[全民AI，分化的AX]②专家解析AX失败原因

“对于同样的财务自动化工作，制造业大型企业会投入约10亿至20亿韩元，而中小企业连3000万韩元都难以承担。”

为客户企业提供AX支持的公司，在一线很容易看到“AX盲区”。专家12日在接受阿视亚经济采访时警告称，在将AI与业务及业绩相结合的“准备度”和“执行能力”方面，大型企业与中小企业之间的AX差距正在拉大；若没有政府支持，AX两极分化将进一步加剧。

Wrtn AX代表Park Minjun表示，在一线观察可发现，大型企业一旦决定推进AX，便会按部门开展规模超过10亿韩元的项目并持续投资；但中小企业则连在单一部门业务中投入初始成本也感到负担。预算差异随即导致AX水平的差距。企业往往不得不缩减原计划建设的基础设施或功能，也常被迫放弃提供适合工作环境的单独定制服务。Park代表称：“中小企业经常因成本问题，不得不放弃原本希望实现的AX水平。若投资能力有限，定制化工作也难以开展。”

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MegazoneCloud首席人工智能官Gong Seongbae表示，现场感受到的AX差距并不只是“AI采用率”的差异。随着生成式AI迅速普及，人人都能使用AI的环境已经形成，但在实际业务中的应用及向整个组织推广的层面，差异十分明显。

Gong首席人工智能官分析称：“不同于通过多个AI项目进行试验、思考全公司推广及整合治理的大型企业，相当多企业仍停留在员工各自使用AI的阶段，或尚处于筛选适用业务的阶段。”他补充称：“与拥有AX执行组织和预算的大型企业不同，很多企业往往由一两名负责人同时承担原有工作和AX任务。”

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不仅是中小企业，尚未切身体会利用AI所带来经济效益的小微业者、监管与安全要求严格的公共机构，以及大部分资料以韩文文档和纸质形式保存、数据标准化程度较低的教育机构，也面临同样的处境。Gong首席人工智能官表示：“许多机构难以确保专业人才，也因监管限制而难以利用开放式AI服务。先行与后发组织之间的差距可能随时间不断扩大。”

AX失败组织的共同点，是缺乏充足且可用的数据。数据分散在多个系统和文档中，标准与质量基准各不相同，访问权限也未得到梳理，导致AI难以加以利用。若业务在很大程度上依赖员工经验和非正式协作，也难以构建专业领域知识体系。

Bespin Global首席人工智能官Han Seonho表示：“为了打造能够让智能体AI正常运行的环境，必须优先推进既有系统现代化和数据结构化工作。许多企业在准备阶段投入的预算和人力也严重不足。”

企业内部缺乏有关如何应用AI并取得成效的路线图，也是一个问题。一名首席人工智能官称：“由于缺乏能够判断应将AI应用于哪些业务、以何种方式和顺序应用的内部能力，许多企业停留在概念验证阶段。”

专家一致认为，要缩小AX差距，不能仅停留于提供解决方案或一次性支持，而需要提供从数据整备、咨询、培训到建设完成后运营的持续性支持。

Park代表强调，为实现定制化AX，应采用由培训、咨询和建设相衔接的三角模式。Park代表称：“AX并非制作并销售一个聊天机器人，而是改变整个公司文化、在组织内部形成必须进行AI转型共识的过程。应从能够实际创造营收、降低成本的领域着手转向AI。”

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他还指出，有必要按行业和领域建立标准化AX标准，即构建可共同利用企业难以单独获得的数据、计算资源和专业人才的基础。Park代表称：“若能汇集并标准化投资能力较弱的企业和机构的需求，再与供应企业进行匹配，就能提升AX推进速度。”

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