【WEVOLVER】2025年AI就绪指数报告

近日，【WEVOLVER】发布了《Arm AI就绪指数报告：在变革世界中绘制进展与机遇》。这份报告深入分析了全球AI技术的准备状态，探讨了AI成功的技术基础、政策与治理、AI安全与风险、信任与安全、可持续性以及构建AI文化等多个维度。报告指出，尽管82%的全球商业领袖已经在其日常运营中部署了AI应用，但仅有39%的组织拥有明确且全面的AI战略。报告中包含了丰富的数据、专家分析和案例研究，为不同阶段的组织提供了宝贵的参考，帮助它们在AI旅程中导航挑战和机遇。

在2025年，人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。根据【WEVOLVER】2025年AI就绪指数报告，82%的全球企业领袖已经在日常工作中部署了AI应用。这一趋势不仅跨越了行业和地区，更表明AI已不再是科技巨头的专属领域，而是成为各类企业不可或缺的技术。

AI的快速融入企业运营，特别是在客户服务、文档处理、IT运营和安全应用等方面，显示出AI已迅速渗透到核心业务功能中。90%的领导者报告称他们的组织对AI驱动的变革持开放态度，83%认为AI采纳是“紧急的”。这种自上而下的承诺表明，AI已从一个技术好奇心转变为战略必要。

然而，尽管AI的应用广泛且得到了高层的支持，但只有39%的组织制定了明确全面的AI战略。更少的组织——仅有37%——实施了强有力的变革管理计划，以指导AI在企业中的实施。这一差距突显了尽管AI已被部署，但许多组织可能并不完全理解如何有效整合它或为其员工准备即将到来的变化。

AI的基础设施准备、人才可用性和数据质量是实现AI全部潜力的三大潜在障碍。只有29%的组织拥有满足日益增长AI需求的系统或存储资源。更少的组织——仅23%——拥有专门处理AI工作负载增加能源需求的电力基础设施。这意味着77%的企业才开始升级其设施——如果他们有任何电力管理策略的话。此外，65%的领导者承认他们的组织缺乏全面的AI系统能源效率优化措施，这引发了对运营成本和环境影响的问题，因为这些工作负载增长。

人才缺口同样是一个重大挑战。三分之一的商业领袖（34%）报告称他们的组织在AI专业知识方面“严重缺乏资源”或“缺乏资源”，而近一半（49%）将缺乏技能人才视为成功实施AI的主要障碍。尽管认识到了人才缺口，但组织在解决这一问题上采取了不一致的方法。虽然三分之二（66%）的领导者表示打算提升现有员工的技能以适应AI整合的增加，但仍有39%没有专门的计划来发展员工中的AI技能。这种需求认知与果断行动之间的脱节可能会扩大而不是缩小人才缺口。

也许最根本的是，组织在数据准备方面存在困难——这是有效AI应用的基本基础。近一半的企业（49%）利用客户数据（49%）和运营数据（48%）进行AI计划。然而，数据管理实践仍然基本上是基础的。只有大约一半（53%）的组织拥有AI/ML模型的基本数据自动化流程，而18%依赖于手动或临时的数据清理程序。不足为奇的是，46%的领导者将数据质量和可访问性问题作为成功实施AI的主要障碍。

随着组织越来越多地将AI整合到其运营中，出现了一个新的风险维度，需要紧急关注：数据安全和隐私。安全问题与个人身份信息（PII）迅速成为AI计划的核心成正比增长。近一半（49%）的企业已经使用客户数据来推动他们的AI计划，而且这种趋势正在加速。展望未来，56%的领导者表示他们的组织计划在未来的AI应用中使用个人身份信息。这种对敏感数据的依赖引入了重要的安全考虑。

AI系统只有在它们被训练的数据客观时才是客观的，这引发了关于组织如何确保它们的AI应用做出公平无偏见决策的重要问题。我们的研究揭示了这一领域的一个重大差距。近一半（47%）的商业领袖承认他们的组织在AI系统中有限的偏见检测和纠正流程。更令人担忧的是，17%报告没有正式的偏见纠正流程，而是依赖于临时的偏见检查。这种不一致的偏见缓解方法带来了重大风险，特别是随着AI在商业决策中越来越深入地整合。

前瞻性的领导者认识到这些挑战。正如一位金融行业的副总裁所观察到的：“我们必须确保数据无偏见，为了做到这一点，我们必须制定需要在组织内实施的政策和标准控制，得到数据科学家和数据管理员的支持。”这种认识推动了44%的领导者将AI伦理和数据工程识别为他们组织在未来五年将需要的最关键的技能。

在积极的一面，组织开始为他们AI系统实施安全措施。仅有5%的企业报告没有特定的AI安全措施。绝大多数至少采取了一些预防措施，其中56%对AI模型和基础设施进行定期安全审计，56%对AI驱动的应用程序进行安全测试，51%对AI系统进行漏洞评估。

尽管采取了这些措施，但重大关切仍然存在。近一半（48%）的商业领袖将通过模型提取的数据隐私违规视为AI安全的主要关切之一。一位零售行业的营销和销售副总裁观察到：“我认为在IT安全方面有一个大的开放问题，大公司将会担心。”

随着AI系统与敏感的商业和客户数据越来越深入地整合，组织必须从基本的安全实践演变为全面安全策略，以解决与AI技术相关的特殊漏洞。

当我们展望未来时，有一个预测似乎是确定的：AI的应用将继续在所有行业中加速。今天有效准备的组织将定位自己以利用这场技术革命，而那些未能解决基本准备差距的组织可能会落后。

在AI的商业案例在越来越多使用AI的组织中继续加强；65%报告称他们的AI应用满足或超出了投资回报的预期。这种积极的经验推动了进一步的采纳，有92%的商业领袖表示计划以某种方式扩大他们的AI使用。

然而，成功扩展AI计划需要解决几个关键的准备差距。三分之一（34%）的商业领袖将与现有安全基础设施的集成视为AI安全的主要关切。同时，43%承认他们的员工对AI的理解最多是基本的，迫切需要额外的培训。这些挑战导致三分之二（67%）的商业领袖将AI安全识别为他们组织在未来五年将需要开发的最关键的AI相关技能之一。

组织必须在准备AI驱动的未来时平衡热情与战略规划。通过系统地解决基础设施限制、缩小人才差距、提高数据质量和加强安全措施，企业可以超越最初的实验，大规模实现AI的变革潜力。

前进的道路是清晰的，如果具有挑战性。组织必须将他们对AI的热情转化为解决基础准备差距的全面战略。那些成功导航这一转变的组织将定位自己以获得AI承诺的效率收益和竞争优势。对于其他人来说，AI雄心与AI准备之间的差距可能越来越难以弥合。

这篇文章的灵感来自于【WEVOLVER】2025年AI就绪指数报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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