根据 IBM 的最新研究，大型企业最主要的人工智能用例包括 IT 流程自动化以及安全和威胁检测。

开发工具的更多可用性、降低成本的愿望以及自动化正在推动企业采用人工智能。但是，员工技能、数据复杂性和道德问题等挑战仍然是广泛采用该技术的障碍。

这是 IBM 发布的一项新研究中的几个核心发现，该研究调查了全球 8500 名 IT 专业人士，以确定在员工人数超过 1000 人的企业组织中人工智能的部署情况。研究发现，约 42% 的企业级组织已经在积极使用人工智能，其中 59% 的组织计划在未来增加对该技术的使用和投资。研究发现，与规模较大的公司相比，员工人数在1000人以下的公司采用通用人工智能和生成式人工智能的可能性较小。

IBM软件高级副总裁Rob Thomas在一份声明中说：“更容易获得的人工智能工具、关键流程自动化的驱动力以及嵌入现成业务应用的人工智能数量不断增加，是推动人工智能在企业层面扩展的主要因素。我们看到企业正在利用人工智能来处理一些问题，我相信在这些用例中，人工智能技术能够迅速地产生深远影响，比如IT自动化、数字劳动力和客户关怀。”

人工智能正在为组织运营的多个方面做出贡献，其中IT流程自动化和市场营销是最受欢迎的应用。IT 专业人士走在人工智能应用的最前沿，并指出能够在数据所在的任何地方构建和运行人工智能项目的重要性。研究发现，大多数 IT 专业人员对这些能力信心十足，因为他们相信自己的公司拥有合适的工具来查找整个业务的数据。

IBM表示，许多已经在探索或部署人工智能的公司在过去两年中加快了人工智能的推广速度，研发和员工技能提升成为投资的重中之重。IBM 表示，在生成式人工智能的动态环境中，企业越来越多地使用开源技术，自有技术和开源技术的使用比例不相上下。

在利用人工智能解决劳动力或技能短缺问题方面，研究发现，它们正在利用人工智能来做一些事情，如利用自动化工具减少人工或重复性任务（55%），或实现客户自助服务回答和操作的自动化（47%）。

研究发现，人工智能的主要应用包括：

●  IT 流程自动化（33%）

●  安全和威胁检测（26%）

●  人工智能监控或治理（25%） 

●  业务分析或智能以及自动化处理、理解和文件流程（24%）

●  客户或员工自助服务回答和操作自动化（23%） 

●  业务流程自动化、网络流程自动化、数字劳动力、营销和销售以及欺诈检测（22%）

IBM 指出，在障碍方面，知识不足、缺乏人工智能开发工具以及成本高昂等挑战阻碍了人工智能的应用。IBM 表示，在生成式人工智能方面，出现了更多障碍，包括数据隐私问题和实施技能的持续短缺。

在探索或部署人工智能的企业中，阻碍其成功采用人工智能的首要障碍是有限的人工智能技能和专业知识（33%）以及过多的数据复杂性（25%）。例如，据受访的 IT 专业人士称，大多数企业（63%）正在使用 20 个或更多的数据源为人工智能、商业智能和分析系统提供信息。

根据IBM的研究，其他障碍还包括道德问题（23%）、人工智能项目太难整合和扩展（22%）、价格昂贵（21%）以及缺乏人工智能模型开发工具（21%）。  

行业观察家认为人工智能技术潜力巨大。例如，IDC 称，企业在生成式人工智能服务、软件和基础设施方面的支出将在未来四年内激增，从今年的 160 亿美元跃升至 2027 年的 1430 亿美元。然而，绝大多数企业还没有做好准备。在思科最近发布的准备指数中，仅有 14% 的受访企业表示已为部署和利用人工智能技术做好充分准备。

思科还发现，目前大多数企业网络都不具备满足人工智能工作负载的能力。企业明白人工智能将增加基础设施的工作量，但只有 17% 的企业的网络能够完全灵活地应对复杂性。

思科表示：“23% 的公司其当前的IT 基础设施在应对新的人工智能挑战时，可扩展性有限或根本没有可扩展性。为了适应人工智能不断增长的能耗和计算需求，超过四分之三的公司将需要更多的数据中心GPU来支持当前和未来的人工智能工作负载。此外，30%的公司表示其网络的延迟和吞吐量不是最佳或次优，48%的公司同意在这方面需要进一步改进，以满足未来的需求。”