人工智能（AI）技术经过近几年的突飞猛进，也已经从应用试验品转化为企业生产力。相应地，大量IT应用正在从数字化向数智化演进。AI应用在迅速增长的同时，也在加速融入企业业务流程，但在千行百业的企业内部，AI应用落地的进程却千差万别。

为此，CIO时代与新基建研究院联合全球开源与企业级AI领先企业——红帽公司，汇集产、学、研各方力量，成立了企业级AI+专家委员会。面向制造、金融、能源、零售、电信等多个行业的百余名CIO，从算力、数据、AI规划、组织与人才、AI风险等多个维度展开调研，在此基础之上进行定性深度访谈，力图揭示AI应用的真实落地图景，为企业AI落地提供路径和策略参考。

组织与人才能力分析

（一）AI人才与AI团队

AI应用落地需要全员参与，因此需要更多AI人才加入其中，组成AI团队，完成AI应用实施进程。

从AI人才层面来看，按照工信部人才交流中心发布的《人工智能产业人才岗位能力要求》，根据人工智能技术体系及对人才的需求规划了物联网、智能芯片、机器学习、深度学习、智能语音、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、服务机器人9大职业方向，共计56个岗位。

从AI实施团队的分工来看，AI团队在战略决策层可能需要AI战略官、首席数据官参与，在能力构建层，则需要算法架构师、人机交互专家参与，在业务执行层，则需要AI训练师、智能体管理员等更多角色参与。

有组织存在，就一定需要协作机制。目前常用的形式，是人类团队负责创意生成与伦理审查，AI系统完成数据分析与方案推演。

（二）国内企业AI人才与团队建设分析

１．人才短缺成AI应用落地首要问题

在“AI项目实施中遇到的最主要问题”选项中，“人才短缺”以超过29％的比例超过其它选项，成为AI应用落地首要难题。

图1 AI项目实施中遇到最主要问题

２．国内AI人才培养将掀起新热潮

在企业目前AI优先投资方向选项中，“人员知识和技能的培养”选择率超过了４3％，排在“业务场景实现”的65％、“数据的准备和优化“50%”、“AI软件平台建立”48%之后，AI人才培养成企业重要投资方向。

图2 企业目前AI优先投资方向

３．绝大多数AI应用落地企业成立了AI部门或团队（虚拟团队）

在“是否已经成立独立AI 的部门或AI团队”选项里，只有40％的企业没有成立独立的AI部门或团队，而成立独立团队或虚拟团队的企业达到了60％。

图3 企业成立独立AI部门或团队的比重

４．只有少量企业没有设立专业AI人员

在“企业从事AI相关项目的人数”的选项中，只有18％的企业暂时没有从事AI相关的项目人员。而“50人以上”的团队成为绝大多数企业的选择，占比32%；“10人以内”团队占比28%，“10-50人”的团队占到了2２%。

图4 企业内从事AI相关项目的人数

５．AI应用开发能力与数据处理能力并列AI团队需提升能力之首

在“企业希望AI团队进一步提升哪方面能力”选项中，“ 数据处理能力”与“AI应用开发”并列需要提升的能力选项首位。其他选择比例比较高的选项还有AI战略制定能力、算法研究能力。此外，安全合规与风险管控能力和平台运维能力也被三分之一的CIO所关注。

图5企业希望AI团队进一步提升的能力

下期预告：

将分析AI基础架构与模型的选择因素。AI应用需要的不仅只有一个模型，而是一个包含了计算硬件、深度学习框架、数据处理工具、模型架构、推理与部署工具等在内的完整AI架构。在模型方面，ChatGPT在掀起生成式AI浪潮之后，国内也是不断推陈出新。

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