7月22日消息(艾斯)市場研究公司Omdia的人工智能(AI)團(tuán)隊(duì)最近發(fā)布了關(guān)于企業(yè)AI采用情況的最新調(diào)查結(jié)果。這份分析師意見介紹了調(diào)查的主要結(jié)論,并特別關(guān)注于電信受訪者(368名調(diào)查參與者中的47名)。
AI在電信市場的采用持續(xù)擴(kuò)大
電信運(yùn)營商的指標(biāo)仍然樂觀,并表明Omdia的報告《2022年AI市場成熟度調(diào)查:AI在CSP中扎根》中強(qiáng)調(diào)的趨勢仍在正軌上。值得注意的是,這項(xiàng)調(diào)查是在2022年底生成式AI爆發(fā)之前進(jìn)行的。該AI調(diào)查和分析的作者、Omdia首席分析師Mark Beccue指出,“隨著生成式AI(GAI)變得更加成熟,企業(yè)級生成式AI解決方案和用例不斷涌現(xiàn),2024年可能會進(jìn)一步加速發(fā)展”。
Omdia首席分析師Roz Roseboro則表示,雖然電信市場在很大程度上是跟隨更廣泛的企業(yè)市場在發(fā)展的,但在某些方面,它似乎比其他垂直市場走得更遠(yuǎn),最明顯的是在預(yù)算、數(shù)據(jù)管理和治理計(jì)劃領(lǐng)域。
AI市場仍處于早期多數(shù)階段
斜體文字引用自O(shè)mdia的《2023年AI市場成熟度》報告。
企業(yè)擴(kuò)展采用AI的水平與2022年大致相同。
對于CSP來說,表示正在進(jìn)行AI部署或擴(kuò)展AI部署的受訪者比例從2022年的41%下降到2023年的36%。這不一定等同于放緩跡象,因?yàn)檫@可能是由于今年和去年調(diào)查的樣本存在差異。事實(shí)上,其他指標(biāo)顯示出了一些進(jìn)展。
領(lǐng)導(dǎo)層的支持正在激增。也許市場采用AI持續(xù)進(jìn)步最令人鼓舞的跡象是,高級管理層支持AI的比例接近50%。電信市場的這一數(shù)字略高一些,為51%。
大量預(yù)算已經(jīng)到位。Omdia還收集了有關(guān)AI預(yù)算的關(guān)鍵數(shù)據(jù)?!?023年AI預(yù)算:最佳實(shí)踐》和《2023 年AI預(yù)算:數(shù)據(jù)》基于同一受訪者群體,但作為單獨(dú)的配套報告發(fā)布,深入分析了2023年企業(yè)在AI方面的支出以及支出的用途。Omdia發(fā)現(xiàn),42%的受訪企業(yè)2023年的預(yù)算為100萬美元或更多。
電信市場的數(shù)字高于整體市場,49%的受訪者表示預(yù)算在100萬美元以上。此外,62%的CSP有專門的AI預(yù)算(高于去年的53%),30%的CSP從現(xiàn)有預(yù)算中獲得了對AI的支持,這表明CSP對AI的投資意愿十分堅(jiān)定。
新加入者依賴于商業(yè)解決方案而不是內(nèi)部開發(fā)。商業(yè)解決方案作為唯一的選擇仍然是最受歡迎的AI部署策略(相對于完全內(nèi)部開發(fā)和內(nèi)部開發(fā)/商業(yè)解決方案混合選項(xiàng)來說)。商業(yè)解決方案的持續(xù)強(qiáng)勁可能是由多種因素造成的,包括AI專業(yè)知識的可用性有限,以及嵌入式AI的SaaS解決方案的不斷出現(xiàn)。一定比例的企業(yè)將把AI視為核心競爭力或重點(diǎn),并將尋求利用外部專家來提供他們所需的東西。隨著市場的成熟,企業(yè)員工將掌握越來越多的AI專業(yè)知識,而鐘擺可能會更傾向于內(nèi)部開發(fā)。
對于電信市場來說,內(nèi)部開發(fā)的比例從33%顯著下降至19%。然而,那些在進(jìn)行內(nèi)部開發(fā)的公司表示,他們有信心擁有合適的技能(48%),并表示AI已經(jīng)是或?qū)⒊蔀槠髽I(yè)的集中能力(22%)。有趣的是,45%的受訪者將與AI解決方案供應(yīng)商的信任關(guān)系視為選擇商業(yè)解決方案的首要原因,而只有13%的受訪者認(rèn)為AI專業(yè)知識(13%)或領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(18%)是其選擇商業(yè)解決方案的原因。去年不存在“合作關(guān)系”這一選項(xiàng),但AI專業(yè)知識和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識是當(dāng)時受訪者認(rèn)為的首要原因(均為39%)。
AI數(shù)據(jù)管理和治理方案的采用進(jìn)展緩慢,這可能會減緩AI的整體采用。在AI生命周期管理中,由于AI學(xué)習(xí)曲線和組織內(nèi)AI經(jīng)驗(yàn)不足,AI數(shù)據(jù)管理和治理方案通常滯后于AI計(jì)劃的其他要素。企業(yè)投入AI的時間越長,AI數(shù)據(jù)管理和治理方案就會越自然、越合乎邏輯。因此,大多數(shù)實(shí)施AI數(shù)據(jù)管理和治理方案的企業(yè)很可能是創(chuàng)新者和早期采用者,而不是剛剛進(jìn)入AI市場的公司。
自O(shè)mdia上次調(diào)查以來,電信市場取得了顯著的進(jìn)展:目前40%的受訪企業(yè)已經(jīng)制定了相關(guān)計(jì)劃(高于去年的32%),30%的受訪企業(yè)計(jì)劃在12個月內(nèi)實(shí)施相關(guān)計(jì)劃(高于去年的14%),21%的受訪企業(yè)已有“不成熟的項(xiàng)目或者尚在制定計(jì)劃中”(低于去年的42%)。
復(fù)雜性和集成障礙反映了AI的實(shí)際挑戰(zhàn)。在市場采用的這個階段(早期多數(shù)),實(shí)際問題就顯現(xiàn)出來了。復(fù)雜性和集成度、人員或?qū)I(yè)知識的缺乏以及資金的缺乏是Omdia預(yù)計(jì)那些已經(jīng)邁過了概念驗(yàn)證和規(guī)劃階段的公司會擔(dān)心的問題。隨著時間的推移,尤其是在生成式AI不斷進(jìn)軍市場的情況下,合規(guī)和監(jiān)管的變化將值得關(guān)注。同樣值得關(guān)注的是,受訪者表示數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量并不是一個大問題,這可能表明大多數(shù)公司都在努力開發(fā)更好的數(shù)據(jù)治理。
由于今年調(diào)查中提出的問題有所不同,因此很難與去年進(jìn)行比較。不過,集成的復(fù)雜性、技能的缺乏和預(yù)算仍然是AI采用的障礙,缺乏令人信服的用例也是如此。
電信AI用例
樣本的變化使部署的逐年分析變得復(fù)雜,因此在表1中,Omdia提供了2023年的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是CSP當(dāng)前使用的用例。在Omdia的CSP樣本中,異常檢測和預(yù)測分析是跨多個業(yè)務(wù)職能部署的最常見的AI用例。
表1:CSP已部署的AI用例。資料
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