瞻博網絡人工智能調研：未來已來，企業該如何正確擁抱AI?

瞻博網絡人工智能調研：未來已來，企業該如何正確擁抱AI?

供稿 / 2024-02-27 16:173893

作為新一代科技革命和產業變革的重要驅動力量，人工智能技術（AI）正迅速滲透到各行各業，悄無聲息地改變著人們的生活、工作和思維方式。在數字化轉型浪潮下，新一代AI技術的崛起對企業來說既是機遇，也是挑戰。而這其中的關鍵是：企業是否已經準備好迎接AI時代，讓技術“為我所用”。

當下，人們普遍關注的是，AI如何以前所未有的方式幫助企業更高效地運營并提高生產力。如果一個企業領導者還沒有將AI納入整體業務規劃中，那可能會錯失良機。盡管如此，對很多企業來說，采用AI技術仍存在諸多不確定性因素，比如偏見、治理和安全性等問題。這也使得IT領導者們面對AI熱潮時，在“錯失恐懼癥”和“搞砸恐懼癥”之間苦苦掙扎。

近日，提供人工智能驅動的安全網絡的領導廠商瞻博網絡（NYSE：JNPR）攜手Wakefield Research，對全球參與了企業人工智能（AI）和機器學習（ML）的1000位高管（包括35位中國高管）進行了調研，深入分析了他們對于人工智能的部署、價值及現有挑戰的看法。調查結果顯示：

o 80%的中國受訪者表示可能無法知道其公司的AI輸出是否準確。

o 77%的中國受訪者說員工對AI的信任超過了應有的程度。

o 71%的中國受訪者表示他們實施AI技術時有些倉促。

o 60%的中國受訪者預計AI的實施將使員工承擔更多責任。

事實上，AI與云計算、物聯網（IoT）和移動通信等近幾十年來的其他突破性技術有很大不同。 AI不單是為了提高效率而采用的一種新工具或應用程序，企業還需要評估和分析它可能會對整個組織所產生的影響。由于對未知的恐懼，和對AI技術可能會產生的不確定性后果的擔憂，促使企業的首席信息官們在采用AI技術時面臨了比以往都更為復雜、更發人深省的挑戰。

有鑒于世界各地的IT領導者目前所擔憂的AI部署風險因素和企業面臨的多重挑戰，基于最新的瞻博網絡AI調研成果，我們總結了中國企業在AI部署方面的現狀與趨勢展望，旨在旨幫助IT領導者們以最佳方式應對與采用AI相關的不確定性。

AI普及率有待提升，多數企業對AI持謹慎態度

調研數據表明，僅有23%的中國受訪者面臨著快速實施AI并跟上競爭趨勢的巨大壓力，這也許可以解釋為什么目前有63%的中國公司已基本或完全實施了AI，暫時落后于全球平均水平（70%），表明中國企業的AI使用率存在較大的提升空間。

這并不令人意外。盡管2023年生成式AI技術引起了大眾的廣泛關注，生成式AI解決方案的涌現讓AI的潛能變得更加明晰，而大語言模型（LLM）則讓AI變得更加容易使用。但仍有不少企業持謹慎態度。

不過，隨著世界邁向AI主導的時代，充分釋放生成式AI的潛力將成為各大組織取得商業成功的重中之重。首席信息官和企業領導者們都繃緊了神經，因為他們很清楚，如果他們不迅速采取行動，就有可能在企業的運營支出、生產力和速度等方面處于競爭劣勢。

雖然緊迫性是顯而易見的，但重要的是要找到謹慎前進的方法。在采用AI時注意安全起步，保持規模可控，因為需要調整準確性并快速迭代。甚至可以嘗試再往前邁一步，嘗試以前做不到的事情 — 結果并不會比以前更糟，但至少可以在這個過程中有所學習和成長。

高質量數據：企業使用生成式AI的關鍵

80%的中國受訪者質疑是否有可能知道AI的輸出結果是否準確，幾乎所有的中國受訪者（97%）都認為他們的AI輸出結果“部分、大部分或全部”受到偏見的影響。

這種擔心和懷疑在很大程度上是由于人們對用作AI源材料的基礎數據普遍感到擔憂。自從OpenAI推出ChatGPT以來，整個行業都在奮起直追，生成式AI極大地影響了人們對AI的總體看法。這主要是由于媒體對于“AI幻覺”現象，以及用于訓練 LLM 的內容中存在偏見等問題的關注。

當然，還有其他因素。當您在考慮一種依賴于抓取數據的生成式AI解決方案時，有必要將不同類別的問題區分開來，以便考慮潛在的偏差。訓練這些大語言模型時，人們還需要考慮如何將數據導入模型、如何測試AI以及模型完成后該由誰使用等問題。有一些技術，比如檢索增強生成（RAG）使用企業的數據作為事實來源，可以讓模型生成更準確和更符合上下文的答案，還有人機交互解決方案來更好地確保準確性。

而依賴更可靠數據的專業AI與機器學習解決方案則是另一回事。例如，瞻博網絡的AI原生網絡平臺，是基于長期的洞察和數據科學發展訓練而成，因此我們知道我們所依賴的這些數據是準確的，而且可以說是有“有益偏見”的。

乘AI時代之勢，讓AI掌握在您的員工手中

69%的中國受訪者認為員工信任AI但不了解其工作原理。77%的中國受訪者認為員工過于信任AI，甚至超過了應有的程度。

有趣的是，在當下這個新興的AI世界中，很多IT領導者看到的挑戰是：他們的員工似乎對AI技術盲目信任。幸運的是，消除與信任相關的擔憂相對簡單。領導層需要優先考慮安排培訓和教育活動，讓員工掌握必要的知識，提升對AI的理解和應用能力，從而在高風險或低風險情況下，能夠安全使用AI并做出明智的決策。

比起擔心員工會在不了解AI如何工作的情況下使用AI（30%），近七成（69%）的中國IT領導者更擔心公司對AI的使用落后于競爭對手。而有八成的中國受訪者認為，他們的組織應增加AI相關培訓。

AI時代，企業之間的差距正在快速拉開。每一個企業都想要擁抱它,而未來能不能用好AI,是一個非常核心的競爭力。對于企業來說，員工在不知不覺中依賴嵌入AI功能的試用軟件或其他易于購買的工具讓人擔憂。其實，加強對AI的培訓是企業轉型成功的關鍵。對于企業來說，針對AI采用時在不同層面可能會出現的問題，向員工開展AI技能培訓，可以幫助他們正確的掌握與AI一起工作的基本方法，讓AI賦能企業經營，以創造新的增長機遇。

把握AI發展機遇，企業如何探尋“領先之道”？

71%的中國受訪者表示，他們感到在實施AI技術時有些倉促。將近8成的中國受訪者（77%）表示，其公司政策落后于人工智能創新的步伐。

在AI時代，有效的溝通對于確保企業轉型成功至關重要。無論是企業領導者還是員工，都需要清晰地理解AI如何影響企業的運營和未來方向。隨著AI技術的不斷進步，組織結構和運作方式的變革成為企業適應新時代的關鍵。對于中國的企業而言，這意味著需要進行一系列組織層面的調整，以充分利用AI的潛力并保持競爭力。

如果考慮到一個解決方案的發展速度及其所能實現的功能，就不難理解為什么推動AI的快速部署會在許多企業中造成緊張氣氛。也可以理解為什么針對如此強大的技術所制定的政策往往會成為一個癥結所在。

但請記住，在AI和公司政策方面，不必從零開始。相反，對現有政策需因時而變，持續優化完善。例如，大多數公司已經制定了明確的政策，規定員工可以或不可以與第三方共享哪些數據。在許多情況下，公司都可以采用原來的政策，只是明確指出這些政策也適用于生成式AI工具。切記還要考慮軟件購買政策，增加附加條款，規定額外審核嵌入AI的任何解決方案。

生成式AI變成影子IT？

所有IT領導者都預計IT以外的部門將使用AI，首先是客戶服務（46%）和管理部門（37%）。與此同時，中國受訪者們一致認為，IT以外的部門可以從更好地了解使用AI相關的安全風險中受益。

這些調研結果也反映了新的“影子IT”挑戰。和任何與影子IT相關的擔憂一樣，治理是關鍵?？缏毮懿块T的領導者并不需要付出巨大的努力來參與到每個采購和部署決策中。當然，這也不意味著一味地拒絕，而是要確保提出正確的問題，針對具體的應用去依靠正確的人處理。尤其對于涉及敏感信息的事情來說。

例如，對于AI主導的人力資源應用程序，您需要根據相關法規進行偏見分析。在這種情況下，聘請法務和人力資源專家來確保解決方案符合要求非常重要。在涉及敏感領域時，考慮供應商的成熟度尤為重要，包括他們使用AI的方法，以及他們使用其它解決方案的表現。

職場人如何在AI時代站穩腳跟？

60%的中國受訪者預計AI的實施將使員工承擔更多責任。71%的受訪者認為AI的使用程度至少會在一定程度上影響他們的職業發展進程。

不可否認的是，與任何新的顛覆性技術一樣，AI終將取代人類從事多種工作。但同樣不可避免的是，AI會帶來新的技能要求和工作崗位。要想在競爭中脫穎而出，重要的是要提升相關技能，承擔起無法被統計學取代的職能 — 雖然生成式AI表現為自然語言，但它大體上還是統計學。

有人說：未來人類不會被AI打敗，卻能被掌握AI工具的人打敗。去發展AI的專用工具，以人機結合的方式工作。不要忘記，利用AI工具讓自己和身邊的人變得更高效的能力已迅速成為一種頗受歡迎的技能。保持專注并不斷提升技能的人將擁有最多的機會。

2024年AI浪潮：機遇、挑戰與我們的未來

雖然AI的概念已有70多年的歷史，但直到最近幾年才逐漸為大眾所熟知。2023年是AI從科幻領域躍升至基本業務需求的重要分水嶺。而隨著OpenAI在近期公布了首個文生視頻模型Sora后， 2024年我們將會更多地了解到AI將如何重塑世界。

與此同時，我們絕對需要思考AI可以合理地應用于哪些領域，并優先考慮網絡等高影響、低風險的解決方案，為AI的持續成功奠定基礎。對于IT領導者來說，我們不僅要問自己如何利用AI技術實現業務的增長和創新，更需思考如何在這場技術革命中重新定義我們的角色和價值。企業的未來將不再是單純追求效率和成本的優化，而是如何在AI的輔助下，創造更具影響力和持久價值的產品和服務。

現在，未來已來，是時候擁抱變革，探索未知，勇敢地邁向這個充滿無限可能的新世界了。

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