根据Gartner预测，2025年全球人工智能支出预计将达到6440亿美元，较2024年增长76.4%。在此背景下，企业已将AI视为关乎生存的战略要务。然而，它们在投资AI时具体关注哪些方面？
我们决定与Forrester合作寻找答案。我们对400名负责AI和企业云战略的高级决策者进行了双盲研究。受访者包括来自科技、金融服务、媒体、零售、制造和医疗保健行业的总监、副总裁和C级高管。
本研究旨在揭示企业如何规划近期及长期的AI工作流程和AI工具，尤其关注期望值最高的面向客户的应用。《企业级AI现状：积累经验，管理风险》（Forrester OSNAP报告）揭示，AI已成为跨行业、跨地区的战略要务。
为理解这些结果的重要性，让我们深入探讨其驱动因素、当前采用模式背后的原因，以及组织和开发团队接下来该如何保持行业领先地位。
AI正定义竞争格局
Forrester数据显示，76%的企业应用AI解决方案和应用来改善客户体验，71%用以加强客户留存，76%用以提升运营效率。这些是收入增长和竞争优势的核心驱动力。
成功部署AI的组织更能：
- 通过客户体验实现差异化
- 获取并保护市场份额
- 加速创新周期
- 释放运营杠杆效应
- 构建抵御颠覆的未来韧性
通过客户体验实现差异化
个性化服务或推荐、通过自动化实现更快速的服务、智能服务解决，这些都直接改善了客户体验---Forrester将其确定为AI投资的头号驱动因素。在竞争激烈的市场中，客户互动的质量是决定用户忠诚度和留存的关键。
获取并保护市场份额
通过将生成式AI等人工智能能力深度融入客户旅程，企业得以打造更具用户粘性、且难以被竞争对手复制的体验。这不仅有效提升了客户净留存率，也显著增加了用户的转换成本。
加速创新周期
使用AI的企业能够更快地推出新产品和服务，尤其是在整合了程序化内容生成、视觉搜索与预测分析等高级能力后。在那些上市速度与市场份额增长紧密相关的行业中，这构成了一个决定性优势。
释放运营杠杆
AI驱动效率提升，无论是通过流程自动化还是员工能力增强，都将直接转化为成本降低、扩展加速，以及更高价值工作的聚焦。
构建抗颠覆韧性
正如Forrester所指，企业评估AI成功不仅看效率，更关注其对长期收入与客户终身价值的影响。行动迟缓者，恐将被已将AI深度融入核心能力的对手所超越。
从开发者视角看，这一转变意味着AI已嵌入关键业务路径。支撑AI的代码直接牵动客户终身价值与净留存率等核心指标，使可靠性、可扩展性与伦理考量，成为AI设计的重中之重。
已验证的用例与下一波创新浪潮
Forrester强调，采用最广泛的AI用例是那些直接影响客户触点的领域：个性化（53%）、自动化客户服务解决（53%）和回答客户问题（52%）。这些用例占主导地位，是因为它们能带来可衡量的短期成果。
与投资回报不明确的抽象AI计划相比，能够提升转化率的推荐引擎或减少客户流失的聊天机器人，更容易获得领导层的支持。对于企业及其开发团队而言，这种侧重转化为对能够扩展、处理实时数据并最大限度减少客户互动延迟的系统的持续需求。
技术选择将决定AI竞赛的赢家与输家
企业正纷纷加入这波强大的AI浪潮，但力求避免"翻船"。关于AI陷阱和失败的报道屡见不鲜，因此需要深思熟虑和审慎的方法才能成为成功案例之一。
通常，选择从已确定的用例（如AI聊天机器人）入手以快速见效，有助于建立对其AI战略的信心并提升AI应用熟练度。
反过来，这种信心为开展更复杂或更贴合其业务需求的细分AI实施打开了大门。这些应用往往因行业而异。例如：
- 零售和旅游业专注于个性化和视觉搜索以提升客户体验。
- 金融服务更看重自动化和欺诈检测。
- 医疗保健和生命科学领域采用AI更为谨慎，在创新与合规及风险之间取得平衡。
除了这些已确定的用例，实验性探索正在增加。近半数（46%）的组织正在试点程序化内容创建，40%在测试视觉搜索，而37%在探索面部识别。
这些实验性研发很重要，因为今天的"副业项目"可能成为明天的竞争基准。回想一下酒店业的移动入住是如何从新奇事物转变为必需服务的。鼓励开发团队试点新兴技术的企业更有可能为AI驱动工具和解决方案的爆发式增长做好准备。
风险、安全与声誉：AI的隐性成本
该研究也揭示了多项发人深省的现状。总共63%的受访者将安全担忧列为首要障碍，55%担心合规问题，近半数（45%）担心若AI未能达到预期会损害声誉。
从技术角度看，这些数字强调了对于以下治理框架的需求：
- 保护数据管道以防泄漏
- 模型监控以检测漂移或偏差
- 模拟生产环境的测试协议
但降低这些风险不仅仅需要技术保障措施。
企业可以从全局性的风险管理思维中受益。安全不仅需要强化的基础设施，还需要清晰的数据处理政策和定期审计，以便在攻击者之前发现漏洞。合规要求开发团队、法律团队和监管专家之间的协作，以确保模型符合不断发展的行业和地区标准。而声誉风险则要求透明度和问责制。
能够解释其AI系统如何决策并证明其公平性的公司，在出现问题时遭遇强烈反对的可能性要小得多。换言之，企业不仅仅是在编写模型，更是在部署关乎业务成败、并反映组织诚信的系统。
降低风险意味着将工程纪律与组织问责相结合，从而确保对创新的追求不以牺牲安全、合规或信任为代价。
克服集成障碍
企业正通过多种技术方法来分散风险。Forrester报告显示，云原生技术（81%）、开源AI（72%）和AI托管服务（77%）的采用率很高。然而，仍有55%的组织将技术和平台差距视为其首要挑战。
这种双重性反映了一个开发者熟知的现实：工具易得，集成难。专有API、碎片化的生态系统以及参差不齐的合规要求都拖慢了进展。那些构建灵活、混合架构的组织------利用开源创新、托管服务实现扩展、边缘部署实现低延迟体验------更能克服这一障碍。
旨在短期内全球部署AI的公司需要的不仅仅是云基础设施：他们需要能够跨监管区域运营、支持本地数据驻留并提供一致性能的合作伙伴。
在Forrester的数据中，专业AI提供商被评为首选合作伙伴。这与我在实践中观察到的情况一致：组织希望供应商既能提供全球覆盖，又具备深厚的技术专长。
企业当前可采取的五项行动
Forrester研究指出：AI已是常态，企业的成败取决于其把握机遇与管理风险的能力。基于最新洞察，我们建议立即推进以下五项措施：
- 以客户价值锚定AI
每次AI部署都应与客户体验、留存率或收入的可量化提升直接挂钩。 - 兼顾速度与治理
在快速推进的同时，将合规、测试与监控前置至开发初始阶段。 - 构建灵活架构
结合开源、云原生与AI托管服务，从技术上规避供应商锁定。 - 审慎选择合作伙伴
优先考虑具备全球规模、本地化合规能力与可靠交付记录的供应商。 - 将实验纳入研发体系
打破试点孤岛，把AI实践的经验融入长期技术路线图。
定义AI新时代
Forrester研究印证了我们共同的观察：AI已成为企业战略的核心。然而数据也揭示出，企业愿景与现实部署之间仍存张力。
开发者、架构师与业务领导者必须意识到：今天所构建的AI，不仅影响产品功能，更将决定未来的客户体验与品牌信誉。那些以客户为中心、采纳灵活技术策略并携手可信合作伙伴的组织，不仅能在AI浪潮中立足，更将共同定义这个时代。
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