如何衡量AI成熟度？

在《人工智能行业成熟之道：从实践到实效》这篇报告中，对做了详细的介绍，如果想要查看更多内容，请下载原报告。

AI成熟度用于衡量企业正确掌握AI相关能力组合的程度，其目标在于助力客户、股东和员工实现卓越绩效。为了揭示AI制胜策略，埃森哲 设计了一套全面的AI成熟度框架。 我们利用机器学习模型来解读海 量 的调研数据集，揭示AI成熟度 的驱动因素（相关方法请见第33页 附录）。 我们的研究发现，AI成熟度实质上是基于一系列关键能力组合⸺ 这不仅涵盖数据和AI领域，更涉及组织战略、人才和文化等方面。只有正确掌握这些关键能力组合，企业才能从A I应用中收获强大的竞争优势。（相关关键能力描述请参见第 35-36页。） 我们把这些关键能力归纳为两个维度，分别是：与行业对手保持同步发展所需的“AI基础能力”， 如云平台和工具、数据平台、架构和治理等；以及“ A I 差异化能力”，如A I战略和首席高管的支持，以及能使企业超越同侪的创新文化。在基础能力和差异化能力两大类别中，得分最高的企业被评定为“AI 领军者”。“AI建设者”展现出了强大的基础能力，但差异化能力仅处于平均水平；“AI创新者”虽具备强大的差异化能力，但基础能力只达到了 平均值。 针对中国企业的调研分析显示， AI领军者、AI建设者和AI创新者合计 仅占受访企业的 48% ，各自比例 13%、29%和6%（请见图3）。 我们将剩下的受访企业归为第四类⸺“AI试验者”。他们占受访企业的大多数（52%），其在基础能力和差异化能力两方面均表现平平。

不同行业应用AI的差距正在缩小 AI在不同行业的应用重点和成熟度存在明显差 异，但行业差距正在不断缩小。我们研究显示，目 前，高科技等行业的AI成熟度较为领先（请见图4）； 自然资源与能源行业应用AI提升能效与安全，并实 时追踪碳足迹；保险与零售行业借助AI进一步提升 客户与员工体验；汽车行业期待自动驾驶得到实际 应用；工业企业已在设计开发与生产制造的各个环 节使用AI技术。