7月22日消息（艾斯）市場研究公司Omdia的人工智能（AI）團隊最近發(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)擴大

電信運營商的指標(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》中強調(diào)的趨勢仍在正軌上。值得注意的是，這項調(diào)查是在2022年底生成式AI爆發(fā)之前進行的。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，最明顯的是在預(yù)算、數(shù)據(jù)管理和治理計劃領(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)擴展采用AI的水平與2022年大致相同。

對于CSP來說，表示正在進行AI部署或擴展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，因為這可能是由于今年和去年調(diào)查的樣本存在差異。事實上，其他指標(biāo)顯示出了一些進展。

領(lǐng)導(dǎo)層的支持正在激增。也許市場采用AI持續(xù)進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)解決方案混合選項來說）。商業(yè)解決方案的持續(xù)強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，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，但AI專業(yè)知識和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識是當(dāng)時受訪者認為的首要原因（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)驗不足，AI數(shù)據(jù)管理和治理方案通常滯后于AI計劃的其他要素。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展：目前40%的受訪企業(yè)已經(jīng)制定了相關(guān)計劃（高于去年的32%），30%的受訪企業(yè)計劃在12個月內(nèi)實施相關(guān)計劃（高于去年的14%），21%的受訪企業(yè)已有“不成熟的項目或者尚在制定計劃中”（低于去年的42%）。

復(fù)雜性和集成障礙反映了AI的實際挑戰(zhàn)。在市場采用的這個階段（早期多數(shù)），實際問題就顯現(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)計那些已經(jīng)邁過了概念驗證和規(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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