近96%的受访者表示今年将增加对人工智能（AI）的投资，但首席信息官（CIO）和信息技术总监却面临一个悖论：仅有49%的人表示其团队已做好准备，另有46%的人报告称缺乏支持项目所需的数据。这是普华永道（PwC）最近一项研究的结果。普华永道自身的另一项调查指出，如果实施得当，到2035年人工智能的采用可为巴西GDP贡献多达13个百分点，这进一步凸显了克服这些挑战的紧迫性。
企业应对AI落地困境的策略
但当企业已经认识到人工智能的价值，却遭遇数据不足或团队准备不充分的问题时，该怎么办？
“仅靠技术是不够的。如果没有适当的培训和高质量的数据，人工智能投资可能无法产生预期影响。这也是领导者的职责之一：赋能员工，确保强有力的技术支持，并整合系统，将人工智能转化为真正的竞争优势。”Unentel的首席风险官（CRO）Joao Neto表示。
AI治理现状与投资回报
人工智能治理也在构建中：根据Logicalis的数据，仅有42%的公司制定了结构化政策，49%的公司正处于实施阶段。尽管如此，成果显现迅速：在过去12个月内投资于人工智能的公司中，77%已经实现了投资回报。
也就是说，即使存在结构性差距，人工智能已经展现出具体成果，这使得加强能力建设和良好治理实践的投入更加紧迫。“仍有很大空间可以扩展这些实践，从而获得更高的回报。”该首席风险官继续说道。
长期战略与“铁三角”支撑体系
Gartner指出的另一个重要事实表明，63%的高成熟度人工智能公司已经通过稳健的投资回报率（ROI）和客户满意度指标来跟踪其项目成果。然而，不到一半的这些组织能够使其人工智能项目持续运营三年或更久，这进一步强调了制定结构化且长期战略的重要性。
为了使这些人工智能投资具有持久性和变革性，必须提高团队的信任度和运营能力，加强数据管理，并巩固持续学习的文化。Joao Neto认为，这一“铁三角”对于确保创新真正转化为商业价值至关重要。
“仅仅投资是不够的：我们必须为数据、人员和文化协同发展奠定基础。”这位高管总结道。