随着生成式AI技术的飞速发展，2024年被公认为是其商业化落地的关键年份，各个行业都有落实。近日，微软联合全球知名研究机构IDC发布了一份关于生成式AI在企业级应用中的全面调研报告。通过对全球4000多名商业领袖和AI决策者的深度调查，报告揭示了2024年生成式AI应用的五大趋势，并总结了众多成功的商业案例。
以下是调研报告中的主要发现和五大趋势：
一、提升生产力已成为企业应用生成式AI的首要目标
调查显示，92%的企业用户正在利用生成式AI提升员工生产力，其中43%受访者表示生成式AI为他们带来了最显著的投资回报率。随着AI技术的不断成熟，企业不仅在降低人工成本上看到了效果，更在优化工作流程、提升任务执行速度等方面得到了明显改善。生产力提升已成为企业对生成式AI应用的基本需求。
例如全球领先的营销和广告代理公司电通，借助微软的Copilot平台，员工每周可节省15到30分钟的时间，这些节省下来的时间可用于更具创造性和战略性的工作，如撰写报告、制作演示文稿等。
二、企业向更高级的定制化AI解决方案转型
随着企业对生成式AI应用的深入了解，越来越多的公司开始倾向于开发符合行业需求的定制AI解决方案。也说明AI的语言能力正在不断提升，企业也逐步从初步应用转向更为复杂和定制化的应用场景。预计在未来两年内，大多数公司将会扩展到针对特定业务流程和行业需求的高级定制解决方案，包括定制的Copilot和AI代理。
例如西门子已经在多个行业中成功应用生成式AI，帮助客户应对劳动力短缺和复杂性带来的挑战。西门子的AI战略家表示，随着生成式AI技术的逐步成熟，企业将会持续扩大其应用场景，从而推动行业转型和效率提升。
三、生成式AI的行业应用持续增长
虽然生成式AI是一项相对较新的技术，但其应用领域正在迅速扩展。IDC的调查显示，2024年全球75%的受访企业已经在生成式AI的应用上进行了部署，相较于2023年增长45%，增长幅度非常显著。从金融、医疗到零售、电信等行业，生成式AI都在持续为企业创造更高的投资回报率。尤其在金融服务领域，企业通过AI驱动的自动化和数据分析，实现了显著的成本节约和运营效率提升。
例如Providence医疗集团通过与微软合作，成功实施了AI驱动的病人护理系统。该系统帮助简化医疗流程，提高护理人员的工作效率，使得病人能够更快速地接受个性化的治疗。Providence的首席战略官表示，通过使用像Microsoft 365 Copilot和Azure OpenAI服务这样的成熟技术，Providence不仅推动了技术创新，还有效提升了病人护理的质量和效率。
四、AI领导者享受更高的投资回报和技术创新优势
报告显示，领先企业在生成式AI的投资上获得了显著回报，使用生成式AI的企业平均投资回报率为3.7倍，而处于行业领先地位的公司则实现了10.3倍的回报。这些领导者不仅在商业价值上实现了飞跃，还在技术创新上抢占了先机。IDC的调查还指出，29%的行业领先者能够在三个月内快速实施AI解决方案，而那些处于滞后状态的公司只有6%能够在短期内完成这一目标。
五、技能培训成为企业应用生成式AI的最大挑战
尽管生成式AI为企业带来了巨大的商业机会，但许多企业仍面临着内部技能短缺的问题。调查显示，30%的企业表示缺乏专业的生成式AI技术人才，26%的企业则表示员工在与AI合作时缺乏必需的技能。这一问题与微软和LinkedIn在其2024年工作趋势报告中提出的发现相一致，报告指出，55%的商业领袖担心无法找到足够的技术人才来满足数字化转型的需求。
在过去的一年里，微软已帮助全球1400多万人获得数字技能培训和认证，其中包括超过200个国家和地区的参与者。微软通过与政府、教育机构及行业组织的合作，积极推动数字技能的普及，帮助更多人适应AI时代的职业需求。
例如南佛罗里达大学（USF）与微软合作，利用AI简化运营流程，提高大学的创新能力。USF的首席信息官表示，AI不仅提升了运营效率，还为学生提供了实践AI技术的机会，进一步推动了学校在技术创新方面的领先地位。
综上所述，生成式AI技术已经成为全球各行业数字化转型的重要驱动力。要充分释放这一技术的潜力，企业需要积极克服技能培训的挑战，确保拥有足够的技术人才支持转型进程。随着技术的不断成熟和应用场景的扩展，生成式AI无疑将成为未来几年内商业创新的核心引擎。
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