全球顶尖IT公司IBM于2024.10.30-11.13对美国、加拿大、墨西哥、巴西、英国、法国、德国、西班牙、印度、新加坡、印度尼西亚和韩国的2,413名IT决策者(ITDMS)进行了调查，受访者受雇于拥有101名或更多员工的公司，担任技术职位中的主管级或更高职位，对以下至少一项拥有决策权：业务顾问/咨询服务管理、IT产品采购或业务咨询服务采购。
该调研，揭示了当前在企业实际运营层面AI应用的进展、挑战及未来趋势，呈现了AI发展的全貌与深层逻辑。
AI应用现状：战略加速推进，ROI仍待突破
战略执行进展显著
高执行率与区域差异：85%的ITDMs表示其企业已在AI战略执行中取得进展，其中43%认为进展显著。印度（87%）和巴西（61%）的企业表现尤为突出。
规模化效应明显：大型企业（员工超1000人）的推进速度更快（超50%显著进展），而中小型企业（101-1000人）仅为37%。
创新与ROI的双重驱动
动机分化：41%的企业将创新与ROI视为同等驱动因素，但仅47%的企业已实现正ROI。法国企业表现最弱（29%正ROI），而采用开源技术的企业ROI更高（51%vs非开源企业41%）。
专家观点：LopezResearch分析师MaribelLopez指出，企业正转向“生产力提升”等非传统指标衡量AI价值，因硬性成本节约尚未显现，但长期创新信心未减。
ROI度量标准偏向效率与创新
软性指标主导：企业更重视“快速软件开发”（25%）、“创新加速”（23%）和“生产力节省”（22%），硬性成本节约（15%）重要性较低。
长期信心：92%未实现正ROI的企业预计3年内达成，其中44%认为1-2年内可见成效。
开源生态的普及与优势
高渗透率与区域偏好：61%的企业使用开源工具构建AI解决方案，印度（89%）、韩国（75%）和印尼（73%）尤为依赖。
开源推动创新与ROI：使用开源的企业更重视“产品创新”（23%vs非开源企业18%），且计划在2025年启动更多试点（38%开源用户计划21+项目vs非开源用户26%）。
挑战：数据治理与规模化难题凸显
技术整合与数据质量成主要障碍
核心痛点：50%的ITDMs指出数据质量与可用性是AI项目从试点转向全面实施的最大障碍，其次是系统集成（44%）。
治理与人才缺口：技术整合（23%）、AI人才短缺（23%）和缺乏治理框架（22%）被列为关键挑战，开源用户更易面临治理问题（25%vs17%）。
规模化进程中的效率瓶颈
速度与落地差距：尽管58%的企业能在一年内将AI试点转为生产，但仅半数项目能在当年完全落地。大型企业（超5000人）推进更快（20%在6个月内完成），而中小型企业受资源限制，完成率较低（62%仅落地半数项目）。
员工适配难题：企业规模越大，员工对AI的接受度越低（超5000人企业21%vs中小型企业16%）。
未来趋势：投资加码，开源与云服务成核心策略
2025年AI投资持续增长
全球扩张态势：89%的企业计划增加或维持AI投资，其中62%明确增加预算。新兴市场领跑——印度（93%）、巴西（78%）、韩国（71%）和墨西哥（69%）增幅显著。
投资幅度分化：39%的企业计划增加25-50%的AI支出，46%增幅为10-24%，仅5%减少投资且无企业削减超50%。
重点领域聚焦IT与数据
核心投入方向：IT运营（63%）、数据质量管理（46%）和产品/服务创新（41%）是三大重点领域，凸显企业优化技术基建与创新能力的战略意图。
开源与云服务主导技术战略
开源渗透率提升：2025年，41%的AI解决方案将基于开源（2024年为37%），印度企业计划将开源占比从48%提升至70%。
云服务优化全流程：51%的企业将采用云托管服务，结合开源（48%）和人才引进（48%），以加速AI项目落地。Lopez强调，混合云策略正成为推动AI创新与财务回报的关键杠杆。
AI试点规模扩张与精细化
试点数量激增：2025年，38%的开源用户计划启动超20个AI试点（较2024年增长6%），新兴市场（印度、印尼、墨西哥）增速领先。
战略聚焦：企业更注重“定义特定用例”和“优化AI项目”，减少盲目扩张，提升实施效率。
结论：平衡创新与实效，构建可持续AI生态
当前，全球企业正处于AI战略的快速扩张期，但ROI的实现仍需时间与策略优化。未来需聚焦三大方向：
强化数据治理与系统整合能力，破解规模化瓶颈，尤其关注数据质量与跨系统兼容性；
深化开源与云服务协同，通过混合云架构降低技术成本，同时利用开源生态加速创新迭代；
完善AI人才培养与治理框架，提升员工适配度，确保技术落地与组织文化融合。
尽管挑战犹存，AI的长期价值已毋庸置疑。通过合理规划投资、拥抱开放生态，企业有望在创新与回报之间找到平衡点，推动AI从实验性工具迈向核心生产力引擎。如Lopez所言：“公司现在认识到定义特定用例和优化AI项目的价值”——这一认知将决定未来五年AI商业化的成败。
《人工智能的投资回报率》
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