人工智慧投資不斷增長，但技能和數據挑戰限制了其影響

普華永道最近的一項研究表明，幾乎所有（96%）的資訊長和資訊科技總監都表示今年將增加對人工智慧（AI）的投資，但他們面臨著一個悖論：只有 49% 表示他們的團隊已經做好了準備，而 46% 報告稱數據不足以支持這些項目。

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。