<p>赚钱并不是一切……至少在人工智能方面不是。专业服务公司德勤的研究显示，对于大多数公司而言，采用人工智能工具并没有帮助改善底线。但研究人员仍然对这项技术赞不绝口。</p>
<p>根据德勤的《企业人工智能现状》报告 [PDF]，74% 的组织希望他们的人工智能项目能够增加收入，但只有 20% 的人看到了这一点。</p>
<p>该咨询公司的发现与最近普华永道的一项商业领袖调查相呼应，调查发现只有 12% 的首席执行官认为人工智能投资带来了成本降低和收入增加。</p>
<p>德勤对当前形势的解释是，金钱并不是一切。</p>
<p>报告指出：&#34;成功的人工智能不仅仅是提高效率或增加收入，而是实现战略差异化和在市场上获得持久的竞争优势。&#34;</p>
<p>企业在人工智能方面的投资并非完全无效。在参与德勤调查的 3235 名全球商业和 IT 领导者中，25% 表示人工智能对他们的组织产生了变革性的影响，较一年前的 12% 有所上升。</p>
<p>当被问及人工智能今天实际提供的好处时，66% 的人表示它提高了生产力和效率。然而，当只有 20% 的人报告收入增长时，这种情况如何运作仍然没有答案。我们注意到，去年由非营利组织 METR 发布的一项研究发现，尽管有相反的预期，人工智能编码工具使开发人员的生产力下降。</p>
<p>即使没有令人信服的财务理由，员工对人工智能工具的访问也在扩大。目前不到 60% 的员工可以使用 IT 批准的人工智能工具，较一年前的 40% 有所上升。但在这些使用人工智能的员工中，使用人工智能工具作为日常工作流程的一部分的比例不到 60%。</p>
<p>&#34;这表明，尽管访问权限在扩大，但企业人工智能仍然未被充分利用，其生产力和创新潜力仍然在很大程度上未被开发，&#34;报告推测。</p>
<p>尽管如此，更多的人工智能试点项目似乎有望进入生产阶段。目前，25% 的组织表示他们已将 40% 或更多的人工智能实验转为实际使用。预计这一数字将在未来三到六个月内达到 54% 的组织。</p>
<p>德勤认为，人工智能在公司内部的部署可能会影响就业。</p>
<p>报告指出：&#34;在一年内，超过三分之一的受访公司（36%）预计至少 10% 的工作岗位将完全自动化。&#34;大多数受访公司（82%）预计在三年内至少 10% 的工作岗位将完全自动化。</p>
<p>然而，这一预期并没有伴随太多的组织变革。约 84% 的受访者表示，他们没有根据人工智能能力重新设计角色。</p>
<p>填补这些职位的人对人工智能技术也持怀疑态度。根据报告，在非技术工人中，只有 13% 的人对人工智能高度热情并尝试使用它。虽然 55% 的人对这项技术持开放态度，但 21% 的人更愿意避免使用，4% 的人则积极不信任。</p>
<p>最终，致力于人工智能的公司需要说服员工相信这项技术的好处不仅仅在于自动化工作。</p>
<ul>
<li>电力短缺促使数据中心迁往德克萨斯州，那里电力充足</li>
<li>微软首席执行官：人工智能主权不在于它运行在哪里，而在于谁控制它</li>
<li>OpenAI 将在 ChatGPT 变得火辣之前尝试猜测你的年龄</li>
<li>人工智能研究人员绘制模型以驱逐 “恶魔” 人格</li>
</ul>
<p>德勤美国人工智能负责人 Jim Rowan 在一份声明中表示：&#34;成功应用人工智能的组织不仅仅是在投资自动化和算法，他们还在投资他们的员工。&#34;随着人工智能继续激发新的工作方式，这种双重关注——提升人才和人工智能工具的能力——使团队能够接受重新构想的商业模式，并为竞争优势奠定基础。</p>
<p>另一个关注点是 “主权人工智能”，意味着公司根据当地法律法规控制其人工智能软件和数据，而不依赖于外国供应商或基础设施。83% 的受访公司表示主权人工智能对他们至少是中等重要的，43% 的人表示非常重要或极其重要。</p>
<p>关于代理——获得工具访问权限的人工智能模型——目前的使用情况适中，但预计将会上升。23% 的公司报告称目前至少中等程度地使用代理，而两年后，这一数字预计将达到 74%。</p>
<p>缓慢的采用可能会带来好处，因为只有 21% 的公司报告称他们为自主代理建立了成熟的治理模型。</p>
<p>企业代理平台 Kovant 的首席执行官兼联合创始人 Ali Sarrafi 在接受《注册》采访时表示，人们使用人工智能的方式存在问题，他们将其视为一种华丽的工作流程自动化形式。</p>
<p>&#34;有研究表明，如果这样做，个人生产力实际上并没有得到很大提升，&#34;他说。&#34;人们开始使用它。但一旦他们感到厌倦，就会回到以前的做法。&#34;</p>
<p>他说，企业开始看到收入结果的重大变化来自于将人工智能代理视为同事，并自动运行这些代理。</p>
<p>&#34;我们正在与一家大型制造公司合作，&#34;Sarrafi 解释道。&#34;他们大约有 7000 个供应商。每次他们需要补货时，都必须与这么多供应商协调。这实际上是每个人最无聊的工作。但随后他们部署了这个代理工人或一组代理工人，基本上监控库存水平。一旦库存低于预测需求水平，它会向供应商发送一封初步电子邮件，询问 ‘你能告诉我们你是否可以供应这个以及价格是多少？’&#34;</p>
<p>结果是发送到 Microsoft Teams 的摘要报告，公司的规划人员需要审核和批准。如果允许这样做，Sarrafi 说，代理随后会发送采购订单，并跟进供应商，直到货物到达仓库。</p>
<p>“所以所有那些手动的、令人烦恼的工作，突然之间，实际上节省了大约 95%。” 他说。</p>
<p>关于德勤的报告，他表示，咨询公司对治理的强调可以在产品设计中解决——在设计 AI 工作流程时要谨慎。</p>
<p>“他们把治理当成一件大事，但实际上你需要有一个灵活的治理模型。” 他说。“这就像你雇人时，你会围绕他们创建治理。信息分类需要在一开始就处理。如果你实际上只是把整个世界都开放给代理，那么当然，它就是一个统计模型——这可能会产生问题。因此，在我看来，这更多的是一个设计问题，而不是对庞大治理架构的需求。”</p>
<p>Sarrafi 还表示，德勤关于员工对 AI 的犹豫的发现部分可以归因于笨重的企业工具。“大多数为员工构建的企业 AI 工具，实际上并没有达到他们在用户体验方面的期望。” 他说，并补充说人们不想在多个工具之间切换。</p>
<p>他表示，成功的实施往往允许人们通过熟悉的工具与代理互动，比如 Microsoft Teams 或 Slack。</p>
<p>“我不打算命名产品，” Sarrafi 说，“但目前大多数企业 AI 工具在用户体验上大约落后于消费类产品一到两年。” ®</p>

<p>德勤的报告显示，尽管 74% 的组织希望通过人工智能提升收入，但只有 20% 实现了这一目标。尽管缺乏财务成功，66% 的组织报告称生产力有所提高。对人工智能工具的获取正在增加，但使用率仍然较低，仅有 36% 的公司预计在未来一年内会有显著的工作自动化。公司需要同时关注人工智能和员工能力以取得成功。主权人工智能也是一个关注点，83% 的公司认为其重要。预计在未来几年，人工智能代理的采用将显著增加</p>

<p>Making money isn't everything ... at least not when it comes to AI. Research from professional services firm Deloitte shows that, for most companies, adopting AI tools hasn't helped the bottom line at all. But researchers still sing the technology's praises.</p>
<div class="lb-trans"><p>赚钱并不是一切……至少在人工智能方面不是。专业服务公司德勤的研究显示，对于大多数公司而言，采用人工智能工具并没有帮助改善底线。但研究人员仍然对这项技术赞不绝口。</p>
</div><p>According to Deloitte's &#34;State of AI in the Enterprise&#34; report [PDF], 74 percent of organizations want their AI initiatives to grow revenue, but only 20 percent have seen that happen.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据德勤的《企业人工智能现状》报告 [PDF]，74% 的组织希望他们的人工智能项目能够增加收入，但只有 20% 的人看到了这一点。</p>
</div><p>The consultancy's findings echo a recent PwC business leader survey that found only 12 percent of CEOs saw both lower costs and higher revenue as a result of AI investments.</p>
<div class="lb-trans"><p>该咨询公司的发现与最近普华永道的一项商业领袖调查相呼应，调查发现只有 12% 的首席执行官认为人工智能投资带来了成本降低和收入增加。</p>
</div><p>Deloitte's explanation of the current state of affairs is that money isn't everything.</p>
<div class="lb-trans"><p>德勤对当前形势的解释是，金钱并不是一切。</p>
</div><p>&#34;[S] uccess with AI isn't just about boosting efficiency or even growing revenue,&#34; the report says. &#34;It's about achieving strategic differentiation and a lasting competitive edge in the marketplace.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>报告指出：&#34;成功的人工智能不仅仅是提高效率或增加收入，而是实现战略差异化和在市场上获得持久的竞争优势。&#34;</p>
</div><p>Corporate AI investment hasn't been entirely futile. Among the 3,235 business and IT leaders from around the globe who participated in Deloitte's survey, 25 percent said AI is having a transformative effect on their organizations, up from 12 percent a year ago.</p>
<div class="lb-trans"><p>企业在人工智能方面的投资并非完全无效。在参与德勤调查的 3235 名全球商业和 IT 领导者中，25% 表示人工智能对他们的组织产生了变革性的影响，较一年前的 12% 有所上升。</p>
</div><p>Asked about what benefits AI is actually providing today, 66 percent said it's improving productivity and efficiency. How that works when only 20 percent report revenue growth is left unanswered. We note that a study published last year by non-profit METR found AI coding tools made developers less productive, despite expectations to the contrary.</p>
<div class="lb-trans"><p>当被问及人工智能今天实际提供的好处时，66% 的人表示它提高了生产力和效率。然而，当只有 20% 的人报告收入增长时，这种情况如何运作仍然没有答案。我们注意到，去年由非营利组织 METR 发布的一项研究发现，尽管有相反的预期，人工智能编码工具使开发人员的生产力下降。</p>
</div><p>Even without a compelling financial reason, workforce access to AI tools is expanding. Under 60 percent of workers now have access to IT-sanctioned AI tools, up from 40 percent a year ago. But among these AI-enabled workers, fewer than 60 percent use their AI tools as part of their daily workflow.</p>
<div class="lb-trans"><p>即使没有令人信服的财务理由，员工对人工智能工具的访问也在扩大。目前不到 60% 的员工可以使用 IT 批准的人工智能工具，较一年前的 40% 有所上升。但在这些使用人工智能的员工中，使用人工智能工具作为日常工作流程的一部分的比例不到 60%。</p>
</div><p>&#34;This suggests that while access is widening, enterprise AI remains underutilized, and its productivity and innovation potential are still largely untapped,&#34; the report speculates.</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;这表明，尽管访问权限在扩大，但企业人工智能仍然未被充分利用，其生产力和创新潜力仍然在很大程度上未被开发，&#34;报告推测。</p>
</div><p>That said, more AI pilot projects look likely to move into production. Currently, 25 percent of organizations say they've shifted 40 percent or more of their AI experiments into live use. That number is expected to reach 54 percent of organizations within the next three to six months.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管如此，更多的人工智能试点项目似乎有望进入生产阶段。目前，25% 的组织表示他们已将 40% 或更多的人工智能实验转为实际使用。预计这一数字将在未来三到六个月内达到 54% 的组织。</p>
</div><p>The deployment of AI within companies appears likely to affect jobs as Deloitte sees it.</p>
<div class="lb-trans"><p>德勤认为，人工智能在公司内部的部署可能会影响就业。</p>
</div><p>&#34;Within a year, more than a third of surveyed companies (36 percent) expect at least 10 percent of their jobs to be fully automated,&#34; the report says. &#34;The majority of surveyed companies (82 percent) expect at least 10 percent of their jobs to be fully automated when looking out three years.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>报告指出：&#34;在一年内，超过三分之一的受访公司（36%）预计至少 10% 的工作岗位将完全自动化。&#34;大多数受访公司（82%）预计在三年内至少 10% 的工作岗位将完全自动化。</p>
</div><p>This expectation, however, hasn't been accompanied by much organizational change. About 84 percent of respondents said they have not redesigned roles based on AI capabilities.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，这一预期并没有伴随太多的组织变革。约 84% 的受访者表示，他们没有根据人工智能能力重新设计角色。</p>
</div><p>The people filling those positions also remain unconvinced about AI technology. Among non-technical workers, just 13 percent are highly enthusiastic about AI and trying to use it, according to the report. While 55 percent are open to the technology, 21 percent would prefer to avoid it and four percent actively distrust it.</p>
<div class="lb-trans"><p>填补这些职位的人对人工智能技术也持怀疑态度。根据报告，在非技术工人中，只有 13% 的人对人工智能高度热情并尝试使用它。虽然 55% 的人对这项技术持开放态度，但 21% 的人更愿意避免使用，4% 的人则积极不信任。</p>
</div><p>Ultimately, companies committed to AI need to convince their employees that the technology has benefits beyond automating jobs away.</p>
<div class="lb-trans"><p>最终，致力于人工智能的公司需要说服员工相信这项技术的好处不仅仅在于自动化工作。</p>
</div><ul>
<li>Power scarcity drives datacenters to Texas, where the juice is</li>
<li>Microsoft CEO: AI sovereignty isn't where it runs, it's who controls it</li>
<li>OpenAI will try to guess your age before ChatGPT gets spicy</li>
<li>AI researchers map models to banish 'demon' persona</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>电力短缺促使数据中心迁往德克萨斯州，那里电力充足</li>
<li>微软首席执行官：人工智能主权不在于它运行在哪里，而在于谁控制它</li>
<li>OpenAI 将在 ChatGPT 变得火辣之前尝试猜测你的年龄</li>
<li>人工智能研究人员绘制模型以驱逐 “恶魔” 人格</li>
</ul>
</div><p>&#34;The organizations succeeding with AI aren't just investing in automation and algorithms, they're investing in their people,&#34; said Jim Rowan, US head of AI at Deloitte, in a statement. &#34;As AI continues to spark new ways of working, this dual focus – advancing both the capabilities of their talent and AI tools – empowers teams to embrace reimagined business models and sets the foundation for competitive advantage.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>德勤美国人工智能负责人 Jim Rowan 在一份声明中表示：&#34;成功应用人工智能的组织不仅仅是在投资自动化和算法，他们还在投资他们的员工。&#34;随着人工智能继续激发新的工作方式，这种双重关注——提升人才和人工智能工具的能力——使团队能够接受重新构想的商业模式，并为竞争优势奠定基础。</p>
</div><p>Another concern is &#34;sovereign AI,&#34; meaning that companies control their AI software and data in accordance with local laws and regulations and aren't dependent on foreign vendors or infrastructure. Eighty-three percent of respondent companies say sovereign AI is at least moderately important to them, and 43 percent say it's very important or extremely important.</p>
<div class="lb-trans"><p>另一个关注点是 “主权人工智能”，意味着公司根据当地法律法规控制其人工智能软件和数据，而不依赖于外国供应商或基础设施。83% 的受访公司表示主权人工智能对他们至少是中等重要的，43% 的人表示非常重要或极其重要。</p>
</div><p>With regard to agents – AI models given access to tools – usage is modest at the moment, but is expected to rise. Twenty-three percent of companies report using agents at least moderately today, and two years from now, that figure is projected to reach 74 percent.</p>
<div class="lb-trans"><p>关于代理——获得工具访问权限的人工智能模型——目前的使用情况适中，但预计将会上升。23% 的公司报告称目前至少中等程度地使用代理，而两年后，这一数字预计将达到 74%。</p>
</div><p>The slow uptake may prove beneficial because just 21 percent of companies report having a mature governance model in place for autonomous agents.</p>
<div class="lb-trans"><p>缓慢的采用可能会带来好处，因为只有 21% 的公司报告称他们为自主代理建立了成熟的治理模型。</p>
</div><p>Ali Sarrafi, CEO and co-founder of Kovant, an enterprise agent platform, told <em>The Register</em> in an interview that the problem with the way people use AI is that they see it as a form of fancy workflow automation.</p>
<div class="lb-trans"><p>企业代理平台 Kovant 的首席执行官兼联合创始人 Ali Sarrafi 在接受《注册》采访时表示，人们使用人工智能的方式存在问题，他们将其视为一种华丽的工作流程自动化形式。</p>
</div><p>&#34;There are studies out there to show that personal productivity is not actually going that far if you do that,&#34; he said. &#34;People start using it. But as soon as they get bored by it, they go back to how they did things before.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;有研究表明，如果这样做，个人生产力实际上并没有得到很大提升，&#34;他说。&#34;人们开始使用它。但一旦他们感到厌倦，就会回到以前的做法。&#34;</p>
</div><p>The big change, he said, where companies start to see revenue results, comes from giving AI agents a job as if they were a coworker and running those agents automatically.</p>
<div class="lb-trans"><p>他说，企业开始看到收入结果的重大变化来自于将人工智能代理视为同事，并自动运行这些代理。</p>
</div><p>&#34;We're working with this big large manufacturing company,&#34; Sarrafi explained. &#34;They have about 7,000 suppliers. And every single time they needed to restock something, they had to coordinate with so many suppliers. It's actually the most boring job ever for everyone. But then they deploy this agent worker or a team of agent workers that basically monitors the stock levels. As soon as it goes below the forecast requirements level, it sends a preliminary email to the supplier saying, 'Can you tell us if you can supply this and what price?'&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;我们正在与一家大型制造公司合作，&#34;Sarrafi 解释道。&#34;他们大约有 7000 个供应商。每次他们需要补货时，都必须与这么多供应商协调。这实际上是每个人最无聊的工作。但随后他们部署了这个代理工人或一组代理工人，基本上监控库存水平。一旦库存低于预测需求水平，它会向供应商发送一封初步电子邮件，询问 ‘你能告诉我们你是否可以供应这个以及价格是多少？’&#34;</p>
</div><p>The result is a summary report sent to Microsoft Teams that a company planner has to review and approve. If allowed to do so, Sarrafi said, the agent then sends the purchase order and follows up with the supplier until the goods reach the warehouse.</p>
<div class="lb-trans"><p>结果是发送到 Microsoft Teams 的摘要报告，公司的规划人员需要审核和批准。如果允许这样做，Sarrafi 说，代理随后会发送采购订单，并跟进供应商，直到货物到达仓库。</p>
</div><p>&#34;So all that manual, annoying work, all of a sudden, it's actually saving about 95 percent of that,&#34; he said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“所以所有那些手动的、令人烦恼的工作，突然之间，实际上节省了大约 95%。” 他说。</p>
</div><p>With regard to Deloitte's report, he said the consultancy's emphasis on governance can be addressed in product design – designing AI workflows with care.</p>
<div class="lb-trans"><p>关于德勤的报告，他表示，咨询公司对治理的强调可以在产品设计中解决——在设计 AI 工作流程时要谨慎。</p>
</div><p>&#34;They make governance a big deal, but actually you need to have a nimble model of governance,&#34; he said. &#34;It's the same way as when you hire people, you create governance around them. The information classification needs to be dealt with in the beginning. If you're actually just opening up the entire world into the agent, then of course, it's a statistical model – it might create problems. So it is more of a design problem in my mind than a need for massive governance architecture.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“他们把治理当成一件大事，但实际上你需要有一个灵活的治理模型。” 他说。“这就像你雇人时，你会围绕他们创建治理。信息分类需要在一开始就处理。如果你实际上只是把整个世界都开放给代理，那么当然，它就是一个统计模型——这可能会产生问题。因此，在我看来，这更多的是一个设计问题，而不是对庞大治理架构的需求。”</p>
</div><p>Sarrafi also said that Deloitte's findings about worker AI hesitancy can be attributed in part to unwieldy enterprise tools. &#34;Most of the enterprise AI tools that are built, applications that are built for employees, they actually are not on par with what they expect in terms of user experience,&#34; he said, adding that people don't want to switch between multiple tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>Sarrafi 还表示，德勤关于员工对 AI 的犹豫的发现部分可以归因于笨重的企业工具。“大多数为员工构建的企业 AI 工具，实际上并没有达到他们在用户体验方面的期望。” 他说，并补充说人们不想在多个工具之间切换。</p>
</div><p>Successful implementations, he said, tend to allow people to interact with agents through familiar tools like Microsoft Teams or Slack.</p>
<div class="lb-trans"><p>他表示，成功的实施往往允许人们通过熟悉的工具与代理互动，比如 Microsoft Teams 或 Slack。</p>
</div><p>&#34;I'm not going to name products,&#34; Sarrafi said, &#34;but most of the enterprise AI tools right now are about a year or two behind the consumer ones in user experience.&#34; ®</p>
<div class="lb-trans"><p>“我不打算命名产品，” Sarrafi 说，“但目前大多数企业 AI 工具在用户体验上大约落后于消费类产品一到两年。” ®</p>
</div>

德勤称，人工智能未能带来预期的利润