近期，一项由Gartner开展的调研揭示了企业界在人工智能（AI）应用上的显著差异。数据显示，在那些AI成熟度较高的企业中，有45%的领导者声称其AI项目已成功运行三年以上，旨在实现长期的价值与影响。相比之下，在AI成熟度较低的企业中，这一比例骤降至20%。
进一步分析发现，高成熟度企业之所以能够确保AI项目的持久运行，关键在于他们基于业务价值和技术可行性的项目选择策略，以及健全的治理结构和工程实践体系。这些企业不仅注重技术的先进性，更强调AI与业务需求的深度融合。
此次调研覆盖了来自美国、英国、法国、德国、印度和日本等国的432名企业代表，于2024年第四季度进行。调研通过Gartner AI成熟度模型设计的七个问题，全面评估了企业的AI应用能力。结果显示，高成熟度企业的得分普遍在4.2至4.5分之间，而低成熟度企业则徘徊在1.6至2.2分。
值得注意的是，高成熟度企业的业务部门对AI解决方案的信任度和接纳度远高于低成熟度企业。具体而言，57%的高成熟度企业业务部门表示愿意并积极采用新的AI解决方案，而低成熟度企业中这一比例仅为14%。
然而，无论AI成熟度如何，数据的质量与可用性始终是企业在AI实施过程中的一大痛点。调研显示，34%的低成熟度企业和29%的高成熟度企业都将数据问题列为实施AI的主要挑战之一。高成熟度企业中还有48%的领导者认为安全威胁是AI实施的重大障碍，而低成熟度企业则更多地面临缺乏合适应用场景的困扰。
调研还发现，建立有效的指标体系对于提升AI使用效果至关重要。高成熟度企业通过定期量化AI项目效益，并利用多维度指标评估项目成功度，从而不断优化和改进AI项目。这些企业还倾向于对风险因素进行财务分析，评估投资回报（ROI）和客户影响，以确保AI项目的持续成功。
在高成熟度企业中，91%的领导者已经任命了专门的AI负责人，负责推动AI创新、交付AI基础设施、建立AI组织和团队以及设计AI架构。这些举措不仅提升了企业的AI应用能力，还促进了内部的一致性和效率。
近60%的高成熟度企业领导者表示，他们已经通过整合AI战略、治理、数据和基础设施能力，显著提高了企业内部的协同效率和整体效能。
