<p>賺錢並不是一切……至少在人工智能方面不是。專業服務公司德勤的研究顯示，對於大多數公司而言，採用人工智能工具並沒有幫助改善底線。但研究人員仍然對這項技術讚不絕口。</p>
<p>根據德勤的《企業人工智能現狀》報告 [PDF]，74% 的組織希望他們的人工智能項目能夠增加收入，但只有 20% 的人看到了這一點。</p>
<p>該諮詢公司的發現與最近普華永道的一項商業領袖調查相呼應，調查發現只有 12% 的首席執行官認為人工智能投資帶來了成本降低和收入增加。</p>
<p>德勤對當前形勢的解釋是，金錢並不是一切。</p>
<p>報告指出：&#34;成功的人工智能不僅僅是提高效率或增加收入，而是實現戰略差異化和在市場上獲得持久的競爭優勢。&#34;</p>
<p>企業在人工智能方面的投資並非完全無效。在參與德勤調查的 3235 名全球商業和 IT 領導者中，25% 表示人工智能對他們的組織產生了變革性的影響，較一年前的 12% 有所上升。</p>
<p>當被問及人工智能今天實際提供的好處時，66% 的人表示它提高了生產力和效率。然而，當只有 20% 的人報告收入增長時，這種情況如何運作仍然沒有答案。我們注意到，去年由非營利組織 METR 發佈的一項研究發現，儘管有相反的預期，人工智能編碼工具使開發人員的生產力下降。</p>
<p>即使沒有令人信服的財務理由，員工對人工智能工具的訪問也在擴大。目前不到 60% 的員工可以使用 IT 批准的人工智能工具，較一年前的 40% 有所上升。但在這些使用人工智能的員工中，使用人工智能工具作為日常工作流程的一部分的比例不到 60%。</p>
<p>&#34;這表明，儘管訪問權限在擴大，但企業人工智能仍然未被充分利用，其生產力和創新潛力仍然在很大程度上未被開發，&#34;報告推測。</p>
<p>儘管如此，更多的人工智能試點項目似乎有望進入生產階段。目前，25% 的組織表示他們已將 40% 或更多的人工智能實驗轉為實際使用。預計這一數字將在未來三到六個月內達到 54% 的組織。</p>
<p>德勤認為，人工智能在公司內部的部署可能會影響就業。</p>
<p>報告指出：&#34;在一年內，超過三分之一的受訪公司（36%）預計至少 10% 的工作崗位將完全自動化。&#34;大多數受訪公司（82%）預計在三年內至少 10% 的工作崗位將完全自動化。</p>
<p>然而，這一預期並沒有伴隨太多的組織變革。約 84% 的受訪者表示，他們沒有根據人工智能能力重新設計角色。</p>
<p>填補這些職位的人對人工智能技術也持懷疑態度。根據報告，在非技術工人中，只有 13% 的人對人工智能高度熱情並嘗試使用它。雖然 55% 的人對這項技術持開放態度，但 21% 的人更願意避免使用，4% 的人則積極不信任。</p>
<p>最終，致力於人工智能的公司需要説服員工相信這項技術的好處不僅僅在於自動化工作。</p>
<ul>
<li>電力短缺促使數據中心遷往德克薩斯州，那裏電力充足</li>
<li>微軟首席執行官：人工智能主權不在於它運行在哪裏，而在於誰控制它</li>
<li>OpenAI 將在 ChatGPT 變得火辣之前嘗試猜測你的年齡</li>
<li>人工智能研究人員繪製模型以驅逐 “惡魔” 人格</li>
</ul>
<p>德勤美國人工智能負責人 Jim Rowan 在一份聲明中表示：&#34;成功應用人工智能的組織不僅僅是在投資自動化和算法，他們還在投資他們的員工。&#34;隨着人工智能繼續激發新的工作方式，這種雙重關注——提升人才和人工智能工具的能力——使團隊能夠接受重新構想的商業模式，併為競爭優勢奠定基礎。</p>
<p>另一個關注點是 “主權人工智能”，意味着公司根據當地法律法規控制其人工智能軟件和數據，而不依賴於外國供應商或基礎設施。83% 的受訪公司表示主權人工智能對他們至少是中等重要的，43% 的人表示非常重要或極其重要。</p>
<p>關於代理——獲得工具訪問權限的人工智能模型——目前的使用情況適中，但預計將會上升。23% 的公司報告稱目前至少中等程度地使用代理，而兩年後，這一數字預計將達到 74%。</p>
<p>緩慢的採用可能會帶來好處，因為只有 21% 的公司報告稱他們為自主代理建立了成熟的治理模型。</p>
<p>企業代理平台 Kovant 的首席執行官兼聯合創始人 Ali Sarrafi 在接受《註冊》採訪時表示，人們使用人工智能的方式存在問題，他們將其視為一種華麗的工作流程自動化形式。</p>
<p>&#34;有研究表明，如果這樣做，個人生產力實際上並沒有得到很大提升，&#34;他説。&#34;人們開始使用它。但一旦他們感到厭倦，就會回到以前的做法。&#34;</p>
<p>他説，企業開始看到收入結果的重大變化來自於將人工智能代理視為同事，並自動運行這些代理。</p>
<p>&#34;我們正在與一家大型製造公司合作，&#34;Sarrafi 解釋道。&#34;他們大約有 7000 個供應商。每次他們需要補貨時，都必須與這麼多供應商協調。這實際上是每個人最無聊的工作。但隨後他們部署了這個代理工人或一組代理工人，基本上監控庫存水平。一旦庫存低於預測需求水平，它會向供應商發送一封初步電子郵件，詢問 ‘你能告訴我們你是否可以供應這個以及價格是多少？’&#34;</p>
<p>結果是發送到 Microsoft Teams 的摘要報告，公司的規劃人員需要審核和批准。如果允許這樣做，Sarrafi 説，代理隨後會發送採購訂單，並跟進供應商，直到貨物到達倉庫。</p>
<p>“所以所有那些手動的、令人煩惱的工作，突然之間，實際上節省了大約 95%。” 他説。</p>
<p>關於德勤的報告，他表示，諮詢公司對治理的強調可以在產品設計中解決——在設計 AI 工作流程時要謹慎。</p>
<p>“他們把治理當成一件大事，但實際上你需要有一個靈活的治理模型。” 他説。“這就像你僱人時，你會圍繞他們創建治理。信息分類需要在一開始就處理。如果你實際上只是把整個世界都開放給代理，那麼當然，它就是一個統計模型——這可能會產生問題。因此，在我看來，這更多的是一個設計問題，而不是對龐大治理架構的需求。”</p>
<p>Sarrafi 還表示，德勤關於員工對 AI 的猶豫的發現部分可以歸因於笨重的企業工具。“大多數為員工構建的企業 AI 工具，實際上並沒有達到他們在用户體驗方面的期望。” 他説，並補充説人們不想在多個工具之間切換。</p>
<p>他表示，成功的實施往往允許人們通過熟悉的工具與代理互動，比如 Microsoft Teams 或 Slack。</p>
<p>“我不打算命名產品，” Sarrafi 説，“但目前大多數企業 AI 工具在用户體驗上大約落後於消費類產品一到兩年。” ®</p>

<p>德勤的報告顯示，儘管 74% 的組織希望通過人工智能提升收入，但只有 20% 實現了這一目標。儘管缺乏財務成功，66% 的組織報告稱生產力有所提高。對人工智能工具的獲取正在增加，但使用率仍然較低，僅有 36% 的公司預計在未來一年內會有顯著的工作自動化。公司需要同時關注人工智能和員工能力以取得成功。主權人工智能也是一個關注點，83% 的公司認為其重要。預計在未來幾年，人工智能代理的採用將顯著增加</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>賺錢並不是一切……至少在人工智能方面不是。專業服務公司德勤的研究顯示，對於大多數公司而言，採用人工智能工具並沒有幫助改善底線。但研究人員仍然對這項技術讚不絕口。</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>根據德勤的《企業人工智能現狀》報告 [PDF]，74% 的組織希望他們的人工智能項目能夠增加收入，但只有 20% 的人看到了這一點。</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>該諮詢公司的發現與最近普華永道的一項商業領袖調查相呼應，調查發現只有 12% 的首席執行官認為人工智能投資帶來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>德勤對當前形勢的解釋是，金錢並不是一切。</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>報告指出：&#34;成功的人工智能不僅僅是提高效率或增加收入，而是實現戰略差異化和在市場上獲得持久的競爭優勢。&#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>企業在人工智能方面的投資並非完全無效。在參與德勤調查的 3235 名全球商業和 IT 領導者中，25% 表示人工智能對他們的組織產生了變革性的影響，較一年前的 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>當被問及人工智能今天實際提供的好處時，66% 的人表示它提高了生產力和效率。然而，當只有 20% 的人報告收入增長時，這種情況如何運作仍然沒有答案。我們注意到，去年由非營利組織 METR 發佈的一項研究發現，儘管有相反的預期，人工智能編碼工具使開發人員的生產力下降。</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>即使沒有令人信服的財務理由，員工對人工智能工具的訪問也在擴大。目前不到 60% 的員工可以使用 IT 批准的人工智能工具，較一年前的 40% 有所上升。但在這些使用人工智能的員工中，使用人工智能工具作為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;這表明，儘管訪問權限在擴大，但企業人工智能仍然未被充分利用，其生產力和創新潛力仍然在很大程度上未被開發，&#34;報告推測。</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>儘管如此，更多的人工智能試點項目似乎有望進入生產階段。目前，25% 的組織表示他們已將 40% 或更多的人工智能實驗轉為實際使用。預計這一數字將在未來三到六個月內達到 54% 的組織。</p>
</div><p>The deployment of AI within companies appears likely to affect jobs as Deloitte sees it.</p>
<div class="lb-trans"><p>德勤認為，人工智能在公司內部的部署可能會影響就業。</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>報告指出：&#34;在一年內，超過三分之一的受訪公司（36%）預計至少 10% 的工作崗位將完全自動化。&#34;大多數受訪公司（82%）預計在三年內至少 10% 的工作崗位將完全自動化。</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，這一預期並沒有伴隨太多的組織變革。約 84% 的受訪者表示，他們沒有根據人工智能能力重新設計角色。</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>填補這些職位的人對人工智能技術也持懷疑態度。根據報告，在非技術工人中，只有 13% 的人對人工智能高度熱情並嘗試使用它。雖然 55% 的人對這項技術持開放態度，但 21% 的人更願意避免使用，4% 的人則積極不信任。</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>最終，致力於人工智能的公司需要説服員工相信這項技術的好處不僅僅在於自動化工作。</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>電力短缺促使數據中心遷往德克薩斯州，那裏電力充足</li>
<li>微軟首席執行官：人工智能主權不在於它運行在哪裏，而在於誰控制它</li>
<li>OpenAI 將在 ChatGPT 變得火辣之前嘗試猜測你的年齡</li>
<li>人工智能研究人員繪製模型以驅逐 “惡魔” 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>德勤美國人工智能負責人 Jim Rowan 在一份聲明中表示：&#34;成功應用人工智能的組織不僅僅是在投資自動化和算法，他們還在投資他們的員工。&#34;隨着人工智能繼續激發新的工作方式，這種雙重關注——提升人才和人工智能工具的能力——使團隊能夠接受重新構想的商業模式，併為競爭優勢奠定基礎。</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>另一個關注點是 “主權人工智能”，意味着公司根據當地法律法規控制其人工智能軟件和數據，而不依賴於外國供應商或基礎設施。83% 的受訪公司表示主權人工智能對他們至少是中等重要的，43% 的人表示非常重要或極其重要。</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>關於代理——獲得工具訪問權限的人工智能模型——目前的使用情況適中，但預計將會上升。23% 的公司報告稱目前至少中等程度地使用代理，而兩年後，這一數字預計將達到 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>緩慢的採用可能會帶來好處，因為只有 21% 的公司報告稱他們為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>企業代理平台 Kovant 的首席執行官兼聯合創始人 Ali Sarrafi 在接受《註冊》採訪時表示，人們使用人工智能的方式存在問題，他們將其視為一種華麗的工作流程自動化形式。</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，如果這樣做，個人生產力實際上並沒有得到很大提升，&#34;他説。&#34;人們開始使用它。但一旦他們感到厭倦，就會回到以前的做法。&#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>他説，企業開始看到收入結果的重大變化來自於將人工智能代理視為同事，並自動運行這些代理。</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;我們正在與一家大型製造公司合作，&#34;Sarrafi 解釋道。&#34;他們大約有 7000 個供應商。每次他們需要補貨時，都必須與這麼多供應商協調。這實際上是每個人最無聊的工作。但隨後他們部署了這個代理工人或一組代理工人，基本上監控庫存水平。一旦庫存低於預測需求水平，它會向供應商發送一封初步電子郵件，詢問 ‘你能告訴我們你是否可以供應這個以及價格是多少？’&#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>結果是發送到 Microsoft Teams 的摘要報告，公司的規劃人員需要審核和批准。如果允許這樣做，Sarrafi 説，代理隨後會發送採購訂單，並跟進供應商，直到貨物到達倉庫。</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>“所以所有那些手動的、令人煩惱的工作，突然之間，實際上節省了大約 95%。” 他説。</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>關於德勤的報告，他表示，諮詢公司對治理的強調可以在產品設計中解決——在設計 AI 工作流程時要謹慎。</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>“他們把治理當成一件大事，但實際上你需要有一個靈活的治理模型。” 他説。“這就像你僱人時，你會圍繞他們創建治理。信息分類需要在一開始就處理。如果你實際上只是把整個世界都開放給代理，那麼當然，它就是一個統計模型——這可能會產生問題。因此，在我看來，這更多的是一個設計問題，而不是對龐大治理架構的需求。”</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 還表示，德勤關於員工對 AI 的猶豫的發現部分可以歸因於笨重的企業工具。“大多數為員工構建的企業 AI 工具，實際上並沒有達到他們在用户體驗方面的期望。” 他説，並補充説人們不想在多個工具之間切換。</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，成功的實施往往允許人們通過熟悉的工具與代理互動，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>“我不打算命名產品，” Sarrafi 説，“但目前大多數企業 AI 工具在用户體驗上大約落後於消費類產品一到兩年。” ®</p>
</div>

德勤稱，人工智能未能帶來預期的利潤