我们对2000位企业高管和数据科学主管进行了调研。这些高管来自全球1998家年收入超过10亿关元的领军企业，其总部遍布15个国家(澳大利亚、巴西、加拿大、中国、德国、法国、印度、意大利、日本、沙特阿拉伯、新加坡、西班乐、阿联酋、英国和美国),业务横跨9大行业(银行、保险、能源、消费品与服务、生命科学、公用事业、零售、公共服务，以及通信与媒体)。本次调研于2024年6月至7月开展，旨在深入探究企业应该如何开发部署AI模型才能全方位创造价值。调研主题涵盖企业的数据与AI战略、数据与AI架构、战略布局预算与投资、人才战略、生态系统战略、负责任AI、AI部署挑战，
以及A应用现状。为了确定哪些战略布局对企业最为至关重要(详见“聚焦战略”章节),我们采访了来自埃森哲内外部的多位高管专家。同时，运用机器学习方法识别与规模化落地战略举措相关的关键能力，并评估了企业在构建这些能力方面的进展。本次调研也融入了我们在帮助客户规模化部署AI解决方案过程中积累的丰富经验与深刻洞见。得益于这些多元化洞察，我们的研究成果既囊括了宏观的A战略视角，也触及了微观的落地执行挑战。
在本报告中，“规模化AI”(Scaling AI)指在全企业范围内扩展部署Al,以取得更广泛、更具影响力的成效。规模化应用包括：将AI融入多样化的业务与工作流程；确保AI在各类资产和员工中得到广泛应用；实现AI与现有系统的无缝集成；驱动创新以获得市场竞争优势，以及提升其他关键绩效指标。“生成式AI”(Generative AI)则泛指能够生成文本、图像、视频、音频和代码等全新内容的人工智能技术。
对企业而言，长久保持竞争优势曾是一个难以企及的终极目标。如今，生成式AI等人工智能技术彻底改变竞争格局，将许多曾经不敢想象的愿景变为可能。因此，全球龙头企业正在数据和AI领域投入空前规模的资源，全力抢占先机。
但若想借助生成式AI实现企业的自我重塑，绝非上线几个聊天机器人那么简单。真正的重塑在于构筑高阶AI能力，例如“智能体架构”(Agentic Architecture)—即通过多个AI智能体形成协同网络，不仅能够自动执行常规任务，更能统筹协调整个业务流程。
这些智能体具备强大的推理计算能力，能够自主协作，实现质量、效率与成本效益的指数级跃升。智能体架构正迅速普及：在我们调研的企业中，已有三分之一正在借助AI智能体来提升企业创新能力。
因此，企业重塑需要将AI深度融入其战略核心。而要做到这一点，必须由CEO和董事会亲自挂帅，突破浅尝辄止的应用模式，优先推进能够彻底释放AI潜能的结构性与战略性变革。理想很丰满，但现实是，尽管企业都渴望借助AI获得竞争优势，但许多企业在突破初期场景试验阶段仍举步维艰。埃森哲研究揭示，其核心瓶颈在于数据“就绪度”不足—尤其是非结构化数据未能得到充分利用。
令人鼓舞的是，大多数企业领导者已意识到这一挑战。高达70%的受访企业深知，若无坚实的数据基座，AI规模化便无从谈起。
当然，数据并非唯一障碍。陈旧的IT系统、员工缺乏生成式AI工具、系统化培训不足以及领导层指引缺失，同样构成巨大挑战。
所幸，我们发现，少数“领跑者”(front-runners)已通过生成式A在企业重塑征程上取得了斐然成绩。这些企业始终把握住了一个至关重要的秘诀：将“基础建设”与“战略布局”有机结合，形成双轮驱动(详见“聚焦战略”章节)。
举例来说，在基础建设层面，这些领跑者运用自主智能(Agentic A)提升效率。而在战略布局层面，他们则借助自主智能彻底重塑企业核心业务与流程。
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