40%的数据分析领导者已将生成式人工智能融入日常工作，其中31%更是将其应用于代码编写领域。这一发现来自分析平台公司Alteryx于8月15日发布的一份报告，该调查覆盖了澳大利亚、英国、美国和加拿大等地的300位数据领导者，深入探讨了他们对生成式人工智能的使用现状及潜在顾虑。
调查数据显示，企业主要将生成式人工智能应用于内容生成（占比46%）、分析洞察总结（43%）、分析洞察生成（32%）、代码开发（31%）以及过程文档编写（27%）。尽管大多数企业对人工智能表现出浓厚兴趣，但实际应用比例仅为13%，这些企业正积极优化现有AI模型。另有34%的企业正处于从试点项目向生产环境过渡的关键阶段，逐步将生成式AI解决方案投入实际应用。
在已采用生成式人工智能的企业中，55%表示获得了一定程度的益处，34%更是体验到显著成效。这些积极影响主要体现在三个方面：提升市场竞争力（52%）、增强系统安全性（49%）以及优化产品性能或功能（45%）。然而也有10%的企业表示尚未感受到AI带来的直接好处，另有1%的企业认为当前阶段应用AI还为时过早。
值得注意的是，企业生成式人工智能战略的推进往往由特定领导者驱动。98%的企业确认其AI部署由内部领导者主导，其中CEO推动者占30%，IT主管指导者占25%，首席数据或分析官牵头者占22%。相比之下，35%尚未采用生成式AI的企业表示缺乏明确的领导实施计划。
尽管生成式人工智能展现出巨大潜力，但企业仍存在诸多顾虑。数据隐私问题最受关注（占比47%），其次是系统输出结果的可信度（43%）、专业人才短缺（39%）以及领导力缺失（34%）。已采用AI的企业则更关注数据所有权（29%）、数据隐私（28%）和知识产权归属（28%）等核心问题。
为缓解这些担忧，人工监督成为主流解决方案。64%的企业认为只要保留人类对输出结果的否决权，即可安全应用生成式AI。同时，70%的从业者对生成式AI抱有高度信任，认为其能够提供初步快速结果，而人类则负责审核和修改环节。
尽管生成式人工智能在企业中的应用尚处起步阶段，但越来越多的企业开始认识其价值，早期采用者已率先收获红利。生成式AI通过将大规模语言模型与低代码/无代码技术相结合，为数据民主化创造了历史性机遇，有望在业务运营、决策制定及成果呈现等方面产生深远积极影响。
