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人工智能（AI）的迅猛發展正以前所未有的速度重塑各行各業。在近期举行的IBM香港2025科技論壇上，來自150多家機構的360多位行業領袖和科技先驅齊聚一堂，共同探討AI驅動轉型的業務需求，以及企業如何從簡單地整合AI（+AI）過渡到將AI嵌入其運營核心（AI+）。

IBM 香港總經理潘鳳瑤（Mimi Poon）強調了企業採取行動的緊迫性，她說：「AI 的真正力量不僅在於技術本身，還在於推動AI採用的人。AI+ 時代的成功將屬於那些同時投資於 AI 創新和員工技能再培訓的企業，確保他們的團隊有能力充分發揮 AI 的潛力。領先的企業將是那些優先考慮提升企業整體的 AI 素養、構建可擴展且負責任的 AI 解決方案、並培養持續創新文化的企業。在港澳市場，IBM將繼續致力於幫助企業有效且負責任地擴展 AI，加速AI+轉型。」

IBM 香港總經理 Mimi Poon 與觀眾互動時問：「你們當中有多少人相信 AI 將在未來三年內從根本上改變您的業務？」

揭開 AI 驅動的自動化時代

許多公司通往 AI+ 的旅程都是相似的，先從實驗和一些初始用例開始。當他們在公司內部將AI與 IT自動化相結合時，轉折點就出現了。從此刻起，當他們將AI應用於代碼開發和數碼勞動力，並將AI助理和智能體整合到企業流程中，AI融入公司的核心運營，這時企業就步入了AI+，把生產力提升帶到新的高度，使進一步的增長和創新成為可能。

星展銀行（香港）有限公司董事總經理兼香港及中國內地科技及營運主管Alfian Michael Sharifuddin先生（上圖左一）、港鐵公司全球創新總經理David Chan先生（上圖左二）；東亞銀行有限公司總經理兼營運部主管Kenny Au先生（上圖左三）；以及 IBM 亞太區客戶成功負責人 Jerry Zhu 先生（上圖左四），出席了由Protiviti香港董事總經理兼亞太區金融服務轉型主管 Karen Ko 女士（上圖左五）主持的主題為「AI驅動的自動化時代」小組討論。

拥抱混合云，实现AI投资回报最大化

在企業內部規模化部署AI需要無縫訪問為其提供支持的數據。 因此，混合雲是實現AI投資回報最大化的基本要素，預計到 2027 年，75% 的AI部署都將使用容器 ⁱ。 

IDC 在本地區的研究表明，企業在本地、私有雲和公有雲上的算力部署日趨平衡。 今時今日，企業管理混合多樣的IT環境極具挑戰性：一方面，企業需要提供無處不在的 IT 資源訪問並實現數據民主化；另一方面，他們還需要維持成本、治理和對資源的嚴格監管，要最大限度地降低風險和提高創新能力。如今，企業要能夠敏銳地評估新投資的回報率，這就需要對解決方案部署所投入的成本和資源保持很高的財務透明度。

L'Occitane Group 亞太區首席信息官 Terrence Siu 先生（上圖左一）和Vistra集團首席技術官Tim Leung先生（（上圖左二），參加了由IDC亞太地區研究數據與分析集團副總裁Avneesh Saxena主持的主題為「在雲和AI時代構建負責任的計算」的小組討論，探討如何構建更負責任的混合雲架構，在AI時代駕馭企業的雲之旅。

彌合AI就緒的差距

儘管AI的採用率在過去幾年中急劇上升，但 Gartner 報告稱，由於複雜性、成本和風險等障礙，多達 54% 的AI項目未能通過試點而進入生產階段。

IBM 最新的全球研究還強調，雖然企業領導者認識到了AI的變革潛力—— 85% 的高管認為AI將在三年內推動商業模式創新 ⁱⁱ，但許多企業仍面臨重大障礙：

• 治理差距 —— 68% 的首席執行官同意AI治理應嵌入到AI的設計中，但只有 39% 的首席執行官制定了強有力的治理框架。ⁱⁱⁱ
• 技能短缺 —— 35% 的員工在未來三年內需要通過再培訓學習新技能，許多組織仍在努力跟上AI採用的步伐。^iv
• 基礎設施和數據準備不足 —— 只有 25% 的 IT 領導者認為他們的基礎設施能夠支持企業規模化擴展AI，只有 21% 的領導者對他們的數據準備有信心。^v

這些發現強調，企業要擴展AI，就必須在治理、技能和基礎設施方面打下堅實基礎。

從 +AI 到 AI+：AI 生產力的四大構件

隨著企業從AI實驗轉向規模化部署，需要正確的AI生产力構件，包括：

第一，用例，企業希望AI在哪些方面提供幫助？

第二，強大的數據基礎和正確的模型，包括性能和成本效益更高的小型 LLM。

第三，端到端、可信賴的治理，讓企業可以放心地在整個企業部署AI。

第四，AI助理和智能体，將企業工作效率提升到新的高度。

AI正在許多領域產生積極影響，包括客戶服務、數碼勞動力和 IT 運營。專注於這些戰略性領域可以幫助企業避免陷入AI項目停滯和試點項目無法擴展的陷阱，有助於建立對AI投資回報的基本認知，向董事會展示AI的價值，從而使企業能夠繼續投資和創新。

現實世界的例子很好地證明了AI為這些領域帶來的實際成效：

• 增強客戶體驗 —— NatWest 銀行利用 IBM 的AI增強其虛擬助理 Cora 的功能，為客戶提供更直觀、更個性化的支持。
• 提高生產力 —— IBM 已積極採用AI驅動的自動化來提高生產力。例如，IBM 94% 的基本HR查詢現在都由AI助理來回答；AI為公司的合同起草流程提速 80%。自 2023 年初以來，AI已經为IBM節省了約 35 億美元的生產力成本。^vi
• 提升數碼和粉絲體驗 —— 從溫布爾登到一級方程式的法拉利車隊，AI正在通過實時分析和互動體驗，徹底改變粉絲參與體育賽事的方式。

IBM 的 AI 戰略：聚焦更透明、更高效的企業解決方案

作為一家擁有 110 多年創新曆史的全球技術領導者，IBM 始終致力於幫助企業採用、整合和擴展尖端技術，以增強競爭力並推動成功。 企業在 AI+ 時代取得成功，需要採用包含開放式創新、多模式 AI 和混合雲在內的戰略性方法。

IBM 的AI戰略旨在提供透明、高效和企業就緒的解決方案，並以四大支柱為基礎：

1. 開放式創新 —— 通過開放式協作推動AI的開發

IBM 相信開放式創新的力量可以加速 AI 的採用和開發。通過開源 Granite 模型，IBM 旨在為全球開發人員提供支持。 此外，IBM 的多模型方法允許客戶將開源模型與他們自己的定制 AI 解決方案通過 watsonx.ai 進行無縫集成，從而確保 AI 部署的靈活性和選擇性。

2. 成本效益 —— 提供企業級、適合用途的 AI

長期以來，AI一直關乎規模而非效率，即假定更大的模型能帶來更好的結果。然而，IBM 的經驗表明，優化的、適合用途的模型可提供更高效率，同時不會帶來不必要的複雜性。

IBM Granite 模型可以為包括金融、電信和 IT 等在內的行業節省 90% 以上的AI推理成本^vii，這就是很好的證明。這種效率使得AI更經濟、更可擴展、更易獲得，從而為各種規模的企業打開了大門，包括中小型企業（SME），而不僅僅是大型企業。

3. 混合設計—— 實現數據主權、靈活性和AI的可擴展性

目前， 只有1%的企業數據被用到了大型語言模型（LLM）中。要充分釋放AI的潛力，企業必須彌合數據孤島，並確保其基礎架構為AI做好準備。

IBM 的 「混合設計（hybrid-by-design）」，即基於紅帽OpenShift的開放式混合雲的方法，使企業能夠在本地、多雲環境或邊緣等任何需要的地方運行AI，幫助解決數據安全性和合規性問題，並確保運營的靈活性。這在有數據主權規定的地區尤為重要，使企業能夠保持對其最寶貴的資產（即數據）的控制。

4. 領域專業知識—— 加速AI的採用、擴大現實世界的影響

AI的採用不僅關乎技術，還需要深厚的行業專業知識和對現實世界業務挑戰的理解。

IBM 是唯一一家擁有大規模諮詢業務的技術公司，這是其獨特的差異化優勢，尤其是在幫助客戶部署AI方面。IBM 的 16 萬名顧問運用他們在數據、AI和混合雲方面的專業知識來指導客戶的業務轉型。2024 年，名為 IBM Consulting Advantage 的新平台使這些專業知識得以增強，該平台為 IBM 顧問配備了針對特定角色和領域的AI助理、智能體和應用程序，與傳統的諮詢方法相比，能夠提供更深入的洞察、更快的價值實現時間和更高的效率。 同時利用 IBM Garage 協作創新模式，IBM 顧問與客戶共同構建和擴展AI解決方案，確保能夠負責任地、有效地實施AI。

憑借開放、經濟高效、混合和特定領域的AI解決方案，IBM 正在幫助企業從+AI（將AI作為局部的附加功能）轉變為AI+（將AI全面整合到企業運營的AI優先戰略），為實現更智能、更高效、更創新的未來鋪平道路。

前路： AI智能體的崛起

除了生成式AI，下一個前沿領域是AI智能體，即能夠自主決策和優化流程的AI系統，它將重新定義企業的運營，讓AI能夠主動執行任務、簡化工作流程並加強決策，而無需持續的人工干預。

隨著AI領域的不斷發展，企業應立刻展開行動，彌合AI就緒的差距、踏上 「AI+」之旅。通過AI為先的轉型戰略，企業有望在未來幾年實現前所未有的增長和創新。