德勤（Deloitte）最新的《企业生成式人工智能现状》（State of generative AI in The Enterprise）研究显示，企业通过其生成式人工智能计划创造重要和持续价值的时间正在流逝。该报告确定了公司从潜力转向绩效的关键方法，包括：

　　在最初的成功基础上建立成功：提高效率、生产力和降低成本仍然是组织所寻求的首要利益。42%的应答者也提到了这些2770名企业领导人被认为是他们最重要的迄今为止取得的重要效益。58%的人表示，他们意识到自己的工作范围更加多样化重要的利益，如增加创新，改进产品和服务，或加强客户关系。

　　努力规模化：三分之二的受访组织表示，他们正在增加对生成式人工智能的投资，因为他们看到了强大的早期价值。然而，近70%的人回应专家们表示，他们的组织已经将30%或更少的生成式人工智能实验投入了生产

　　使数据基础现代化：四分之三的回应受访者表示，他们的组织已经增加了对数据生命周期管理的投资，以实现其生成式人工智能战略。首要行动包括加强数据安全（54%）和提高数据质量（48%）。然而，数据问题仍然会对进展产生负面影响——55%的组织报告称，由于与数据相关的问题，他们避免了某些生成式人工智能用例。

　　降低风险并为监管做好准备：对于生成式人工智能给风险管理和治理带来的挑战，组织感觉还远远没有准备好只有23%的人认为他们的组织准备充分。事实上，阻碍组织开发和部署生成式人工智能工具和应用程序的四大因素中，有三个是风险、监管（如欧盟）n的AI法案)，以及治理问题。

　　通过测量保持势头：超过40%的反应受访者表示，他们的公司正在努力定义和衡量其生成式人工智能计划的确切影响。

　　以下是德勤报告的10个要点：

　　大多数企业都在增加对生成式人工智能的投资：鉴于迄今为止看到的强劲价值，67%的组织表示他们正在增加对生成式人工智能的投资。大多数人提到的好处不仅仅是生产力、效率和成本降低——58%的人提到了创新（12%）、改善产品和服务（10%）以及增强客户关系等好处nships(9%)。

　　商界领袖关心深深 一个布特的人工智能：调查回应受访者表示，大多数高管（63%）和董事会（53%）对生成式人工智能的兴趣仍然“很高”或“非常高”。

　　在企业中扩展人工智能的采用必须是一个优先事项： 然而，许多生成式人工智能的努力仍处于试点或证明阶段概念阶段，绝大多数反应受访者（68%）表示，他们的组织已将30%或更少的生成式人工智能实验完全投入生产。绝大多数组织将不到三分之一的生成式人工智能实验部署到生产中

　　将生成式人工智能计划从试点扩展到生产的基本要素包括（我已经掌握了我认为最重要的元素）：

　　- 清晰的、高影响力的用例组合

　　-雄心勃勃的战略和价值管理重点

　　-强大的生态系统协作

　　稳健的治理

　　- 敏捷的运营模式和交付方法

　　-综合风险管理

　　- 在安全的人工智能中建立信任的透明度

　　——角色、活动和文化的转变

　　-获取外部人才并发展内部人才

　　- 模块化架构和通用平台

　　- 现代数据基础

　　- 条款建立正确的人工智能基础设施

　　-有效的模型管理和操作

　　生成式人工智能采用和扩展的障碍是遗留技术：技术基础设施（45%）和数据管理（41%）表现最好，其次是战略（37%）、风险和治理（23%）以及人才（20%）。

　　企业是否认为他们已经为生成式人工智能做好了准备？没有． 按类别划分的准备程度——技术基础设施（45%）、数据管理（41%）、战略（31%）、风险和治理（23%）以及人才（20%）。所有人工智能项目都是以数据项目开始和结束的，所以这些准备就绪的数字令人担忧。

　　企业正在加大对数据生命周期管理的投资：由于生成式人工智能，5%的组织增加了对数据生命周期管理的技术投资。

　　数据管理的关注程度很高：在模型中使用敏感数据（57%）、管理数据隐私相关问题（58%）、管理数据安全相关问题（57%）、遵守数据、治理（49%）、在模型中使用公司专有数据（38%）。数据信任层是成功部署生成式人工智能解决方案的关键。与数据相关的问题导致我们调查的55%的组织避免使用某些生成人工智能用例。

　　成功开发和部署生成式人工智能工具和应用程序的三大障碍与风险有关：令人担忧。但法规遵从性（36%）、风险管理困难（30%）和缺乏治理模型（29%）。o只有23%的人认为他们的组织为管理风险做好了充分的准备。

　　衡量人工智能投资的价值是困难的，但却是可行的：根据德勤的调查结果，41%的组织一直在努力定义和衡量其生成式人工智能工作的确切影响。一些企业报告说，他们采用了正式的方法来衡量和交流生成的人工智能价值创造，包括使用特定的关键绩效指标评估生成式AI性能（48%）和构建fe的框架评估生成式人工智能投资（38%）。值得注意的是，尽管大多数（54%）的组织都在寻求效率和生产力的提高只有38%的人表示他们正在追踪员工生产力的变化。和o只有35%的人工智能投资有回报。

　　研究发现，只有16%的组织报告称，他们会定期向首席财务官报告生成式人工智能所创造的价值。聪明的技术领导者知道这一点：没有IT项目，只有业务项目。人工智能的投资、部署和采用必须基于业务成果来衡量——它应该超越生产力和削减成本的目标。科技的最佳用途是改善你的员工、客户、商业伙伴和你所服务的社区的生活和工作质量。

　　要了解更多德勤企业报告中的生成式人工智能状态，您可以访问这里。