新澤西州蒂內克2026年3月12日 /美通社/ -- Cognizant（納斯達克股票代碼：CTSH）發布最新研究顯示，尋求采用人工智能的企業普遍傾向選擇IT服務公司，例如“AI Builder”公司。這是一種通過設計和構建定制化全棧人工智能解決方案，以實現真正企業價值的新型服務模式。
這項研究基于對600位人工智能決策者的定量調研以及對38位高級管理人員的定性訪談。研究發現，企業在選擇人工智能合作伙伴時，將定制化解決方案和靈活的合作模式視為最重要的因素，其次是價格和價值實現時間。 價格和成熟的人工智能案例研究仍然重要，但能夠將人工智能直接嵌入業務運營和價值鏈的能力更為重要。
與此同時，企業指出，僅提供通用型、現成的人工智能解決方案是人工智能提供商被拒絕的主要原因之一。其他原因還包括缺乏行業特定專業知識、無法集成到現有技術棧，以及支持和維護能力不足。 根據這項研究，企業在采用人工智能時面臨的三大挑戰是：監管和合規方面的擔憂、難以證明投資回報率以及缺乏清晰的人工智能戰略和愿景。
Cognizant首席執行官Ravi Kumar S表示：“人工智能的成功并不在于部署孤立的模型，而在于通過定制化解決方案以工程化方式將智能融入企業體系。 通往人工智能未來最可靠的途徑是使用AI Builder協作——這樣的合作伙伴具備深厚的行業背景、系統工程專業知識和運營責任感。 在Cognizant，我們專注于架起從人工智能試驗到可衡量的企業價值之間的橋梁。”
該研究的主要發現包括：
企業在擴展人工智能的過程中面臨著“混亂的中間階段”：人工智能構建者可以架起通向企業價值的橋梁——解決復雜的現實問題：
人工智能投資是長期的，而非實驗性的：企業正在持續投入資金用于人工智能，這表明他們正在進行長期的基礎設施建設，而非投機性投資：
人工智能正在助力，而非取代人力：企業領導者并未預測勞動力崩潰，而是預測人機協作的工作流程將重新設計：
在本次研究的定性訪談中，企業領導者表示“開箱即用”的人工智能解決方案并不充分；他們需要的是人工智能構建者能夠開發和調整的定制化解決方案。
英國銀行業的一位副總裁表示：“很多供應商都認為他們提供的現成解決方案能夠滿足我們的需求，但他們往往發現情況并非如此。 他們需要花費數年時間，遠超預期，還要投入大量資金（包括我們雙方的資金），才能讓這些軟件正常運行。 而且，這些不僅僅是人工智能軟件。”
美國保險行業一位首席信息官表示：“這取決于我將這一技術能力嵌入我們價值鏈的哪個環節。 有時我需要構建者和工程師，有時我需要集成者，有時我需要推動者。 因為他們更多承擔的是一種協調角色——將各類能力編織、整合在一起的角色。”
這些研究洞察表明，企業期望正在發生明顯轉變：從試驗性使用人工智能工具，轉向與AI Builder合作，由其大規模設計、構建、集成并運營人工智能系統，同時與客戶的治理、安全和風險管理框架保持一致，并創造長期業務價值。
這些發現與Cognizant首席人工智能官Babak Hodjat近期的觀點不謀而合，他指出，企業距離依賴“具有創造力”的人工智能任重道遠。 在接受《財富》（Fortune）和路透社（Reuters）采訪時，Hodjat特強調，盡管智能體和生成式人工智能系統發展迅速，但企業在設計、集成、管理和運營這些系統時仍然需要大量幫助，以確保其在復雜企業環境中滿足客戶安全、可靠性和治理方面的要求。
人工智能決策者認為，人工智能構建商等IT服務公司在協助其采用人工智能方面的能力最高（超出SaaS提供商、云提供商、人工智能模型公司、人工智能初創公司和管理咨詢公司）。 研究還發現，IT服務公司在人工智能采用的整個生命周期中都備受信賴——尤其是在人工智能系統的持續管理方面，以及在人工智能戰略、定制人工智能解決方案開發、提高組織生產力和在企業范圍內擴展人工智能方面。 在人工智能采用方面，IT服務公司的信任度比管理咨詢公司高出23%。 雖然管理咨詢公司受益于強大的品牌知名度，但它們在實際人工智能實施方面的可信度較低。
關于該研究
Cognizant的研究成果基于兩項數據：一項是2025年11月對600位人工智能決策者進行的定量研究；另一項是2025年10月對美國、德國、新加坡和澳大利亞38位負責人工智能決策的商業和技術領導者進行的定性訪談。 完整報告請點擊此處查看：人工智能如何重塑商業并為員工賦能 | Cognizant
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