發展數字經濟 數字化、智能化是必經之路
人工智能，企業智能化轉型的動力引擎。數字化轉型加速了數字技術與實體經濟的融合，也為智能化提供了堅實的數據基礎，為業務的深度數字化賦能提供了可分析、可決策的科學依據。人工智能作為一項新興技術，以數據、算法、算力的三要素的全面進步為基石，不僅被納入國家新基建的重點建設范圍，也被明確寫入政府文件，成為推動數字經濟產業轉型、支撐傳統產業智能化改造的關鍵抓手。
IDC中國首席分析師武連峰談企業AI成熟度
人工智能應用需求增?，與產業融合的步伐逐步加快。以計算機視覺、語音分析、對話式人工智能為代表的感知類AI應用已經在金融、零售、制造、能源、電信、醫療等行業的一些業務場景中廣泛使用，部分行業已經開始將人工智能融入設計、生產、銷售、物流、?控和客戶服務等環節，以智能化決策實現經營效益的提高和商業模式的創新。當前，行業用戶紛紛開展AI建設規劃，頭部企業已經全面引入人工智能，在AI技術平臺的基礎上建設AI中臺，在業務場景中更加深入地采用AI。行業中等規模企業開始引入部分AI應用，作為業務優化轉型的智能化手段。人工智能有望成為加速企業數字化、智能化轉型過程中海量場景落地的新引擎。通過本次IDC的調查研究，我們發現當前應用人工智能的公司中近半數為1-2年前就已經部署使用。
智能化轉型過程中，AI帶來的價值與挑戰并存。雖然產業智能化浪潮下AI應用呈現百花?放之勢，企業對AI已經帶來和即將帶來的產業顛覆性效果充滿期待。但事實上多數企業的智能化探索和實踐均以失敗告終，原因不一而足。例如，無法精準定位適合企業AI落地的關鍵應用場景、面向AI的數據資源缺失、企業自身缺少AI人才，尤其是從技術到應用之間的鴻溝，制約了企業智能化轉型的落地與持續深入。除了企業自身因素外，市場上也沒有足夠的資源可以給企業提供科學的指導與針對性幫助。
因此，為更好的厘清迷霧，幫助企業正確的評估和使用人工智能，IDC基于全球AI成熟度研究模型，結合中國企業的本土實踐，提出了一個全面的AI成熟度評價體系。一方面為企業評估智能化現狀提供科學的參考標準，幫助建立清晰的自我認知，更重要的是幫助企業深刻理解影響智能化轉型成敗的關鍵因素，明晰不同成熟度階段的提升重點，制定下一步實施計劃，加速智能化轉型的進程與人工智能業務價值的釋放。
IDC 2021年對中國市場企業AI成熟度現狀進行了調研。我們收集了中國金融、零售、制造、醫療等多個行業共計200個企業樣本，來了解中國企業AI成熟度的總體發展情況。在今天已經落地的用戶案例中，受整體數字化基礎設施建設程度、應用場景差異等多種因素影響，不同行業之間的AI成熟度也存在一定的差別，但總體特征是 從局部探索到全面深耕。
盡管智能化轉型是大勢所趨，但轉型成功絕非一朝一夕之事，是一項?期戰略任務，更是一項復雜的系統工程，面臨眾多掣肘，需要圍繞戰略目標，統籌協調內外部人員、數據、技術等多方資源。
企業如何更好的借助AI實現智能化轉型，可以從歷史中找尋答案。回溯百年來的科技商業發展史，不難發現每當有新技術取得突破，影響輻射到商業領域時，就會誕生新的專??色來幫助組織最大化新技術帶來的紅利。100多年前，電力的出現改變了無數產業，面對復雜的電力系統，許多公司都通過聘請電力副總裁幫助他們組織梳理工作，并確保公司內的每個職能都考慮用于自身或其產品的電力。而后隨著IT和互聯網的發展，我們看到CIO這一職位也在悄然興起，幫助公司完成信息組織的職能。
如今，企業身處智能化轉型大潮中，人工智能擁有的地位與上述相類似。時代發展與技術進步催生“CAIO(首席人工智能官)”這一新?色登上歷史舞臺。我們相信，每一家力圖實現智能化轉型的企業都需要有自己的CAIO(事實上，現階段一些有超前思維的CIO/CTO已經在扮演這一?色)。
多措并舉 加速智能化轉型之路
任何企業要實現智能化轉型，充分發揮CAIO的作用至關重要。企業以AI成熟度模型為參考進行自我評估，從戰略、運營、數據、技術、組織和人才等多方面制定清晰可執行的智能化轉型路線圖，助力其在數字經濟時代構筑卓越競爭優勢。
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