調查數據顯示，全球只有14%的企業完全準備好部署並利用由AI支援的技術。報告強調了企業準備使用和部署AI，展示了關鍵業務支柱和基礎設施之間的關鍵差距，這些差距對不久的將來構成嚴重風險。
雖然AI的採用幾十年來一直進展緩慢，但GenAI的進步，加上過去一年的可用性，促使人們更多地關注這項技術帶來的挑戰、改變和新的可能性。
儘管84%的受訪者認為AI將對他們的業務運營產生重大影響，但它也引發了圍繞資料隱私和安全的新問題。當涉及到利用AI和他們的數據時，公司面臨的挑戰最大。實際上，81%的受訪者承認，這是由於其企業中存在各自為政的數據
經調查顯示，公司正在採取多項積極主動的措施，為以人工智慧為核心的未來做好準備。在談到製定人工智慧策略時，有近三分之一的受訪者被歸類為標兵（充分準備），這顯示出C級主管和IT領導層對此問題非常關注
這可能是因為97%的受訪者表示，在他們的企業中部署AI技術的緊迫性在過去六個月裡有所增加，據報道，IT基礎設施和網路安全是AI部署的首要關注方面。
AI應用的競賽已經開始，企業面臨著從策略規劃轉向執行模式的巨大壓力，以利用AI所代表的變革潛力。
為了實現人工智慧產品和服務的好處，公司需要找到解決方案來保護和遵守他們的人工智慧模型和工具鏈，以確保效能、保護敏感資料和系統，並提供可信賴和負責任的人工智慧結果
除了整體上只有14%的公司是標兵(充分準備)之外，研究還發現，全球52%的公司被認為是落後者(未做好準備)，4 %的公司被認為是落後公司，48%的公司被認為是追隨者(準備不足)。
在調查中，有61%的受訪者表示，在他們的公司開始受到重大負面業務影響之前，他們最多只有一年的時間來執行人工智慧策略
73%的企業被評為領先者或追趕者，只有4%的企業被發現是落後者，此外，95%的企業已經制定或正在製定高度明確的AI策略，這是一個積極的跡象，但也表明還有更多的工作要做。
95%的企業意識到AI將增加基礎設施工作負載，但只有17%的企業擁有完全靈活的網路來處理這種複雜性，23%的公司在其目前IT基礎設施中應對新的AI挑戰時，可擴展性有限或根本沒有。
為了適應AI日益增長的能力和運算需求，超過75%的公司將需要更多的資料中心GPU來支援當前和未來的AI工作負載，此外，30%的受訪者表示，他們的網路延遲和吞吐量不是最優或次佳的，48%的受訪者認為他們需要在這方面進一步改進，以滿足未來的需求。
儘管資料是AI營運所需的重要支柱，但它也是準備就緒最薄弱的領域之一。相較於其他支柱，數據落後的比例最高，有17%的受訪者表示，在其企業中存在一定程度的數據孤立或碎片化問題
在整合來自各種來源的數據並使其適用於人工智慧的複雜性可能會對應用程式的最大潛力產生影響，這是一個關鍵的挑戰
董事會和領導團隊最有可能擁抱AI帶來的變化，兩組中都有82%的人表現出高或中等的接受度，然而，在22%的中階管理人員對AI的接受度有限或沒有接受AI的員工中，還有更多的工作要做，近三分之一(31%)的企業報告稱，員工採用AI的意願有限或完全抵制AI。
AI技能的需求揭示了數位時代的新落差。儘管有90%的受訪者表示他們已經投資於提升現有員工的技能，但29%的受訪者對是否能夠找到足夠熟練的人才表示懷疑
在76%的企業中，據報告顯示，沒有全面的人工智慧政策。這是一個亟待解決的問題，因為公司需要考慮和管理所有可能損害信心和信任的因素
#需要重寫的內容是：這些因素包括資料隱私和資料主權，以及對全球法規的理解和遵守，此外，還需要密切關注數據和演算法中偏見、公平性和透明度的概念
相較於其他類別，這一領域的領頭羊數量最少（僅佔9%），主要原因是只有21%的人擁有廣泛採用人工智慧的全面變革管理計畫。 C級主管對內部人工智慧的變化最為願意接受，必須帶頭制定全面的計劃，並將這些計劃清晰地傳達給中階管理人員和員工，尤其是那些接受程度相對較低的人員
#好消息是，人們的積極性很高，近80%（79%）的受訪者表示，他們的企業正在以中等到高度的緊迫感擁抱人工智慧，只有2%的人表示他們抵制變革
以上是因應AI融入企業業務過程中的挑戰：企業的解決之道的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
