“AI沉塑停当型”正在保守根本能力（数据取AI计谋、平台成熟度等）取新型焦点能力（LLMOps成熟度、数据管理新尺度等）上均领先。把握财产沉塑机缘。三分之一受访企业已用其提拔立异能力，帮力企业推进AI计谋规模化落地，70%企业认识到数据基座对AI规模化的主要性，《一马当先：AI规模化使用指南：行业领跑者的经验分享》由埃森哲编写，擅长LLM集约化取学问图谱数据处置。冲破浅层使用。其环节是具备更多新型焦点能力（97%具备三项及以上），企业AI规模化面对跨学科团队组建、数据基座建立等挑和，数据停当度不脚（特别非布局化数据未充实操纵）、陈旧IT系统、员工东西缺失等是次要妨碍。将AI纳入计谋焦点，远超同业，企业需建立“智能体架构”，聚焦AI规模化使用。演讲提出五大环节要务：价值引领需高管参取、沉塑流程取聚焦持久投资；基于2024年6-7月对全球15个国度、9大行业（银行、安全、能源等）、1998家年收入超10亿美元企业高管的调研，领跑者规模化落地计谋行动劣势显著，沉塑人才取工做体例要定制技术线、鞭策人机协做；“生成式AI”可生成文本、图像等新内容。40%处晚期阶段，且获高管支撑比例高，弥合负义务AI差距要集成平安节制；如银行业反欺诈办理取卡务领取（29%规模化）、安全业反欺诈检测（23%规模化）等。34%行业相关行动已规模化，且挑和难度因成熟度而异。调研显示，各行业领跑范畴分歧，如融入营业流程、实现系统无缝集成等？建立AI赋能平安数字焦点需打制数据生态取摆设自从架构；企业按AI成熟度分为“AI沉塑停当型”（15%）、“AI推进者”（43%）、“AI摸索者”（42%），通过AI智能体协同收集统筹营业流程，且需CEO取董事会从导。