发展数字经济 数字化、智能化是必经之路

人工智能，企业智能化转型的动力引擎。数字化转型加速了数字技术与实体经济的融合，也为智能化提供了坚实的数据基础，为业务的深度数字化赋能提供了可分析、可决策的科学依据。人工智能作为一项新兴技术，以数据、算法、算力的三要素的全面进步为基石，不仅被纳入国家新基建的重点建设范围，也被明确写入政府文件，成为推动数字经济产业转型、支撑传统产业智能化改造的关键抓手。

IDC中国首席分析师武连峰谈企业AI成熟度

人工智能应用需求增⻓，与产业融合的步伐逐步加快。以计算机视觉、语音分析、对话式人工智能为代表的感知类AI应用已经在金融、零售、制造、能源、电信、医疗等行业的一些业务场景中广泛使用，部分行业已经开始将人工智能融入设计、生产、销售、物流、⻛控和客戶服务等环节，以智能化决策实现经营效益的提高和商业模式的创新。当前，行业用戶纷纷开展AI建设规划，头部企业已经全面引入人工智能，在AI技术平台的基础上建设AI中台，在业务场景中更加深入地采用AI。行业中等规模企业开始引入部分AI应用，作为业务优化转型的智能化手段。人工智能有望成为加速企业数字化、智能化转型过程中海量场景落地的新引擎。通过本次IDC的调查研究，我们发现当前应用人工智能的公司中近半数为1-2年前就已经部署使用。

智能化转型过程中，AI带来的价值与挑战并存。虽然产业智能化浪潮下AI应用呈现百花⻬放之势，企业对AI已经带来和即将带来的产业颠覆性效果充满期待。但事实上多数企业的智能化探索和实践均以失败告终，原因不一而足。例如，无法精准定位适合企业AI落地的关键应用场景、面向AI的数据资源缺失、企业自身缺少AI人才，尤其是从技术到应用之间的鸿沟，制约了企业智能化转型的落地与持续深入。除了企业自身因素外，市场上也没有足够的资源可以给企业提供科学的指导与针对性帮助。

因此，为更好的厘清迷雾，帮助企业正确的评估和使用人工智能，IDC基于全球AI成熟度研究模型，结合中国企业的本土实践，提出了一个全面的AI成熟度评价体系。一方面为企业评估智能化现状提供科学的参考标准，帮助建立清晰的自我认知，更重要的是帮助企业深刻理解影响智能化转型成败的关键因素，明晰不同成熟度阶段的提升重点，制定下一步实施计划，加速智能化转型的进程与人工智能业务价值的释放。

IDC 2021年对中国市场企业AI成熟度现状进行了调研。我们收集了中国金融、零售、制造、医疗等多个行业共计200个企业样本，来了解中国企业AI成熟度的总体发展情况。在今天已经落地的用戶案例中，受整体数字化基础设施建设程度、应用场景差异等多种因素影响，不同行业之间的AI成熟度也存在一定的差别，但总体特征是 从局部探索到全面深耕。

尽管智能化转型是大势所趋，但转型成功绝非一朝一夕之事，是一项⻓期战略任务，更是一项复杂的系统工程，面临众多掣肘，需要围绕战略目标，统筹协调内外部人员、数据、技术等多方资源。

企业如何更好的借助AI实现智能化转型，可以从历史中找寻答案。回溯百年来的科技商业发展史，不难发现每当有新技术取得突破，影响辐射到商业领域时，就会诞生新的专⻔⻆色来帮助组织最大化新技术带来的红利。100多年前，电力的出现改变了无数产业，面对复杂的电力系统，许多公司都通过聘请电力副总裁帮助他们组织梳理工作，并确保公司内的每个职能都考虑用于自身或其产品的电力。而后随着IT和互联网的发展，我们看到CIO这一职位也在悄然兴起，帮助公司完成信息组织的职能。

如今，企业身处智能化转型大潮中，人工智能拥有的地位与上述相类似。时代发展与技术进步催生“CAIO(首席人工智能官)”这一新⻆色登上历史舞台。我们相信，每一家力图实现智能化转型的企业都需要有自己的CAIO(事实上，现阶段一些有超前思维的CIO/CTO已经在扮演这一⻆色)。

任何企业要实现智能化转型，充分发挥CAIO的作用至关重要。企业以AI成熟度模型为参考进行自我评估，从战略、运营、数据、技术、组织和人才等多方面制定清晰可执行的智能化转型路线图，助力其在数字经济时代构筑卓越竞争优势。

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