业的高级数据与分析专业人士，其中包括 DataIQ 100 名单中的成员。
该研究记录了 AI 工具在各企业中的部署方式——以及它们在何处仍未达到预期。
在受访组织中，超过一半的受访者表示已在使用至少 12 个 AI 应用程序，这些应用往往以相互隔离的概念验证（PoC）方式部署。然而，仍有 28% 的受访者报告仅使用 3–5 个，表明从最初测试扩展到更广泛落地实施存在困难。这些数据凸显了企业从试验走向将 AI 嵌入运营系统的推进轨迹并不均衡。
尽管对 AI 集成的兴趣正在增长——与 2023 年相比，企业范围内采用的意愿上升 25%——但对基础要素的投入仍然有限。只有三分之一的受访者表示，他们的组织正在为 AI 工具优先开展培训或变更管理，这表明战略雄心与实施准备之间可能存在错配。
该报告也反映了生成式 AI 在企业环境中的使用方式正在发生变化。过去一年中，数据工程领域的使用已翻倍以上：目前有 65% 的受访者表示正在应用生成式 AI 来支持后端数据功能。2023 年，这一比例仅为 28%。
除了实施率，报告还探讨了领导力和组织文化在塑造 AI 结果方面所扮演的角色。 具备成熟数据战略的公司似乎更有条件以更系统的方式整合 AI；而那些更依赖基于直觉的决策方式的公司，则呈现出更慢的采用路径。
信任与治理同样继续影响 AI 部署的速度与有效性。随着组织应对监管审查以及内部风险担忧，越来越多的人认为，需要建立正式的监督与问责结构，才能实现负责任的规模化。
研究结果表明，尽管 AI 正逐步成为企业规划中的标准功能，但将其落到业务运营中的能力仍然参差不齐。许多企业仍面临“愿景与执行脱节”的问题——尤其是在赋能员工、确保透明度，以及将 AI 集成到复杂的既有（传统）环境中时。