本刊編輯編譯整理

　　德國(guó)經(jīng)濟(jì)專(zhuān)家委員會(huì)預(yù)測(cè)，未來(lái)幾十年制造業(yè)的增長(zhǎng)潛力遠(yuǎn)低于1%。其主要原因是勞動(dòng)力的萎縮，這進(jìn)一步加劇了技術(shù)工人的短缺，并減緩了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（SVR，2023年）。在此背景下，人工智能（AI）被視為通過(guò)技術(shù)進(jìn)步提高生產(chǎn)力和緩解人口下降趨勢(shì)的希望之光。

　　然而，德國(guó)企業(yè)在很大程度上仍未開(kāi)發(fā)人工智能的潛力。在歐洲的比較中，德國(guó)排名第七，共有12%的公司使用人工智能。雖然這一排名相對(duì)較好，但在歐洲范圍內(nèi)，人工智能的利用率仍有提升空間。在領(lǐng)先國(guó)家丹麥，使用人工智能的公司略高于15%。德國(guó)略高于歐盟8%的平均水平在2021-2023年期間幾乎沒(méi)有明顯增長(zhǎng)。

　　這表明，人工智能的使用因公司規(guī)模和行業(yè)的數(shù)字化強(qiáng)度而異。

　　AI的使用集中在少數(shù)行業(yè)和大公司

　　在德國(guó)，超過(guò)三分之一的大型公司（員工人數(shù)超過(guò)250人）正在使用人工智能。相比之下，小公司則比較猶豫：目前只有大約十分之一的小公司使用人工智能應(yīng)用。這種不情愿往往是由幾個(gè)因素造成的。

　　小公司通常財(cái)力和人力資源有限，因此很難應(yīng)對(duì)廣泛的數(shù)據(jù)保護(hù)要求和法律問(wèn)題，也很難投資于復(fù)雜且成本高昂的技術(shù)。此外，缺乏特定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和訣竅也阻礙了它們了解和利用人工智能為自身業(yè)務(wù)流程帶來(lái)的機(jī)遇和好處。

　　AI的應(yīng)用領(lǐng)域

　　人工智能在德國(guó)和歐洲的應(yīng)用集中在多個(gè)領(lǐng)域：德國(guó)企業(yè)認(rèn)識(shí)到人工智能的好處，尤其是在信息和通信技術(shù)安全、營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)和控制方面。在這些領(lǐng)域，它們主要依靠人工智能進(jìn)行文本和數(shù)據(jù)分析，并通過(guò)機(jī)器人流程自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。這使企業(yè)能夠高效處理大量數(shù)據(jù)，自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，從而節(jié)省時(shí)間和成本。

　　與歐洲國(guó)家相比，德國(guó)企業(yè)還需要迎頭趕上，尤其是在營(yíng)銷(xiāo)和創(chuàng)新解決方案中使用人工智能方面。其他歐洲國(guó)家在分析客戶(hù)體驗(yàn)、自動(dòng)開(kāi)展廣告活動(dòng)或優(yōu)化銷(xiāo)售策略方面更依賴(lài)于人工智能的應(yīng)用。在德國(guó)，提高物流效率的巨大潛力也尚未得到充分利用。

　　AI發(fā)展：內(nèi)部還是外部？

　　歐洲公司主要依賴(lài)商業(yè)標(biāo)準(zhǔn)軟件或市場(chǎng)上外部供應(yīng)商提供的解決方案。

　　只有大公司和精通數(shù)字技術(shù)的企業(yè)，尤其是來(lái)自信息和通信技術(shù)行業(yè)或信息和通信技術(shù)服務(wù)業(yè)的企業(yè)，才擁有定制軟件所需的資源和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。與中小企業(yè)相比，這些公司可以投入更多資金開(kāi)發(fā)自己的人工智能解決方案或根據(jù)其具體要求定制的商業(yè)軟件，使其盡可能獨(dú)立于外部供應(yīng)商。

　　使用AI的障礙

　　與歐盟國(guó)家相比，各行各業(yè)的公司在考慮使用人工智能應(yīng)用時(shí)都遇到了類(lèi)似的障礙。有一個(gè)共同的核心障礙：缺乏知識(shí)（66%）。公司的各個(gè)領(lǐng)域都需要廣泛的、通常是技術(shù)性的知識(shí)。這對(duì)于所有層級(jí)的經(jīng)濟(jì)未來(lái)都是必要的。此外，企業(yè)還擔(dān)心成本過(guò)高（51%），原因之一是人工智能應(yīng)用與公司已集成的 IT 解決方案之間缺乏兼容性（48%）。

　　與歐洲企業(yè)的平均水平相比，德國(guó)企業(yè)認(rèn)為使用人工智能的最大障礙是缺乏知識(shí)（72%），其次是與已集成系統(tǒng)缺乏兼容性（54%）和數(shù)據(jù)可用性問(wèn)題（53%）。在法律不確定性（51%）和數(shù)據(jù)保護(hù)（48%）方面，德國(guó)企業(yè)的擔(dān)憂(yōu)程度也比歐洲企業(yè)高出近10%。造成這種不同反應(yīng)的原因可能是德國(guó)更嚴(yán)格的 《全球數(shù)據(jù)保護(hù)條款》（GDPR）、人工智能法的要求不明確以及尚未出臺(tái)的責(zé)任法規(guī)。

　　決策者的具體行動(dòng)領(lǐng)域

　　德國(guó)企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到，人工智能是提高生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。然而，只有約 9% 的企業(yè)考慮在未來(lái)使用人工智能應(yīng)用。這使德國(guó)略高于歐洲平均水平。值得注意的是，隨著已經(jīng)依賴(lài)人工智能的公司比例增加，其他公司采取這一措施的意愿也趨于增強(qiáng)。分享經(jīng)驗(yàn)增強(qiáng)了人們對(duì)人工智能的信心，并有助于通過(guò)積極的最佳實(shí)踐減少不確定性。然而，政治家們也需要消除障礙。

　　從研究中可以得出三個(gè)具體的行動(dòng)領(lǐng)域：

　　首先，必須通過(guò)教育和培訓(xùn)提高數(shù)字化和人工智能技能。這不僅包括企業(yè)內(nèi)部的進(jìn)修培訓(xùn)計(jì)劃，還包括中小學(xué)和大學(xué)有針對(duì)性的教育計(jì)劃。應(yīng)在所有學(xué)習(xí)和工作階段大力加強(qiáng)數(shù)字專(zhuān)業(yè)和應(yīng)用技能的綜合教學(xué)，以滿(mǎn)足數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要求。

　　其次，應(yīng)在數(shù)字化方面為經(jīng)濟(jì)實(shí)力較弱的公司提供支持。創(chuàng)新型初創(chuàng)企業(yè)往往能開(kāi)發(fā)出簡(jiǎn)單易用的人工智能技術(shù)和應(yīng)用程序。決策者應(yīng)加強(qiáng)初創(chuàng)企業(yè)和相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)資本市場(chǎng)，以促進(jìn)此類(lèi)技術(shù)的推廣。這就需要建立一個(gè)高效的生態(tài)系統(tǒng)，讓中小型企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)能夠與老牌公司一起發(fā)展壯大。這就需要為新創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展提供不官僚、有利于創(chuàng)新的框架條件，并加強(qiáng)企業(yè)與科學(xué)之間的合作。

　　第三，必須為數(shù)據(jù)保護(hù)和數(shù)據(jù)利用建立明確的法律框架，并提高數(shù)據(jù)的可用性。在這種情況下，額外法規(guī)帶來(lái)的法律不確定性對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是雙重負(fù)擔(dān)，也是日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，這一點(diǎn)從《2023年IHK數(shù)字化調(diào)查》中也可以看出。這一增長(zhǎng)表明，迫切需要采取行動(dòng)，制定清晰易懂的法規(guī)。關(guān)于實(shí)施《人工智能法》的立場(chǎng)文件呼吁協(xié)調(diào)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)法規(guī)。重要的是，《人工智能法》所產(chǎn)生的義務(wù)應(yīng)與其他法規(guī)的標(biāo)準(zhǔn)和義務(wù)密切協(xié)調(diào)，而不是造成越來(lái)越多的法律不確定性。

　　一項(xiàng)全面的聯(lián)邦數(shù)字和數(shù)據(jù)戰(zhàn)略可以極大地促進(jìn)數(shù)據(jù)的使用和交換，從而增強(qiáng)德國(guó)經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新能力。

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