C114讯 7月22日消息（艾斯）市场研究公司Omdia的人工智能（AI）团队最近发布了关于企业AI采用情况的最新调查结果。这份分析师意见介绍了调查的主要结论，并特别关注于电信受访者（368名调查参与者中的47名）。
AI在电信市场的采用持续扩大
电信运营商的指标仍然乐观，并表明Omdia的报告《2022年AI市场成熟度调查：AI在CSP中扎根》中强调的趋势仍在正轨上。值得注意的是，这项调查是在2022年底生成式AI爆发之前进行的。该AI调查和分析的作者、Omdia首席分析师Mark Beccue指出，“随着生成式AI（GAI）变得更加成熟，企业级生成式AI解决方案和用例不断涌现，2024年可能会进一步加速发展”。
Omdia首席分析师Roz Roseboro则表示，虽然电信市场在很大程度上是跟随更广泛的企业市场在发展的，但在某些方面，它似乎比其他垂直市场走得更远，最明显的是在预算、数据管理和治理计划领域。
AI市场仍处于早期多数阶段
斜体文字引用自Omdia的《2023年AI市场成熟度》报告。
企业扩展采用AI的水平与2022年大致相同。
对于CSP来说，表示正在进行AI部署或扩展AI部署的受访者比例从2022年的41%下降到2023年的36%。这不一定等同于放缓迹象，因为这可能是由于今年和去年调查的样本存在差异。事实上，其他指标显示出了一些进展。
领导层的支持正在激增。也许市场采用AI持续进步最令人鼓舞的迹象是，高级管理层支持AI的比例接近50%。电信市场的这一数字略高一些，为51%。
大量预算已经到位。Omdia还收集了有关AI预算的关键数据。《2023年AI预算：最佳实践》和《2023 年AI预算：数据》基于同一受访者群体，但作为单独的配套报告发布，深入分析了2023年企业在AI方面的支出以及支出的用途。Omdia发现，42%的受访企业2023年的预算为100万美元或更多。
电信市场的数字高于整体市场，49%的受访者表示预算在100万美元以上。此外，62%的CSP有专门的AI预算（高于去年的53%），30%的CSP从现有预算中获得了对AI的支持，这表明CSP对AI的投资意愿十分坚定。
新加入者依赖于商业解决方案而不是内部开发。商业解决方案作为唯一的选择仍然是最受欢迎的AI部署策略（相对于完全内部开发和内部开发/商业解决方案混合选项来说）。商业解决方案的持续强劲可能是由多种因素造成的，包括AI专业知识的可用性有限，以及嵌入式AI的SaaS解决方案的不断出现。一定比例的企业将把AI视为核心竞争力或重点，并将寻求利用外部专家来提供他们所需的东西。随着市场的成熟，企业员工将掌握越来越多的AI专业知识，而钟摆可能会更倾向于内部开发。
对于电信市场来说，内部开发的比例从33%显著下降至19%。然而，那些在进行内部开发的公司表示，他们有信心拥有合适的技能（48%），并表示AI已经是或将成为企业的集中能力（22%）。有趣的是，45%的受访者将与AI解决方案供应商的信任关系视为选择商业解决方案的首要原因，而只有13%的受访者认为AI专业知识（13%）或领域专业知识（18%）是其选择商业解决方案的原因。去年不存在“合作关系”这一选项，但AI专业知识和领域专业知识是当时受访者认为的首要原因（均为39%）。
AI数据管理和治理方案的采用进展缓慢，这可能会减缓AI的整体采用。在AI生命周期管理中，由于AI学习曲线和组织内AI经验不足，AI数据管理和治理方案通常滞后于AI计划的其他要素。企业投入AI的时间越长，AI数据管理和治理方案就会越自然、越合乎逻辑。因此，大多数实施AI数据管理和治理方案的企业很可能是创新者和早期采用者，而不是刚刚进入AI市场的公司。
自Omdia上次调查以来，电信市场取得了显著的进展：目前40%的受访企业已经制定了相关计划（高于去年的32%），30%的受访企业计划在12个月内实施相关计划（高于去年的14%），21%的受访企业已有“不成熟的项目或者尚在制定计划中”（低于去年的42%）。
复杂性和集成障碍反映了AI的实际挑战。在市场采用的这个阶段（早期多数），实际问题就显现出来了。复杂性和集成度、人员或专业知识的缺乏以及资金的缺乏是Omdia预计那些已经迈过了概念验证和规划阶段的公司会担心的问题。随着时间的推移，尤其是在生成式AI不断进军市场的情况下，合规和监管的变化将值得关注。同样值得关注的是，受访者表示数据和数据质量并不是一个大问题，这可能表明大多数公司都在努力开发更好的数据治理。
由于今年调查中提出的问题有所不同，因此很难与去年进行比较。不过，集成的复杂性、技能的缺乏和预算仍然是AI采用的障碍，缺乏令人信服的用例也是如此。
电信AI用例
样本的变化使部署的逐年分析变得复杂，因此在表1中，Omdia提供了2023年的数据，这些数据是CSP当前使用的用例。在Omdia的CSP样本中，异常检测和预测分析是跨多个业务职能部署的最常见的AI用例。
表1：CSP已部署的AI用例。资料来源：Omdia。
CSP对AI的看法
在今年的调查中，表示对AI增值能力的信心在过去一年有所增加的CSP受访者比例从去年的63%下降至57%。同样，认为AI将在未来12-24个月内为其业务目标带来积极结果的受访者比例也出现了下降（今年的调查为47%，去年的调查为54%）。不过，有40%的受访者表示他们“非常有信心”AI将为他们的业务目标带来积极结果，这一比例与去年的调查相同，显然这是一种强有力的认可，有望鼓励其他CSP开始踏上自己AI之旅。【注：Omdia由Informa Tech的研究部门（Ovum、Heavy Reading和Tractica）与收购的IHS Markit技术研究部门合并而成，是一家全球领先的技术研究机构。】
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