普華永道最近的一項研究顯示,幾乎一致(96%)的資訊長表示今年將加大對人工智慧 (AI) 的投資,但他們也面臨著一個悖論:只有 49% 表示他們的團隊已做好準備,而 46% 則表示數據不足以支持專案。普華永道的另一項調查顯示,如果實施得當,到 2035 年,人工智慧的應用將為巴西的 GDP 貢獻高達 13 個百分點,這進一步凸顯了克服這些挑戰的迫切性。
但是,當公司已經看到了人工智慧的價值,卻又缺乏數據或團隊準備時,該怎麼辦?
Unentel 首席風險長 João Neto 表示:“光有技術是不夠的。如果沒有足夠的培訓和高品質的數據,對人工智慧的投資可能無法產生預期的效果。而這也是領導者的職責:培訓人才,確保強大的技術支持,並整合系統,將人工智慧轉化為真正的競爭優勢。”
人工智慧治理也正在建構中:Logicalis 的數據顯示,只有 42% 的公司製定了結構化政策,49% 的公司正在實施這些政策。即便如此,成效仍然很快:過去 12 個月內投資人工智慧的公司中,77% 的公司已經獲得了投資回報。
「換句話說,即使存在結構性差距,人工智慧也已經展現出切實的成效,這使得投資培訓和良好治理實踐變得更加緊迫。我們仍有很大的空間來拓展這些領域並獲得更大的回報。」首席風險長繼續說道。
Gartner 強調的另一項重要統計數據表明,63% 的 AI 成熟度較高的公司已經透過可靠的投資報酬率 (ROI) 和客戶滿意度指標來追蹤其專案成果。然而,只有不到一半的組織能夠維持其 AI 專案運作三年或更長時間,這進一步凸顯了結構化長期策略的重要性。
為了使這些人工智慧投資持久且具有變革性,有必要增強團隊的信心和營運能力,加強資料管理,並鞏固持續學習的文化——對於 João Neto 來說,這三者對於確保創新真正轉化為商業價值至關重要。
「投資是不夠的:我們需要做好準備,以便數據、人員和文化能夠共同前進,」這位高層總結道。