2025 Is the Year of Scaling AI
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NLW 呈现一期特别节目，回顾毕马威第四季度AI脉搏调查中一些最有趣的发现，包括：

超过一半 (51%) 的组织正在探索使用 AI 智能体，另有 37% 的组织正在试点 AI 智能体。目前，只有 12% 的受访者已部署 AI 智能体投入使用。 绝大多数领导者 (85%) 认为，组织数据质量是 2025 年 AI 战略面临的最大挑战，其次是数据隐私和网络安全 (71%) 以及员工采用率 (46%)。

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</context> <raw_text>0 最新消息，我们有一些关于大公司如何看待生成式AI的极其有趣的统计数据。以下是企业AI的最新动态。AI每日简报是一个关于AI领域最重要新闻和讨论的每日播客和视频。要加入讨论，请关注我们节目说明中的Discord链接。♪

大家好。快速说明一下，今天的节目是在发布日期之前录制的，这意味着今天没有新闻标题。我们明天将恢复正常的节目形式，但现在，请欣赏这些有趣的发现。欢迎回到AI每日简报。今天，我们做一些稍微不同的事情。我在毕马威的朋友们让我提前了解了他们关于AI的季度脉搏调查。这里有一些非常有趣的统计数据，其中许多数据可能验证了我们一直以来的想法，但最终为这些想法提供了确凿的数字。

为了开始，我一直想知道这项调查是如何进行的，咨询了谁，公司样本实际上代表什么。这些数据来自对年收入超过10亿美元的美国公司的调查。在接受调查的100人中，20%是首席执行官或总裁，另有30%是C级高管，50%是执行副总裁或董事总经理级别。大约三分之二、三分之一是上市公司与私营公司，51%的受访者代表员工人数超过10,000人的公司。

接受调查的人员代表了相当广泛的功能领域，20%在科技和IT领域，17%在人力资源和人才领域，18%在财务领域，14%在风险领域，13%在市场营销和销售领域，以及18%在运营领域。所以，简而言之，这是对非常大型公司的相当广泛的横截面调查。我们今天要讨论的是，我们将把内容分解为智能体、态度、领导力和阶段、投资规模、挑战和投资回报率。

让我们开门见山。AI智能体是一个非常重要的主题。他们的一些重点统计数据：大约51%的组织正在探索使用AI智能体，另有37%的组织正在试点。这意味着绝大多数组织现在都以某种方式参与到智能体领域。与此同时，实际部署AI智能体的组织数量极低。只有大约十分之一的受访公司，即12%。

也许更有趣的是他们发现的关于人们寻找智能体的用例和功能的细节。

在这个阶段，最突出的用例似乎是分析复杂数据集，70%的人表示他们已经使用AI智能体来完成这项工作，只有7%的人表示他们没有使用，也没有任何计划使用。54%的人表示他们计划整合呼叫中心智能体，另有16%的人表示他们已经在这么做了。60%的人表示他们计划让智能体执行诸如安排会议之类的行政任务，27%的人表示这种情况已经发生了。

一个似乎存在争议的有趣用例是，27%的人表示他们已经有一个AI智能体在进行雇员评估，但只有另外30%的人表示他们计划这样做。相比之下，43%的人表示他们没有这方面的计划。因此，这似乎是一些人非常感兴趣或非常不感兴趣的事情。这里最大的收获是，我们正处于AI智能体的试点阶段。只有一小部分人实际部署了，但每个人都感兴趣。

接下来，我想谈谈态度。关于生成式AI的一个非常显著的特点是领导层对其抱有的乐观和兴奋之情。当然，这也体现在这项调查中。在受访的领导者中，70%的人表示他们认为AI将在明年帮助他们的组织更好地运营业务。56%的人表示他们认为AI将从根本上改变他们组织的业务。如果将时间范围延长至两年，这两个数字分别跃升至91%和67%。

有趣的是，当谈到AI的原因时，当毕马威询问以下哪些因素在今天影响着你们的AI战略时，排名第一的回应是宏观经济因素，如GDP增长和通货膨胀。尽管如此，这仍然是一个全面的答案，因为他们检查的每一个因素至少有一半的人表示这正在影响他们的战略。这包括从发现新的收入机会到改进效率的压力等一切因素。

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现在，当谈到我们在AI序列中的位置时，显然，我们对智能体有一些了解。但更广泛地说，如果我们把生成式AI作为一个整体来看，从试点阶段到实际规模化，肯定取得了进展。

我认为这在他们提出的一个问题中得到了最好的总结，这个问题是：最能描述贵组织在其生成式AI旅程中所处阶段的是什么？六个月前，55%的受访者表示，这最好总结为研发或了解技术及其潜力。六个月前，14%的人表示他们正在尝试概念验证或试点。

另有20%的人表示他们处于战略规划阶段，例如制定路线图、KPI和数据管理。六个月前，只有10%的人表示他们正在进行规模化。而如今，这个数字已经跃升至50%，他们表示正在对这项技术进行规模化，毕马威将其定义为企业范围内的采用和优化以及可衡量的产出。研发，六个月前是55%，现在已经降至8%。

有趣的是，没有人说他们现在处于已建立投资回报率阶段，但31%的人表示他们认为六个月后将处于已建立投资回报率阶段。因此，很明显，组织们对这项技术充满信心，并准备继续前进。现在，当谈到企业投资多少时，其中一个重要的统计数据是

是这个。68%的这些领导者将在未来一年内投资5000万至2.5亿美元用于生成式AI。这比一年前第一季度的45%有所上升。基本上，支出的规模正在显著增加。请记住，这是在一年之内，因为这些是2024年第四季度的统计数据，而不是2025年第一季度的统计数据。

总的来说，预计未来12个月内最常见的投资规模是5000万至9900万美元，49%的受访者将预算定在这个范围内。

现在让我们谈谈组织在未来看到的挑战。数据是迄今为止最大的领导者。85%的人表示，他们预计组织数据质量将在今年成为其生成式AI战略的一个问题。这有很多组织希望模型能够进步，这样我们就不必再关心数据准备情况了。

71%的受访者指出，风险管理（如数据隐私和网络安全）是他们的主要问题，近一半（46%）的受访者指出员工采用率是问题。显然，员工采用率是我们Super公司非常重视的事情，这绝对是一个真正的挑战。有趣的是，在涉及智能体时，还有一系列关于风险的不同问题。

例如，29%的人表示他们还不习惯于自主智能体，需要人工参与监督。11%的人表示他们只在内部开发AI智能体。31%的人表示他们不允许AI智能体在没有人工监督的情况下访问敏感数据。47%的人表示他们将AI智能体视为其员工的增强型支持。基本上，这里的想法是，即使智能体可以取代整个员工队伍，但这至少目前似乎并不是组织看待它的方式。

最后，让我们谈谈投资回报率。我之前提到，没有哪个组织说他们现在处于投资回报率阶段。然而，31%（近三分之一）的人预计六个月后他们将处于这个阶段。坦率地说，尽管我们经常谈论投资回报率，但很明显，我们仍然处于这样一种环境中：人们强烈地认为AI将具有如此变革性的意义，以至于没有人会因为还没有完全弄清楚投资回报率而停止或放慢速度。

关于人们如何看待投资回报率，人们对生产力的关注有了很大的复苏。只有36%的组织表示他们在第三季度根据生产力提高来衡量投资回报率，但在第四季度，这一数字跃升至79%。盈利能力是第二大常见的投资回报率衡量指标，为73%。收入为41%。其他一些投资回报率指标，如员工采用率、员工AI学习和发展，都在10%到15%之间。

我最密切关注的事情之一是AI智能体的引入如何改变投资回报率讨论的性质。