本刊編輯編譯整理

　　德國經(jīng)濟專家委員會預測，未來幾十年制造業(yè)的增長潛力遠低于1%。其主要原因是勞動力的萎縮，這進一步加劇了技術(shù)工人的短缺，并減緩了經(jīng)濟增長（SVR，2023年）。在此背景下，人工智能（AI）被視為通過技術(shù)進步提高生產(chǎn)力和緩解人口下降趨勢的希望之光。

　　然而，德國企業(yè)在很大程度上仍未開發(fā)人工智能的潛力。在歐洲的比較中，德國排名第七，共有12%的公司使用人工智能。雖然這一排名相對較好，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)先國家丹麥，使用人工智能的公司略高于15%。德國略高于歐盟8%的平均水平在2021-2023年期間幾乎沒有明顯增長。

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

　　AI的使用集中在少數(shù)行業(yè)和大公司

　　在德國，超過三分之一的大型公司（員工人數(shù)超過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用。這種不情愿往往是由幾個因素造成的。

　　小公司通常財力和人力資源有限，因此很難應對廣泛的數(shù)據(jù)保護要求和法律問題，也很難投資于復雜且成本高昂的技術(shù)。此外，缺乏特定的專業(yè)知識和訣竅也阻礙了它們了解和利用人工智能為自身業(yè)務流程帶來的機遇和好處。

　　AI的應用領(lǐng)域

　　人工智能在德國和歐洲的應用集中在多個領(lǐng)域：德國企業(yè)認識到人工智能的好處，尤其是在信息和通信技術(shù)安全、營銷、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行文本和數(shù)據(jù)分析，并通過機器人流程自動化實現(xiàn)自動化。這使企業(yè)能夠高效處理大量數(shù)據(jù)，自動執(zhí)行重復性任務，從而節(jié)省時間和成本。

　　與歐洲國家相比，德國企業(yè)還需要迎頭趕上，尤其是在營銷和創(chuàng)新解決方案中使用人工智能方面。其他歐洲國家在分析客戶體驗、自動開展廣告活動或優(yōu)化銷售策略方面更依賴于人工智能的應用。在德國，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？

　　歐洲公司主要依賴商業(yè)標準軟件或市場上外部供應商提供的解決方案。

　　只有大公司和精通數(shù)字技術(shù)的企業(yè)，尤其是來自信息和通信技術(shù)行業(yè)或信息和通信技術(shù)服務業(yè)的企業(yè)，才擁有定制軟件所需的資源和專業(yè)知識。與中小企業(yè)相比，這些公司可以投入更多資金開發(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，使其盡可能獨立于外部供應商。

　　使用AI的障礙

　　與歐盟國家相比，各行各業(yè)的公司在考慮使用人工智能應用時都遇到了類似的障礙。有一個共同的核心障礙：缺乏知識（66%）。公司的各個領(lǐng)域都需要廣泛的、通常是技術(shù)性的知識。這對于所有層級的經(jīng)濟未來都是必要的。此外，企業(yè)還擔心成本過高（51%），原因之一是人工智能應用與公司已集成的 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，德國企業(yè)認為使用人工智能的最大障礙是缺乏知識（72%），其次是與已集成系統(tǒng)缺乏兼容性（54%）和數(shù)據(jù)可用性問題（53%）。在法律不確定性（51%）和數(shù)據(jù)保護（48%）方面，德國企業(yè)的擔憂程度也比歐洲企業(yè)高出近10%。造成這種不同反應的原因可能是德國更嚴格的 《全球數(shù)據(jù)保護條款》（GDPR）、人工智能法的要求不明確以及尚未出臺的責任法規(guī)。

　　決策者的具體行動領(lǐng)域

　　德國企業(yè)已經(jīng)認識到，人工智能是提高生產(chǎn)力和競爭力的關(guān)鍵因素。然而，只有約 9% 的企業(yè)考慮在未來使用人工智能應用。這使德國略高于歐洲平均水平。值得注意的是，隨著已經(jīng)依賴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。分享經(jīng)驗增強了人們對人工智能的信心，并有助于通過積極的最佳實踐減少不確定性。然而，政治家們也需要消除障礙。

　　從研究中可以得出三個具體的行動領(lǐng)域：

　　首先，必須通過教育和培訓提高數(shù)字化和人工智能技能。這不僅包括企業(yè)內(nèi)部的進修培訓計劃，還包括中小學和大學有針對性的教育計劃。應在所有學習和工作階段大力加強數(shù)字專業(yè)和應用技能的綜合教學，以滿足數(shù)字經(jīng)濟的要求。

　　其次，應在數(shù)字化方面為經(jīng)濟實力較弱的公司提供支持。創(chuàng)新型初創(chuàng)企業(yè)往往能開發(fā)出簡單易用的人工智能技術(shù)和應用程序。決策者應加強初創(chuàng)企業(yè)和相關(guān)的風險資本市場，以促進此類技術(shù)的推廣。這就需要建立一個高效的生態(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，并加強企業(yè)與科學之間的合作。

　　第三，必須為數(shù)據(jù)保護和數(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)帶來的法律不確定性對企業(yè)來說是雙重負擔，也是日益嚴峻的挑戰(zhàn)，這一點從《2023年IHK數(shù)字化調(diào)查》中也可以看出。這一增長表明，迫切需要采取行動，制定清晰易懂的法規(guī)。關(guān)于實施《人工智能法》的立場文件呼吁協(xié)調(diào)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)經(jīng)濟法規(guī)。重要的是，《人工智能法》所產(chǎn)生的義務應與其他法規(guī)的標準和義務密切協(xié)調(diào)，而不是造成越來越多的法律不確定性。

　　一項全面的聯(lián)邦數(shù)字和數(shù)據(jù)戰(zhàn)略可以極大地促進數(shù)據(jù)的使用和交換，從而增強德國經(jīng)濟的創(chuàng)新能力。

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