近期调查显示，尽管生成式人工智能在理论上具有巨大潜力，但在实践中，组织尚未完全实现其实质性价值。仅有极少数企业在生产中大规模应用了生成式人工智能技术，仅占5%。这一挑战已经减缓了技术的进展。几乎所有调查受访者（99%）都认为，生成式人工智能需要适当的保障措施和监管护栏，然而只有63%的受访者表示他们的组织已经在这方面采取了措施。

潜力与现实

调查发现，企业普遍认为生成式人工智能在实时数据分析方面具有巨大潜力。然而，实际情况远未达到理想状态。目前，仅有极少数企业将生成式人工智能技术应用于生产环境中。尽管人们期望生成式人工智能能够智能地驱动商业领域的各种交易、互动和事件，但实际应用仍然有限。

数据驱动与人工智能融合

值得注意的是，人工智能与实时数据分析的结合被认为是领先组织中最需要的功能之一。88%的高管表示，他们将数据和分析视为首要任务，而63%的高管则将重点放在了生成式人工智能的投资上。这种趋势反映了企业对于数据驱动决策和人工智能技术的重视程度。

数据驱动业务创新

近年来，组织对于利用数据推动业务创新的意识不断增强。寻求利用数据驱动业务创新的组织比例从过去五年的60%上升至78%，而在数据和分析方面展开竞争的组织也有所增加，从41%增加至50%。这表明数据已经成为业务增长战略的核心驱动力。

道德与责任

然而，随着技术的发展，一些令人担忧的问题也浮出水面。生成式人工智能在错误信息、道德偏见、失业等方面所扮演的角色引起了广泛关注。调查发现，只有一半的组织拥有足够的人才来实施人工智能技术。同时，道德问题也备受关注，74%的组织表示数据和人工智能道德是他们企业的首要任务，但只有16%的人认为该行业在这方面采取了足够的措施。此外，只有一半的高管表示，他们的董事会对数据和人工智能问题有足够的了解和责任感。

结语

生成式人工智能技术的发展具有巨大的潜力，尤其是在实时数据分析和业务创新方面。然而，要实现这一潜力，组织需要克服诸多挑战，包括技术应用、道德考量和人才储备等方面的问题。只有在这些问题得到有效解决的情况下，生成式人工智能才能真正为企业带来实质性的价值。