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1、AI转型的进展洞察报告2025.01理论篇AI?转型的定义和内涵AI转型本质上是对和机器智能在产和经营中关系的重新设计组织变增强、AI员智能增强研发、产、运营、服务智重塑持续学习、适应变化客户满意员幸福财务健康智能变客户需求驱动路径/内容标AI转型的层次框架AI转型本质上是对和机器智能在产和经营中关系的重新设计,是企业通过引和应智能技术,在研发、产、运营和服务等各个环节实现智能化升级,同时推动组织结构与化的深度变,以满客户需求、提员幸福感,并实现财务可持续增长的过程。智能增强是指通过智能技术的赋能,在研发、产、运营、服务等核业务环节中,优化和重构产服务流程、辅助和增强决策制定能,从显著提升企业
2、的整体产和价值创造能的过程。1键导汽车使册2模型动提取FAQ对3校验库4模型问答API调产品例问答准确率:35%-84%答案出图率提升:模型出图率0%-70%。知识构建效率幅提升83.3%之前梳理单个汽车册形成问答对少需要30天作量,现在模型只需要5天,预计每个册知识梳理少节省了25天作量,知识构建效率提升83.3%已有2款车型接使,覆盖车主户数百万产品价值汽车业使智能问答提升服务质量案例来源:腾讯云智能增强利AI模特和背景成提升告素材成效率,不仅能够降低告成本,也能极提升告点击率。告业使AI模特提升素材产效率智能增强案例来源:易点天下组织变是指企业在AI转型过程中,对其组织结构、作模式、流程
3、设计和才体系进全调整,以适应智能技术的引和应。,已有在AI智资源的持下得到增强,另,AI?Agent被引产体系发挥价值,通过机协同、智能资源整合与流程优化,迭代出更加灵活、敏捷、效和应对变化的组织体系。用户运营营销获客品牌宣传业务办理短视频带货主播融营销助企业发布会代银开户专员汽车展厅导购景区IP代多个业使数智员/AI?Agent案例来源:腾讯云智能业案例组织变实验助理实验助理放射科医放射科医术操作助理术操作助理家庭医家庭医档记录员档记录员AI 转录记录就诊内容创建结构化的病历记录1 1分钟内分钟内完成病例撰写整个过程精准定位知识图谱关键知识,提供决策持肿瘤类项平均节省88.5%筛查成本肿瘤类
4、项平均节省69.8%筛查成本实现针对脑管病以及脑部、颈部和胸部等个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见,经过近千例病例验证87%使传统腹腔镜术的外科医师在长时间术后会出现骼肌系统紊乱的现象。使术机器系统开展术,可以有效降低肌负荷,同时控制器具有过滤理性颤动的功能,减少意料之外的创伤,提术的安全性。去年引该平台并建设记忆门诊以来,门矿医院已经利数字技术为周边居民提供了千余次认知筛查测评服务,绝多数是5070岁的中年居民,检测异常率达60%70%。提早开展认知筛查和预,每年可为全国认知障碍患者及其家庭减轻120亿190亿元的经济负担筛查成本筛查成本88.5%88.5%诊断准确率诊断准确率
5、95%+95%+检测异常率检测异常率60%+60%+医疗业强化机协作配合筛查成本筛查成本69.8%69.8%经济负担经济负担120120?亿亿+87%87%可协助可协助外科医师外科医师节省医时间增加诊疗选择减少为误差增加及时协助弥补缺医护员+AI?=?1?Freed?AI23?腾讯迈瑞?启元重症模型12?医渡科技与北京学肿瘤医院1?北京天坛医院与北京理学?“龙影”模型1?达芬奇术机器北美调查1?宣武医院?认知障碍疾病数字诊疗平台组织变73%73%档作时间档作时间3030倍倍病历撰写效率病历撰写效率95%+95%+分析准确率分析准确率智重塑是指企业在AI转型中,为适应快速变化的外部环境和技术新,
6、对员和管理者的思维式、学习模式、决策逻辑进持续性的重塑和迭代升级。其核在于培养开放、多样化和适应变化的组织化和学习态,把持续成长作为企业和员的发展标。40%编程时间减少20%+开发效率提升50%+每使率需求开发(编码与测试)单元测试代码审查问题解决(缺陷与安全风险)解决案设计技术对话与知识检索的问答,遗留代码解释代码补全代码优化键成单元测试例AI代码审查于动代码修改安全问题的建议与修复1.5H1H4H2.5H1H40min30min15min1H30min37%每次运采纳率程序员在代码助助下作流程持续进化案例来源:腾讯云智重塑提出问题思路引导总结反馈 根据历史数据推荐学习资料 游戏化具激发兴趣
7、 指定特定主题和资源,成纲和课程 问题分析 动批改及评分 成结果报告 提出改进建议 扮演 问答对话式 步骤拆解 解释答案引导式思考实时反馈与持个性化辅导动成框架在线学习平台 随时随地学习,海量资料AI研究助理 成全的研究报告,涵盖事实、数据、分析和结论AI政助 通讯、政平台,优化效率法具每个员都需要终学习和迭代进化智重塑应篇AI?转型的应调查24.0%24.0%38.5%38.5%29.1%29.1%7.4%7.4%0.9%0.9%2020-100101-300301-10001000以上受访者企业规模受访者企业规模IT/IT/互联互联/电信电信1313.2 2%融融2 2.3 3%制造制造/
8、能源能源/电电1414.8 8%医 疗医 疗/健健康康/医药医药5 5.3 3%零售零售/消费品消费品2323.3 3%交通交通/出出/物流物流1212.1 1%教育教育4 4.1 1%农业农业3 3.8 8%建筑建筑/房地产房地产7 7.0 0%传媒传媒/化化/体育体育9 9.4 4%法律/商业咨询3.3%其他1.3%受访者业分布受访者业分布19.5%19.5%36.8%36.8%12.1%12.1%16.6%16.6%15.0%15.0%线城市线城市三线城市四线城市五线城市受访者所处城市受访者所处城市项组在2024年10,通过腾讯企鹅有调聚焦中微企业管理者开展问卷调研,?共回收3164份问
9、卷,其中有效样本2887份,受调查者覆盖全国31个省、治区、?直辖市。本次调研样本量,超过在95%的置信度和3%的误差率条件下所需的最低样本数量,样本符合统计学有效性要求。调研说明观点:企业探索成式AI的开放性较,成式AI的探索主要集中在核业务环节,但职能性环节成熟度更总体样本:N=2887问题:您所在的企业将生成式AI 应用在哪些环节?(多选),您认为当前生成式AI在您所在企业的应用成熟度怎么样?应成式AI的企业中,近成企业应AI进探索的环节数量在两个及以上,反映了企业对成式AI潜的认可。产式AI在企业研、产、供、销、服等核环节是应重点,在这些环节探索的企业占均超过30%。在IT/络安全、企
10、业战略和财务、资源、法务和合规等职能环节业占普遍不超过30%?。但是职能性环节应的成熟度更为突出,这些场景中认为应成熟和常成熟的企业占之和均超过70%。0.6%20.4%27.0%27.7%29.7%34.3%34.5%35.6%39.2%其他法务和合规资源企业战略和财务IT/络安全市场营销产品研发和创新产/制造/供应链销售和客户服务17.2%20.2%21.8%23.9%25.2%26.4%27.2%30.0%49.7%47.5%46.5%45.3%47.2%42.9%44.2%45.3%22.3%24.2%23.7%23.1%20.1%21.7%20.3%18.8%7.8%7.0%7.1%
11、6.5%5.4%6.4%5.5%4.3%产品研发和创新市场营销销售和客户服务产/制造/供应链企业战略和财务法务和合规资源IT?/络安全应常成熟应成熟般应不成熟应常不成熟企业将成式AI?应在哪些环节成式AI?在企业各环节应的成熟度21.02%31.89%25.70%6.48%6.16%个场景两个场景三个场景四个场景五个场景及以上应成式AI的场景数量分布观点:企业应成式AI以多标为导向,优先聚焦提升核能和优化现有业务,同时对创新探索保持谨慎多数企业选择多个标,如两到三个的占最,分别为39.7%和24.9%,表明成式AI被视为多功能具。选择单标的企业仅占18.7%,说明企业对AI的应正在向综合性、全
12、性向发展。从具体的来看,提升产品和服务能(49.7%)的企业占最,成式AI?与产品融合产价值是重要向。但于孵化新业务的例仅为40.6%,占最少,表明多数企业仍以优化现有业务为主,创新探索较为谨慎。提升品牌影响和客户满意度降低现有业务成本增加现有业务收孵化新的业务/创造新收来源提升产品/服务能和价值47.70%45.70%45.60%40.60%49.70%49.70%总体样本:N=2887问题:您所在的企业使用生成式AI的主要目标是什么?(多选)企业使成式AI的的18.7%39.7%24.9%3.1%4.8%个的两个的三个的四个的五个的企业使成式AI的的数量观点:与供应商联合开发产品或服务成为
13、企业引成式AI的最主要式成式AI的应式中,与供应商联合开发产品或服务最为普遍,占50.2%。这种合作模式能快速利供应商技术与业经验,结合企业需求实现定制化开发,更贴合具体场景。其次,34.6%的企业选择采标准成熟产品,以快速落地AI能。仅有15.3%的企业选择主研发模型或产品。尽管这种式具备技术掌控与差异化优势,但投、风险和专业团队门槛使其仅为少数企业的选择。与供应商联合开发产品或服务50.2%采标准的成熟产品34.6%主研发模型/产品/服务15.3%总体样本:N=2887问题:您所在的企业引入生成式AI产品方式是什么?企业使成式AI的式观点:企业使成式AI的标成效评价较为积极,特别是中企业认
14、为降本增效成效显著。受访者对成式AI的应标成效总体整体评价积极。企业规模越对使成式AI的效果评价越。从各环节来看,100以下的微企业对于降低业务成本、孵化新业务的标成效评价最,1000以上的企业对增加现有业务收的评价略于其他环节。说明中型公司可运成式AI更好地提升效率,更低的成本挖掘新的创收式,撬动企业效能。总体样本:N=1376问题:在这些目标上,生成式AI应用后的成效如何?评分量表:1 没有看到显著效果,2 一般,3 显著,4 非常显著不同规模企业对成式AI在各标上的成效评价降低现有业务成本孵化新的业务/创造新收来源增加现有业务收提升产品/服务能和价值提升品牌影响和客户满意度?2020-1
15、00101-300301-10001000以上投资篇AI?转型的投资情况观点:企业对成式AI的投资普遍保持适度,在IT投资中占越,对投资回报率的满意度也越21%-30%11%-20%5%-10%少于5%我不清楚超过30%16.63%42.19%31.17%5.72%0.14%4.16%在成式AI的企业投中,占IT预算例11%-20%的企业占最多,表明多数企业在成式AI上的投资仍保持适度。然,从投资回报率的评价来看,投资占越的企业对投资回报率的满意度也越,对成式ai投资占IT预算30%的企业对投资回报率评价较和常之和超过90%。29.70%12.11%6.49%4.17%36.97%37.00%
16、21.59%12.29%4.17%21.21%38.67%48.93%45.83%31.67%3.64%10.22%21.43%36.04%60.83%我不清楚常低较低般较常总体样本:N=2887问题:您所在企业在过去一年中对生成式AI的投资(或者付费)占总IT预算的百分比是多少?,您如何评价生成式AI技术的在企业经营中的投资回报率?对成式AI的投资(或者付费)占总IT预算的百分对成式AI的投资回报率的评价观点:企业规模越,对成式AI的投资/付费例越,50%千规模企业投资/付费例超过IT预算30%企业规模越,对成式AI的投资例越。对于员数量在1000以上的型企业,超过50%的企业将30%以上的
17、IT预算于成式AI;员数低于20的型企业中,超过半的企业在成式AI的投占投资预算的例不到5%,规模较的企业在投资更为谨慎。50.0%14.7%4.4%2.4%0.7%21.4%34.9%24.3%12.1%5.7%17.9%29.3%49.5%48.5%23.7%10.7%19.4%19.8%33.4%51.0%0.0%1.3%2.0%3.4%18.7%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%1000以上301-1000101-30020-10020超过30%21%-30%11%-20%5%-10%少于5%不同规模企业对成式AI的投资/付费情况总体样本:N=2887问
18、题:您所在企业在过去一年中对生成式AI的投资(或者付费)占总IT预算的百分比是多少?观点:60%以上的企业认为应成式AI的投资回报率较或常;特别是IT/互联/电信、能源/制造/电等领域回报率评价更。评价为“较”或“常”的例合计达到64%,其中“较”评价占43%,“常”评价为21%。评价为“常低”的仅有1.9%。业分布显,IT/互联/电信和制造/能源/电等业的投资回报评价较,教育和农业的评价相对较低,说明不同领域对成式AI的投资回报率有显著差异。1.9%9.0%25.0%43.0%21.0%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%40.0%45.0%50.0%
19、常低较低般较常企业经营中成式AI的投资回报率评估14.3%11.3%21.4%15.4%18.2%20.3%22.4%25.2%21.1%28.6%25.1%33.3%40.9%37.1%43.8%44.8%43.5%41.5%38.8%43.0%42.1%47.0%34.3%33.9%25.7%30.6%27.3%20.8%24.4%24.3%22.9%20.4%19.7%14.3%11.3%15.7%8.8%5.5%12.6%8.8%9.7%10.6%7.8%6.4%0%20%40%60%80%100%农业教育融零售/消费品医疗/健康/医药建筑/房地产交通/出/物流法律/商业咨询传媒/化/
20、体育制造/能源/电IT/互联/电信常较般较低常低总体样本:N=2887问题:您如何评价生成式AI技术的在企业经营中的投资回报率?2.26%3.26%4.12%6.21%6.47%17.29%19.93%18.11%18.63%15.47%41.35%40.22%37.04%45.34%42.45%32.33%23.91%31.69%21.74%26.62%2.26%5.43%2.47%4.35%4.68%浙江省东省江苏省上海市北京市E.超过30%D.21%-30%C.11%-20%B.5%-10%A.少于5%2024不同省市企业投资成式AI的情况总体样本:N=2887问题:您所在企业在过去一年
21、中对生成式AI的投资(或者付费)占总IT预算的百分比是多少?观点:不同省市的企业对成式AI的投资度存在定差异,北京和上海投资超IT预算30%的企业占领跑全国其他省市。北京、上海、江苏、东和浙江的企业是全国范围对成式AI投度较的五个省市,其中北京和上海的企业对成式AI投超IT预算30%的占最;东省企业投资占超10%的累计达到63%,仅次于上海和北京。风险篇AI?转型的挑战和风险观点:缺乏合适的模型和具、技术能不和才缺乏是最挑战总体来看,缺乏合适的模型和具、技术能不和才缺乏是企业使成式AI的最挑战。从业来看,制造业主要挑战是缺乏合适模型和具,对应的技术和才缺乏;医疗业,主要是缺乏管理层持、技术和数
22、据上不;融业主要挑战是算难以获取;传媒/化/体育业主要是缺乏合适的模型和具。主要挑战主要挑战IT/IT/互联互联/电信电信融融制造制造/能源能源/电电医疗医疗/健康健康/医药医药零售零售/消费消费品品交通交通/出出/物流物流教育教育农业农业建筑建筑/房地房地产产传媒传媒/化化/体育体育法律法律/商业商业咨询咨询算难以获取算难以获取27.1%32.9%25.5%27.9%20.1%23.9%21.7%17.1%24.2%23.2%20.4%才缺乏才缺乏34.7%31.4%36.5%27.3%31.9%30.4%35.7%31.4%28.0%31.7%23.3%技术能不技术能不36.5%30.0%
23、36.9%31.5%35.2%29.8%26.1%31.4%29.5%28.9%24.3%缺乏合适的模型和具缺乏合适的模型和具34.2%22.9%39.8%27.9%33.5%36.9%32.2%20.0%30.9%39.4%29.1%所需数据的可得性较低所需数据的可得性较低35.0%30.0%32.0%33.3%26.9%30.7%31.3%19.0%31.4%27.5%31.1%整体投资整体投资/付费过付费过34.7%22.9%26.6%30.9%27.4%26.7%23.5%24.8%35.3%31.0%30.1%应有门槛,不会使应有门槛,不会使26.8%24.3%27.3%21.8%2
24、7.9%26.1%30.4%21.0%32.4%28.5%24.3%缺乏管理层持缺乏管理层持22.7%18.6%29.1%40.0%21.1%23.6%23.5%26.7%30.4%23.2%34.0%企业使成式AI遇到的挑战总体样本:N=2887问题:您所在的企业应用生成式AI时遇到哪些挑战?观点:个隐私保护和络安全是最关注的风险因素三分之左右的受访者认为前企业使成式AI仍存在定风险,主要包括个隐私保护、络安全和取代影响就业等向。另外企业也认为可解释性/透明度、企业数据泄露和知识产权侵权、业务合规问题也是重要的风险点。企业使成式AI临的风险总体样本:N=2887问题:您所在企业在使用生成式A
25、I时面临哪些风险?预期篇AI?转型的未来展望观点:近七成企业计划未来年增加对成式AI的投资,并希望提升模型的基础能,降低数据和算要求。接近70%的企业计划在未来年增加对成式AI的投资或付费,其中计划增加20%-50%的企业近1/4;26%的企业计划投资与今年持平;仅有5%的企业会减少投资或付费。企业认为要规模普及成式AI,最需要提对输出结果的控制能,提模型的理解和推理能,以及降低对数据和计算资源的要求。未来投资意愿和希望AI提升的维度减少投资或付费5%保持不变26%增加少于20%44%增加20%-50%23%增加超过50%2%我不清楚0%减少投资或付费保持不变增加少于20%增加20%-50%增
26、加超过50%我不清楚050010001500降低使难度具备长期记忆能降低使成本降低幻觉,提成结果准确性降低对数据和计算资源的要求提理解能和推理能能够精确的控制输出结果总体样本:N=2887问题:您所在企业计划在未来一年内增加对生成式AI的投资或者付费吗?您认为生成式AI技术需要在哪些方面提升才能大规模普及?成式AI技术需要在哪些提升未来年对成式AI的投资和付费意愿观点:多数业认为未来员数量会减少的可能性更,互联和教育业相对更加乐观总体样本:N=2887问题:您所在的企业因为使用生成式AI,导致员工数量有什么变化?多数业认为未来员数量会减少的受访者占更,仅IT/互联/电信业认为未来员数会增加的受
27、访者占更;认为使AI后员数会增加的业中,IT/互联/电信、教育、交通/出/物流排在前三,法律/商业咨询领域排在最后;认为使AI后员数会减少的业中,法律/商业咨询、医疗/健康/医药、融排在前三,说明们认为AI会对这些业的就业带来较的冲击。0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%IT/互联/电信教育交通/出/物流农业融建筑/房地产医疗/健康/医药传媒/化/体育零售/消费品制造/能源/电法律/商业咨询增加会增加0-10%会增加10%以上0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%减少会减少0-10%会减少10-20%会减少20%-30%会减少30%以上IT/
28、IT/互联互联/电信电信教育教育交通交通/出出/物流物流农业农业融融建筑建筑/房地产房地产医疗医疗/健康健康/医药医药传媒传媒/化化/体育体育零售零售/消费品消费品制造制造/能源能源/电电法律法律/商业咨询商业咨询使AI后的员数量变化预期观点:在尚未使成式AI的受访者中,约40%表1-3年后会使,回答为不会或不确定的中,主要因为技术能不、没找到合适的场景和才缺乏不回答样本:N=225问题:未来您的公司会采用生成式AI吗?您的公司不采用生成式AI的原因是什么?在225位前尚未使成式AI的受调查者中,有40%预计在未来1-3年会使;还有44%的受访者表不确定。在回答为不会使或不确定的受访者中,他们不采成式AI的原因主要包括:技术能不、没找到合适的场景和才缺乏。未来是否会使成式AI01020304050其他存在合规风险没有质量数据应有门槛不了解/没听过缺乏合适的模型和具投产出太低才缺乏没找到合适的场景技术能不选择未来不会使或还不确定的受调查者不采成式AI的原因前尚未使成式AI的受调查者未来的使意愿不会13%预计年后会采31%预计两年后会采9%预计三年后会采3%还不确定44%项顾问:司晓、刘琼项策划:袁晓辉、李南络调研:邹晓婷、刘奕杉报告撰写:李南、袁晓辉、叶东婷腾讯研究院公众号