Unframe企业 AI 趋势报告：从 2024 年的 AI 实验到 2025 年的可衡量影响

令人惊讶的先驱和新的障碍： Unframe企业 AI 趋势报告的主要发现

人工智能在商业领域的格局已发生巨变。2024年仍处于试验阶段的人工智能，到2025年将演变成不可或缺的商业工具。受监管的行业出人意料地占据了主导地位，传统的障碍正被新的挑战所取代。这一转变标志着组织工作、决策和创造价值方式的转折点。

从执行层面到运营层面的转变

长期以来，人工智能战略的决策完全由老板决定。到了2024年，人工智能的实施将由拥有5000多名员工的大型公司的高管们独家讨论。如今，这个专属圈子已经大大扩展。如今，虽然65%的人工智能决策者仍然担任领导职务，但越来越多的部门主管和运营经理正在参与制定人工智能战略。

这一发展标志着组织结构的根本性转变。人工智能正从一项自上而下的创新举措转变为贯穿各级管理层的嵌入式责任。这项技术不再被视为孤立的工具，而是被理解为业务流程不可或缺的一部分。人工智能决策的民主化正在促成更广泛的组织承诺，并加速其在各个业务领域的实施。

这种变化的影响在人工智能项目的实际实施中显而易见。过去，人工智能项目通常起源于孤立的创新实验室，而现在它们直接在运营业务部门内开发和实施。这种贴近实际应用的方式，带来了更切合实际的预期和更有针对性的解决方案。

受监管行业是人工智能革命的先驱

最令人惊讶的发展之一是受监管行业在人工智能应用方面发挥的主导作用。虽然2024年电信、科技、金融、医疗保健和制造业之间的分布较为均衡，但如今金融服务业在人工智能应用方面占据主导地位，占27%，医疗保健占21%，保险占18%。

这种转变与人们普遍认为严格的合规要求会阻碍人工智能的普及这一假设相矛盾。相反，这些行业正在积极地将人工智能应用于欺诈预防、风险建模和患者护理优化。这些行业的高风险和严格的合规要求反而加速了人工智能的普及，因为人工智能系统提供的精确性和可追溯性在受监管的环境中尤为重要。

在金融领域，人工智能正在通过360度客户洞察和自动化合规监控彻底改变客户关系。银行正在利用人工智能进行“了解你的客户”流程和反洗钱监控，这不仅有助于满足监管要求，还能提高运营效率。投资者报告的自动化显著加快了流程速度，并减少了人为错误。

医疗保健行业正在利用人工智能 (AI) 实现跨科学、监管和商业领域的统一知识发现。智能现场和医疗管理优化了患者护理，而自动化的业务规划和提案生成则简化了管理流程。这些应用表明，人工智能不仅可以在高度监管的环境中确保合规性，还能积极促进服务质量的提升。

保险公司正在大规模转向自动化理赔处理和欺诈检测。动态风险评估以及针对客户流失和理赔趋势的预测分析，使保险公司能够主动出击，而非被动应对。这些应用展现了人工智能如何改变传统商业模式，并释放新的价值源泉。

从探索到规模化的成熟飞跃

人工智能成熟度曲线显示，整个企业领域都取得了显著进展。处于探索阶段的公司比例较之前大幅下降至仅19%，而处于扩展阶段的公司比例则大幅上升至36%。然而，只有16%的公司已将人工智能完全融入其业务流程。

探索的减少反映了所谓的“创新舞台”的转变。企业正在从单纯的实验转向可持续、可重复的商业价值。然而，16%的相对较低的完全整合率凸显了从成功的试点项目过渡到全企业实施的过程中面临的日益严峻的挑战。

扩展阶段面临的具体挑战与初始实施阶段的挑战有所不同。企业必须解决复杂的集成问题，管理变更管理流程，并确保人工智能系统与现有工作流程和企业文化相协调。这一阶段不仅需要技术专业知识，还需要组织转型和文化变革。

全面整合的企业比例有限，表明人工智能转型是一个长期过程，远不止简单的技术实施。成功的全面整合需要彻底改变业务流程、提升员工技能，以及组织领导层的结构性变革。

实施障碍的转变

不到一年的时间里，人工智能扩展的障碍发生了根本性的变化。虽然高成本、安全合规性以及集成是2024年的主要挑战，但到了2025年，数据质量和可用性占据了前55%的挑战，其次是安全合规性和集成性。

这种转变意义重大，因为预算不再是主要障碍。现在，团队正努力应对可信数据和生态系统整合的问题。人工智能模型的强大程度取决于其输入的数据，这一点在规模化应用时尤为明显。企业逐渐意识到，成功的人工智能实施需要坚实的数据基础战略。

数据质量问题体现在各个方面。数据孤岛问题阻碍了跨部门信息的一致使用。不一致的数据格式和不完整的数据集导致人工智能输出不可靠。庞大的数据量超出了现有的处理能力，需要新的基础设施方法。

合规性和集成仍然是关键挑战，但在数据问题的背景下，它们的重要性已经发生了变化。合规性要求现在不仅影响AI应用本身，还影响整个数据处理链。集成不再仅仅意味着AI系统的技术连接，而是将其无缝嵌入到数据驱动的业务流程中。

决策智能作为战略重点

最引人注目的发展之一是决策智能已成为企业人工智能的首要任务。66% 的公司将生产力和知识获取视为其最重要的关注点。虽然客户体验和效率仍然重要，但重点已转向更易于获取且以行动为导向的信息使用。

这种转变反映出人们日益意识到，人工智能的真正力量在于帮助企业更快地洞察、理解和决策，而非仅仅自动化熟悉的流程。决策智能能够将电子表格、财务报告、PDF 和合同等非结构化输入转化为切实可行的洞察。

推动这一转型的工具多种多样且相互关联。企业正在通过高级报告、商业智能和分析技术投资于可观察性。企业范围内的搜索功能统一了数据孤岛，从而实现了按需获取知识。提取和抽象将非结构化信息转化为可操作的洞察。

此外，自动化和人工智能代理将这些洞察转化为工作流程，支持及时决策和有效行动。这种技术分层构建了一个超越传统分析的智能决策综合生态系统。

下载 Unframe 的《2025 年企业 AI 趋势报告》

点击此处下载：

• Unframe AI 网站：《2025 年企业 AI 趋势报告》可供下载

用例的开发

人工智能用例的演变呈现出显著的从专业技术领域向更广泛的企业应用的转变。虽然IT运营、客户体验和安全在2024年占据了最具影响力的用例，但到2025年，其应用将更广泛地分布在企业搜索、决策支持和客户互动工具领域。

这一发展表明，人工智能不再局限于技术团队，而是正在成为所有部门都能使用的日常工具。人工智能应用的普及化将使其更自然地融入现有工作流程，并降低应用门槛。

向决策支持系统的转变反映了决策智能日益增长的重要性。企业逐渐意识到，人工智能不仅可以实现流程自动化，还能提高战略决策的质量和速度。这些用例通常对业务成果的影响比单纯的效率提升更为直接。

客户互动工具受益于人工智能大规模创建个性化体验的能力。这些应用超越了简单的聊天机器人，包括智能推荐系统、预测性客户关怀和动态内容定制。它们对客户满意度和忠诚度的影响是可衡量的，并与业务成果直接相关。

随时间变化的购买标准

人工智能采购决策的标准发生了显著变化，反映出市场日益成熟。2024年，实施速度是首要考虑因素，其次是适应性和集成性；而到2025年，与现有技术栈的兼容性将取代速度。

这种转变表明企业正在走向成熟。随着人工智能融入关键运营，企业更看重无缝互操作性而非快速部署。虽然成本效益仍然至关重要，但速度和技术堆栈兼容性已成为关键因素。

兼容性的优先考虑反映了AI实施的实践经验。企业已经认识到，孤立的AI解决方案如果不能与现有系统很好地集成，从长远来看，带来的问题会比解决的问题更多。对互操作性的关注表明，企业对企业级AI部署的复杂性有着更深入的理解。

安全性和合规性即使并非首要考虑因素，也已成为日益重要的采购标准。这反映出人工智能领域监管的日益严格，以及人们意识到安全问题可能危及整个人工智能项目。企业正在寻求从一开始就将安全性和合规性放在首位的解决方案。

混合方法作为主导策略

传统的“自建还是外购”之争已演变为一种更为复杂的混合模式。到2025年，混合模式将占据40%的主导地位，而纯粹的内部开发将占15%，独家购买现成解决方案也将占15%。另有15%将依赖战略合作伙伴关系。

这一发展体现了企业意识到，企业人工智能既需要速度，也需要控制力。混合方法能够在尽可能的情况下加速部署，同时在敏感或受监管的领域定制解决方案。标准化与定制化之间的平衡正成为大多数企业的最佳策略。

混合方法体现在多种形式中。一些公司从标准解决方案入手，随着经验的积累和特定需求的确定，逐步开发自己的组件。另一些公司则采用模块化架构，允许他们组合来自不同供应商的不同组件，并根据需要集成自己的开发成果。

在快速发展的科技领域，混合方法的灵活性尤为重要。企业无需彻底改造整个人工智能基础设施，即可应对新的发展。在人工智能技术日新月异的环境中，这种敏捷性成为决定性的竞争优势。

扩展的挑战和策略

扩展人工智能计划面临着与初始实施问题不同的具体挑战。数据质量是关键关注点，因为数据不足或不一致会导致人工智能结果不可靠，并削弱人们对系统的信任。

各组织正在制定各种策略来应对这些挑战。建立全面的数据治理框架正成为确保数据质量、安全性和合规性的优先事项。自动化数据验证和清理正在成为人工智能流程的标准组件。

集成现有系统通常需要做出基础的架构决策。许多公司投资 API 管理平台和微服务架构，以提高其 AI 实施的灵活性和可扩展性。这些技术决策对公司吸收和利用 AI 创新的能力具有长期影响。

变革管理正成为 AI 规模化发展的关键成功因素。工作流程的转变和角色的重新设计需要周密的规划和沟通。成功的组织会大力投入培训，并培养内部 AI 领军人才，作为 AI 应用的倍增器。

企业人工智能的未来

2025年的发展预示着未来几年的几个重要趋势。人工智能与物联网、边缘计算和量子计算等其他技术的融合将创造新的应用机会。与此同时，监管格局将持续成熟，为人工智能治理和合规创建更清晰的框架。

人工智能在决策中的作用将不断深化。能够在无人干预的情况下做出某些商业决策的自主决策系统将在特定领域成为现实。这一发展需要新的治理模式和风险管理方法。

随着企业学会利用其特定数据和领域专业知识来脱颖而出，人工智能系统的个性化程度将不断提升。基础模型将越来越多地成为起点，然后根据具体应用和行业进行调整。这一发展将进一步提升数据质量和领域专业知识的重要性。

人工智能转型的社会影响需要更多关注。企业将越来越多地承担其人工智能系统的社会和伦理责任。这需要新的利益相关者参与形式和透明度。

给管理人员的行动建议

这些发展为寻求制定或修订人工智能战略的公司提供了具体的建议。加强数据基础应成为重中之重，因为数据质量是人工智能成功的关键因素。这包括审查数据管道、投资治理结构以及任命负责任的数据所有者。

将人工智能计划与可衡量的业务成果挂钩，对于长期成功至关重要。每项人工智能计划都应与特定指标挂钩，例如收入增长、运营效率或合规性。定期审查以确保其与公司战略保持一致。

专注于高影响力、可扩展的用例，例如决策智能、生产力工作流和客户互动，可以为成功的 AI 转型奠定基础。构建一个能够快速从试点项目过渡到企业级应用的路线图，对于实现商业价值至关重要。

从一开始就规划无缝集成，并预留集成项目预算，可以避免后期成本高昂的返工。选择能够轻松与现有技术栈集成的平台，并考虑采用现代化的“构建加购买”模式，可以为未来的发展提供必要的灵活性。

企业人工智能从实验性方法向战略性业务工具的转变已在稳步推进。那些理解并积极引领这一发展趋势的企业将成为下一阶段数字化转型的赢家。实验的时代已经结束——现在的关键在于战略实施和可持续的商业价值。