最新研究《IDC数据与AI脉搏：亚太地区2024》由SAS委托进行，该研究指出，尽管印度企业正迅速采纳AI技术，但仅有18%的企业被认定为AI领导者。大部分企业（44%）在AI部署中仍只关注短期目标或功能性目标，而15%的企业尚处于评估和规划阶段。这凸显了在推动长期变革的企业与那些缺乏明确AI战略、仅在试验阶段的企业之间存在着显著差距。

在接受调查的印度企业中，那些被认定为AI领导者的企业表示，他们的AI计划着眼于扩大市场份额、提升员工生产力以及降低成本。

然而，印度企业在实施AI过程中仍面临挑战。37%的高管认为，AI开发和部署的成本是一个主要障碍；27%的高管提到缺乏有说服力的商业案例或难以实现投资回报率（ROI）；同时，32%的高管在数据治理流程上遇到了困难，这使得AI的部署变得更加复杂。

为了应对这些挑战，研究强调了加强基础设施投资以及利用数据平台以提升AI性能的重要性。计算能力、持续的数据监控以及数据隐私和安全对于确保强大且可信赖的AI解决方案至关重要。

印度企业也在致力于实施负责任的AI平台，重点关注可解释性、人为监督和偏见减轻。约35%的高管表示，他们的AI平台设计已采用可解释AI（XAI）技术，以确保透明度和问责制。

SAS印度副总裁兼董事总经理Noshin Kagalwalla在评论该调查时表示，印度企业在AI采用方面已取得进展，但仍需努力。挑战不仅在于部署AI，更在于以可信赖、可扩展并与长期业务目标一致的方式部署AI。

此外，研究还发现，AI领导者和追随者在目标成果上存在显著差异，这表明缺乏明确的战略和路线图。AI追随者主要关注短期、基于生产力的结果，而AI领导者则更加关注复杂的功能性和行业用例。

同时，该研究还指出，虽然大量的AI炒作集中在生成式AI上，但亚太地区的组织也一直在投资预测和解释性AI。预计到2024年，生成式AI在亚太地区的AI投资占比将从2023年的19%增加到34%，反映出这三种AI类别之间更均衡的支出分配。

随着AI支出的增加，企业对ROI的期望值也很高。然而，研究发现，有时AI是在没有明确的投资与其成果和业务价值对齐的情况下被采用的。因此，业务领导者应该意识到，构建AI能力需要时间，并需要坚实的AI基础以确保长期的价值增值。

最后，该研究还详细分析了AI如何影响亚太地区不同行业部门，重点关注了银行、保险、医疗保健和政府部门。同时指出，亚太地区的AI格局因国家而异，显示出独特的采用趋势。

为了释放AI的全部潜力，企业必须培养内部技能、建立强大的战略用例组合，并从一开始就规划AI的成本和风险。

资料来源：https://indiatechnologynews.in/...