2025年生成式+AI+全球研究报告

生成式生成式 AI AI 全球 全球 研究報告：研究報告：創造競爭優勢的策略創造競爭優勢的策略目錄2 / 39前言：邁向 GenAI 未來的旅程1組織表示能在早期取得佳績2成功實作 GenAI 的策略3a. 完善管理：增加對資料使用的信任並實現法遵b. 策略性部署：將實作轉化為可衡量的益處c. 技術整合：確保系統和工具不會限制 GenAI 的潛力d. 專家指導：GenAI 技能組合的短缺所帶來的資源挑戰GenAI 採用率將繼續成長4獲得競爭優勢的藍圖5SAS Viya 是管理 GenAI 的專屬平台6關於本研究701前言：邁向 GenAI 未來的旅程撰稿人：SAS 策略性 AI 顧問 Marinela Profi生成式 AI 的問世有望徹底改寫人類和企業生產力的環境。當您踏上這趟變革性之旅時，必須體認到這項新技術的無限潛力，以及這種創新伴隨而來的挑戰。本報告係根據全球 1,600 個組織的全新問卷調查。受訪者是關鍵產業組織中 GenAI 策略或資料分析的決策者。此研究評估了他們目前部署 GenAI 的計畫，揭示該技術會如何整合至他們的策略規劃中，並探討其組織在過程中遇到哪些具體問題。透過詳細的分析，我們檢視了市場動態，剖析大眾目前對 GenAI 的觀感，以及各組織在將技術整合至自家營運中時所面臨的障礙。從討論協調、管理和資料隱私，乃至考量幻覺（有時由大型語言模型 (LLM) 所產生的錯誤或誤導性結果）和成本影響，我們探究了各公司必須克服的難題，以及 GenAI 為提高生產力和競爭優勢所帶來的契機。本報告闡述最佳做法和策略性見解，旨在賦予組織相關能力以便充分運用 GenAI 的潛力。在本報告中，您將會瞭解：• 各家公司正進行哪些策略性投資，以激發 GenAI 無與倫比的潛力？• 如何識別領先的 GenAI 用例，以快速創造投資報酬率？• 哪些資料和 AI 工具可有效識別用於提供 LLM 原始資料中的潛在偏差？• 如何使用 GenAI 和決策工作流程系統促進可衡量的成果？• 如何在振奮人心的變革時代主動為您的組織做足準備？• 與市場其他組織相比，哪些地區和產業蓬勃發展，而哪些則發展緩慢？3 / 3902組織表示能在早期取得佳績自 2022 年 11 月 ChatGPT 大舉問世以來，GenAI 已躍為具有非凡潛力的技術。決策者無不體認到 GenAI 能推動創新、新的對話體驗和營運效率。我們的研究發現，採用生成式 AI 的組織已開始獲得顯著的益處。89%82%82%指出員工體驗和滿意度皆提升表示他們正在節省營運成本指出客戶保留率提高了然而，隨著對 GenAI 的關注和投資越來越多，許多組織在實作方面卻遇到困難。這些問題可能會浪費資源、衝擊客戶的意願，甚至使組織違反法規。在已完全實作 GenAI 專案的組織中，39% 認為將 GenAI 技術整合至現有系統是一大挑戰，而 34％ 則面臨巨大的成本難題。這些問題最好能在早期階段解決，也就是在部署 GenAI 並投入大量資源之前。我們的研究指出，雖然組織預期將在 GenAI 取得成功，但他們在實作的四大領域中遇到了障礙：• 增加對資料使用的信任並實現法遵。將信任感帶入業務成果。• 締造價值。將採用率轉化為可衡量的益處。• 將 GenAI 整合到現有的系統和流程中。確保系統和工具不會限制 GenAI 的潛力。• 尋找相關人才和技能。找出能夠支援您GenAI 策略的人才。4 / 3903成功實作 GenAI 的策略透過 GenAI 投資取得成功的四大要素：1. 完善管理2. 策略性部署3. 技術整合4. 專家指導為了盡可能提高生產力，GenAI 必須順暢地嵌入業務流程和系統中。績效應力求可靠、透明和道德，並加快生產力且改善客戶體驗，同時為利益相關者增加可衡量的 價值。5 / 39a. 完善管理：增加對資料使用的信任並實現法遵當 GenAI 投資的結果可靠、透明且具有道德感，組織就能獲得益處。然而，許多人無法全面監督此技術，再加上法規瞬息萬變，因此大多數組織都有不合規的 風險。我們的研究發現：• 只有十分之一的組織已妥善準備，可遵循 GenAI 的相關法規。• 95% 的企業缺乏完善的 GenAI 管理架構。• 低於十分之一 (7%) 的組織提供 GenAI 管理和監控方面的高階培訓。• 對已使用 GenAI 的組織而言，有四分之三的受訪者會擔心資料隱私 (76%) 和安全性 (75%)。• 每 20 個組織中只有 1 個 (5%) 擁有可靠的系統來衡量 LLM 中的偏差和隱私風險。• 10 個組織中有 7 個無法持續監控其 GenAI 系統。調查顯示，表示對生成式 AI 法規準備最充足的受訪者主要來自中國（近五分之一，19% 表示完全準備就緒），其次為澳洲 (15%) 和美國 (14%)。準備最不足的受訪者則集中在愛爾蘭（60% 表示已準備或僅稍微準備），以及荷比盧三國 (56%) 和波蘭 (55%)。至於是否已制定完善的 GenAI 管理架構，有些產業則領先其他產業。電信組織指出，近十分之一 (9%) 的組織已制定這種架構，其次為製造業組織和零售業（各為 8%）。6 / 39建立完善且全面臨時或非正式開發中臨時或非正式開發中不存在13%21%61%6%33%3%64%0%18%13%69%0%1%34%52%13%建立完善且全面不存在5%28%55%11%29%13%58%0%4%17%78%0%0%43%31%26%10%48%40%2%35%49%15%0%11%66%23%0%3%28%64%5%準備充足適度準備好稍微準備好未準備只有十分之一的企業已妥善準備，可遵循 GenAI 現有和即將上路的相關法規。您的組織是否準備充足，能遵守 GenAI 現有和即將上路的相關法規？您會如何描述您目前的 GenAI/AI 管理架構？大多數組織對 AI 和 GenAI 都缺乏完善的管理架構（每 10 個採用者中有 7 個如此表示）。人工智慧 (AI) 管理架構GenAI 管理架構請注意，由於四捨五入，圖表上的百分比加總後可能不到 100%14%46%37%3%33%40%26%0%13%61%26%0%3%33%57%8%Fully preparedModeratelypreparedSlightly preparedNot prepared所有使用/計劃使用 GenAI 的受訪者正在使用 GenAI 並已全面實作已使用 GenAI 但尚未全面實作尚未使用 GenAI，但計劃在未來兩年內使用7 / 39建立完善且全面開發中臨時或非正式不存在建立完善且全面開發中臨時或非正式不存在13% 14% 15% 9% 14% 9% 13%61% 62% 60% 57% 63% 57% 64%21% 19% 21% 26% 18% 27% 18%28% 27% 27% 34% 27% 30% 26%6% 5% 5% 8% 5% 7% 5%11% 9% 11% 16% 10% 14% 10%5% 6% 5% 4% 5% 5% 7%55% 58% 57%