Gartner报告：中国企业生成式人工智能采用率低迷，仅8%部署在生产环境

摘要： Gartner最新调研数据显示，截至2024年6月，仅有8%的中国企业将生成式人工智能(Generative AI)部署在生产环境中，远低于全球平均水平20%以上。这一数据凸显了中...

Gartner最新调研数据显示，截至2024年6月，仅有8%的中国企业将生成式人工智能(Generative AI)部署在生产环境中，远低于全球平均水平20%以上。这一数据凸显了中国企业在拥抱生成式AI浪潮方面面临的挑战。

报告指出，中国企业生成式AI采用率低迷的主要原因在于以下几个方面：

• 缺少显著业务价值案例： 许多企业难以找到能够清晰展现生成式AI实际应用价值的案例，这导致他们对投资回报率(ROI)缺乏信心，从而阻碍了大规模部署。企业需要更多可复制、可量化的成功案例来推动AI的落地应用。
• 模型产品成熟度不足： 目前市场上的生成式AI模型和产品，在稳定性、可靠性和易用性方面还有待提升。许多模型的输出结果不够准确或一致，难以满足企业实际业务需求。这需要模型提供商进一步改进技术，提升产品成熟度。
• 企业数据AI就绪度低： 生成式AI的有效应用依赖于高质量的数据。然而，许多中国企业的数字化转型程度不高，数据质量差，数据孤岛现象严重，这限制了生成式AI模型的训练和应用。企业需要加强数据治理，提升数据质量，为AI应用提供坚实的数据基础。
• 人才缺口： 熟练掌握生成式AI技术的人才非常稀缺，这导致企业难以找到合适的人才来进行模型的开发、部署和维护。培养和引进AI人才成为企业发展的关键。
• 安全和隐私问题： 生成式AI的应用也带来了一些安全和隐私方面的挑战，例如数据泄露、模型被滥用等。企业需要制定相应的安全策略和措施，来保障数据安全和用户隐私。

总而言之，中国企业在生成式AI的采用方面仍然处于起步阶段。为了加快生成式AI的应用，企业需要积极解决以上挑战，加大投资力度，加强人才培养，并与技术提供商紧密合作，共同推动生成式AI技术的创新和应用。 政府层面也需要加强政策支持，营造良好的产业生态环境。这需要一个多方面的协同努力，才能真正释放生成式人工智能的巨大潜力，推动中国数字经济的快速发展。