IBM 把握 AI 和自動(dòng)化的機(jī)遇：時(shí)不我待 2023

時(shí)不我待IBM擁有經(jīng)過驗(yàn)證的工具、見解和專業(yè)知識(shí)，可幫助您在流程和員工團(tuán)隊(duì)。如需了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問/automation1現(xiàn)在正是探索生成式AI哪些潛力的絕佳時(shí)機(jī)。生成式AI采用和數(shù)據(jù)主導(dǎo)式創(chuàng)新領(lǐng)近九成的生成式AI先行者(87%)表示，生成式AI可以幫超過八成(82%)的受訪者認(rèn)為生成式AI的收益大于潛在21在生成式AI采用和數(shù)據(jù)主導(dǎo)式創(chuàng)新領(lǐng)域處于前沿的企業(yè)（我們稱為生成式AI先行者，挑戰(zhàn)：盡管有一些組織在加速行動(dòng)，但也有一些組織未跟上步伐。早期采用者和猶豫不響最深遠(yuǎn)的AI和自動(dòng)化調(diào)研。我們針對(duì)全球范圍內(nèi)的2,000調(diào)研，其中包括首席自動(dòng)化官，了解他們?cè)谕ㄟ^AI和自動(dòng)化推動(dòng)智能化工作流以改善連重點(diǎn)分析了上面提到的“生成式AI先行者”。此類組織正在對(duì)生成式AI技術(shù)進(jìn)行重要適應(yīng)這項(xiàng)新興技術(shù)，現(xiàn)在正是探索生成式AI和自動(dòng)化可為組織釋放哪些潛力的絕佳在接下來的章節(jié)中，我們將深入探討四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：數(shù)據(jù)與準(zhǔn)備、勞動(dòng)力人才與數(shù)字助理、IT機(jī)遇以及投資優(yōu)先事項(xiàng)。與此同時(shí)，我3重要或至關(guān)重要）以加快其組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)在投資和擴(kuò)展IT平臺(tái)與應(yīng)用，以及通過自動(dòng)化降低ITAI先行者83%74%66%58%問：上述每一項(xiàng)原因?qū)τ谀M織的自動(dòng)化投資的重要程度如何（請(qǐng)給出1-5的評(píng)分百分比=回答4或5的受訪者。4“極致數(shù)字化”的時(shí)代已拉開帷幕，這催生了不計(jì)其數(shù)的數(shù)據(jù)源和微觀這些高度自動(dòng)化和智能化的工作流可以幫助組織提高生產(chǎn)力并滿足客戶需求，從而保持競爭力。當(dāng)然，高管們希望自動(dòng)化能夠產(chǎn)生更廣泛的業(yè)務(wù)影響，但同時(shí)也在通過實(shí)時(shí)洞所有這一切的基礎(chǔ)要素就是數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)本身并不具有價(jià)值。數(shù)據(jù)的實(shí)用性取決于其來源的透明度、信任和安全性。針對(duì)數(shù)據(jù)管理和AI的使用實(shí)施強(qiáng)有力的治理對(duì)于保持這種傳統(tǒng)AI與機(jī)器學(xué)習(xí)及生成式AI主動(dòng)警報(bào)?！崩?，在日益注重可持續(xù)發(fā)展的世界中，客戶期望供應(yīng)鏈提供從第一公里到最后一公里的完全透明度。如果能夠引入對(duì)數(shù)據(jù)和AI管道的良好治理，智能工作流但可見數(shù)據(jù)并不總是等同于可消費(fèi)的數(shù)據(jù)。而這就催生理解的格式并進(jìn)行傳遞。與AI和分析相結(jié)合，數(shù)據(jù)可視化有助于模擬決策影響、預(yù)測運(yùn)營挑戰(zhàn)、對(duì)前瞻性的新戰(zhàn)略進(jìn)行建模，以及在沒有可用歷史數(shù)據(jù)的情況下對(duì)選項(xiàng)進(jìn)行評(píng)估，尤其是應(yīng)對(duì)一些前所未有的情形?？梢暬茉L高管希望這些模型能夠提高預(yù)測性運(yùn)營的透明度和沒有AI。而AI則是自動(dòng)化的基礎(chǔ)。正是因此，66%的受訪者表示，如果沒有整合于一體的數(shù)據(jù)和AI戰(zhàn)略，其通常，這種整體思維需要超越企業(yè)本身。為了提高透明度和可見性，越來越多的企業(yè)高管開始將智能工作流與高管預(yù)計(jì)新興技術(shù)將能夠通過這些生態(tài)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)字連接來提高透明度和可見性。與現(xiàn)在相比，超過兩倍的受訪高管預(yù)計(jì)，到2026年，擴(kuò)展至生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴AI先行者75%72%67%56%問：您的組織在過去三年中的績效與競爭對(duì)手/同類組織相比如何（請(qǐng)給出1-5的評(píng)分百分比=回答4或5的受訪者。6IT外包服務(wù)提供商BlueIT致力于略，以確保性能、優(yōu)化IT支出以及減少碳排放。實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的關(guān)鍵在于能夠?yàn)榭蛻籼峁?duì)整個(gè)IT環(huán)境的全面視圖，并幫助客戶主動(dòng)重新分配資源，以減目前，BlueIT的一項(xiàng)側(cè)重點(diǎn)是從傳統(tǒng)ITOps轉(zhuǎn)型為AIOps。在此之前，BlueIT團(tuán)隊(duì)要依賴不同的監(jiān)控工具和手動(dòng)干預(yù)來優(yōu)化客戶的環(huán)境?，F(xiàn)在，他們已經(jīng)全棧視圖和AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化。這有助于BlueIT團(tuán)隊(duì)及–應(yīng)用資源決策速度提升60%“這些工具展現(xiàn)出了AI方法的資源規(guī)模和確保性能的行動(dòng)盡管AI和自動(dòng)化有助于打造更加智能化的工作流，但要報(bào)告或信息。”8生成式AI問：考慮到您組織的生成式AI戰(zhàn)略，您在多大程度上同意以上陳述？可以騰出更多時(shí)間專注于更具戰(zhàn)略價(jià)值、可改善客戶和業(yè)務(wù)合作伙伴關(guān)系的活動(dòng)（請(qǐng)參閱案例研究“SELTA年對(duì)組織產(chǎn)生最重大的影響。自動(dòng)化和AI不僅可以改善員工工作和生產(chǎn)力，而且還有助于緩解勞動(dòng)力短缺并然而，自動(dòng)化的這些積極方面并不一定能保證轉(zhuǎn)型會(huì)一可能會(huì)限制勞動(dòng)力技能提升。積極擁抱數(shù)字自需要在觀念上進(jìn)行明確的轉(zhuǎn)變，而這就需要高我們的研究表明，新一代AI先行者展現(xiàn)出了尤為積極的態(tài)度。與其他組織相比，AI先行者更頻繁地通過關(guān)鍵舉措來簡化轉(zhuǎn)型，例如實(shí)施針對(duì)智能自動(dòng)化的卓越中心、利用多學(xué)科團(tuán)隊(duì)融合技術(shù)和業(yè)務(wù)專業(yè)知識(shí)、聘請(qǐng)首席自動(dòng)化官或同等職位，以及指導(dǎo)員工使用數(shù)字助理使他們了解如何高效、正確地使用AI和自動(dòng)化技術(shù)。AI先行者78%71%50%40%問：您的組織采取了哪些人才舉措來支持自動(dòng)化戰(zhàn)略（請(qǐng)給出1-5的評(píng)分百分比=將相應(yīng)舉措評(píng)為4或5的受訪者。10韓國領(lǐng)先的研發(fā)公司大宏制藥協(xié)助創(chuàng)立了一家名為善全球人類藥物安全的關(guān)鍵藥物警戒(PV)流程。藥物警戒是一種法定學(xué)科，用于檢測和報(bào)告藥物的不良反行廣泛搜索。除了搜索外，藥物警戒人員還需要保存截屏、下載源文檔、記錄搜索結(jié)果，并將數(shù)據(jù)–文獻(xiàn)檢索時(shí)間從五分鐘縮短至一分鐘–為專家提供更多時(shí)間來提高藥物警戒質(zhì)量–幫助提供更安全的藥物據(jù)需要提供的、基于廣泛背景的洞察，AI驅(qū)動(dòng)的工作流可以引導(dǎo)團(tuán)隊(duì)開展更高價(jià)值的客戶和合作伙伴協(xié)作、數(shù)字化技術(shù)正在通過傳統(tǒng)AI和生成式AI獲得更加復(fù)雜的分析與決策能力。超過四分之三(77%)的首席級(jí)高計(jì)，在未來三年內(nèi)，數(shù)字助理將支持員工做出高%%%%31%31%34%33%38%傳統(tǒng)AI機(jī)器學(xué)習(xí)+生成式AI問：今天和三年后（2023年和2026年）相比，自動(dòng)化工具執(zhí)行上述活動(dòng)的百分比分別是多少？1112性變革，隨著物理工作地點(diǎn)的重要性不斷降低，從世界作，通常采用虛擬形式，并由生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴提供支為無論是在企業(yè)內(nèi)部還是在生態(tài)系統(tǒng)中，這些數(shù)據(jù)都必13IT自動(dòng)化的潛在財(cái)務(wù)優(yōu)勢，自動(dòng)化如何緩解IT風(fēng)險(xiǎn)，以及自動(dòng)化如何提高整體IT運(yùn)營為了從被動(dòng)式IT管理轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)性IT管理，組織需要利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來自動(dòng)化IT和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營（請(qǐng)參閱案例研究“伊萊克斯”）。我們的調(diào)研揭示了這方面的潛力。盡運(yùn)營管理的自動(dòng)化水平預(yù)計(jì)在未來三年內(nèi)將增長一倍或更多（參見圖5）。這是來自所○今天○未來三年IT服務(wù)管理118%97%IT運(yùn)營管理131%57%問：在未來三年內(nèi)，貴組織將在多大程度上實(shí)現(xiàn)端到端的IT工作流自動(dòng)化（請(qǐng)給出1-5的評(píng)分百分比=回答4或5的受訪者。14視龐大而復(fù)雜的全球IT基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營效率，涵蓋65個(gè)國家/地區(qū)的1萬臺(tái)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等。伊萊克斯AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化來快速解決全球范圍內(nèi)的IT問題，以保持高水平的成本效益和制造量，甚至為宏大的環(huán)–減少生產(chǎn)停機(jī)時(shí)間是完善AI運(yùn)營管理的第一步，也可能是讓自學(xué)習(xí)技術(shù)以最快速度實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)的第一步?！睘楹谓M織對(duì)自動(dòng)化IT充滿信心？首先，無論是從技術(shù)性能的角度還是從財(cái)務(wù)角度來看，預(yù)計(jì)，隨著數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載數(shù)量和復(fù)雜性的增加，IT自動(dòng)化的投資回報(bào)率也會(huì)增加80%34%32%53%-問：您在多大程度上同意以下陳述？隨著數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載數(shù)量和復(fù)雜性的增長，投資回報(bào)率和IT自動(dòng)化水平也會(huì)增加。百分比=同意和非常同意的受訪者。問：在未來三年內(nèi)，貴組織將在多大程度上實(shí)現(xiàn)端到端的IT工作流自動(dòng)化（請(qǐng)給出1-5的評(píng)分百分比=回答4或5的受訪者。15問：2021年和2023年，您組織的自動(dòng)化投資和計(jì)劃的投資回報(bào)率是多少？您預(yù)計(jì)2025年和2030年的投資回報(bào)率是多少？1516vocnvocn在IT領(lǐng)域，自動(dòng)化的大部分價(jià)值在于管理風(fēng)險(xiǎn)和問題（見圖7）。例如，采用自動(dòng)化治理政策有助于確保AI生成的資產(chǎn)可以追溯到基礎(chǔ)模型、數(shù)據(jù)集或其他輸入，并更加輕松地針對(duì)不斷變化的法規(guī)做出調(diào)整和響應(yīng)。事實(shí)上，80%的生成式AI先行者表示其組織在使用自動(dòng)化治理策略實(shí)現(xiàn)監(jiān)管合規(guī)性方面取得了進(jìn)展。機(jī)器學(xué)習(xí)和其他AI技術(shù)來自動(dòng)識(shí)別和解決IT問題。7AIOps可以提供事件關(guān)聯(lián)，幫助組織預(yù)測和防止機(jī)，并減輕對(duì)業(yè)務(wù)及客戶的負(fù)面影響。此外，AI可以幫助組織更快地解決意外事件，以及識(shí)別其可能原因。這有助于大幅減少確定問題根源以及避免問題再次動(dòng)態(tài)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)拓?fù)浣Ｅc分析可觀測性AIOps信息來源：IBM商業(yè)價(jià)值研究院。17和流程，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。生成式AI可以快速實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?！眲?dòng)態(tài)拓?fù)涫且环N動(dòng)態(tài)細(xì)分雕刻(tessellationsculpting) AI的修正建議，以加速解決問題?？捎^測性提供對(duì)應(yīng)用和基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營可見性，并主要通過基于日志、可視化技術(shù)，同時(shí)還要利用生成式AI驅(qū)動(dòng)的計(jì)算功為先發(fā)制人的新戰(zhàn)略建模，以及在沒有可用歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)化的一項(xiàng)共性就是主動(dòng)性，而這也是自動(dòng)化的本和流程挖掘與發(fā)現(xiàn)將實(shí)現(xiàn)更高的自動(dòng)化水平，比其他AI先行者89%83%80%76%問：到2026年，您的組織將在多大程度上實(shí)現(xiàn)上述IT運(yùn)營的自動(dòng)化（請(qǐng)給出1-5的評(píng)分百分比=回答4或5的受訪者。18高管對(duì)技術(shù)投資的重點(diǎn)關(guān)注揭示了他們對(duì)智能自動(dòng)化的熱情。近七成(67%)的受訪高管側(cè)重于AI、自然語言處理、聊天機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)。從整體IT的角度來看，60%的受訪高管通過自動(dòng)化方面的投資來降低IT和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜如果說資金有說話的權(quán)力，那么生成式AI投資就會(huì)有其獨(dú)特的聲音，并且會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。生成式AI先行者高度注重生成式AI投資，并更加廣泛地將企業(yè)架構(gòu)與業(yè)務(wù)活動(dòng)及流程相對(duì)齊，其比例要比其他組織高出40%。此外，生成式AI先行者在實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)和績效。生成式AI先行者還更加廣泛地整合應(yīng)用和系統(tǒng)，以便通過事件流、企業(yè)消息傳遞和API管理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流自動(dòng)化，其比例要遠(yuǎn)高于其他組織。例如，與其他組織相比，生成式AI先行者使用事件流實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流自動(dòng)化的比例要高出40%（70%比50%使用企業(yè)消息傳遞實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流自動(dòng)化的比例要高出38%（65%比47%使用API管理19霧、消耗資源的技術(shù)。然而，“云”切實(shí)存體服務(wù)器陣列，而云和AI應(yīng)用都需要算力支持。實(shí)際9隨著公眾對(duì)這種影響的認(rèn)識(shí)不斷增強(qiáng)，組織在以負(fù)責(zé)任、可持續(xù)的方式使用云計(jì)算方面，也將面臨著越FinOps是一種不斷發(fā)展的云財(cái)務(wù)管理學(xué)科和文化實(shí)財(cái)務(wù)、技術(shù)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)凝聚在一起，共同做1010GreenOps是一種集成了技術(shù)、工藝和業(yè)務(wù)實(shí)踐的運(yùn)營模式，可優(yōu)化云端效率，同時(shí)減少對(duì)環(huán)境的建筑材料和更智能的控制系統(tǒng)來提高資源利在這方面，自動(dòng)化和AI將如何發(fā)揮作用？一個(gè)例子助于協(xié)同供應(yīng)與需求、有效優(yōu)化云使用以及12實(shí)際上，自動(dòng)化和AI是跨這兩個(gè)學(xué)科運(yùn)行的共20AI先行者AI先行者近九成(87%)的受訪高管預(yù)計(jì)其自動(dòng)化戰(zhàn)略將有助于AI驅(qū)動(dòng)的智能工作流和IT自動(dòng)化可以確定對(duì)業(yè)務(wù)績效貢獻(xiàn)最大的流程。然后，利用流程挖掘數(shù)據(jù)科學(xué)的強(qiáng)大功能，企業(yè)可以深入分析其流程和事件日志，以揭示關(guān)于模式、效率低下和瓶頸的重要洞察。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法為有針對(duì)性地提高生產(chǎn)力創(chuàng)造了條件，最終推動(dòng)優(yōu)化流程績效并助力整體業(yè)務(wù)取得更大的成功。實(shí)際上，超過一半(54%)的生成式AI先行者認(rèn)為，與IT可觀測性相結(jié)合，流程挖掘可以提供企業(yè)級(jí)運(yùn)營與影響分析此外，通過AI庫、應(yīng)用和API實(shí)現(xiàn)應(yīng)用連接能力，組織可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用級(jí)共享，甚至實(shí)現(xiàn)更高水平的自動(dòng)化。現(xiàn)在，組織可以使用開源庫、框架和工具來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、可視化且基于代碼的數(shù)據(jù)科學(xué)功能，從而根據(jù)特定高管們對(duì)自動(dòng)化和AI戰(zhàn)略在未來三年內(nèi)取得的的成效抱有很高的期望，他們預(yù)計(jì)生成式AI將實(shí)現(xiàn)可觀的財(cái)務(wù)回報(bào)。生成式AI項(xiàng)目的平均投資回報(bào)率穩(wěn)步上升。受訪高管預(yù)計(jì)，到2025年，生成式AI項(xiàng)目的投資回報(bào)率將超過10%。因此，許多企業(yè)計(jì)劃在未來兩年內(nèi)推動(dòng)生成式AI的采用。如今的企業(yè)高管對(duì)生成式AI的熟悉度遠(yuǎn)高于2016年傳統(tǒng)AI第一波發(fā)展浪潮時(shí)的情形。因此，企業(yè)高管對(duì)部署生成式AI的場景有了更加14這在一定程度上也助推了生成式AI的此外，受訪高管普遍預(yù)計(jì)其組織實(shí)施AI驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營所帶來的業(yè)務(wù)收入在未來三年將增長大約一倍。（見AI驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)發(fā)展○所有其他受訪者○生成式AI先行者問：2023年和2026年，AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化將帶來多少額外的年度收入增長？21生成式AI和自動(dòng)化正在重塑社會(huì)、商業(yè)、勞動(dòng)力和技術(shù)格局，未來有望實(shí)現(xiàn)巨大的潛在回報(bào)。為了理解和加速實(shí)現(xiàn)生成式AI和自動(dòng)化的未來前景，當(dāng)今的首席級(jí)高管應(yīng)當(dāng)采取哪些措施來掃清障礙并降低風(fēng)險(xiǎn)？他們今年可以取得哪些成果，明年又可以實(shí)現(xiàn)哪些改進(jìn)？與此同時(shí)，他們應(yīng)當(dāng)如何將生成式AI整合到組織的整體轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中？生成式AI和自動(dòng)化如何從“新聞熱點(diǎn)”轉(zhuǎn)變?yōu)槠占皯?yīng)用？請(qǐng)繼續(xù)閱讀我們的行動(dòng)指南，獲取相關(guān)建議、不可少的。我們正迅速從概念炒作轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用，力爭中將要進(jìn)行跟蹤的具體指標(biāo)。”智能自動(dòng)化之路我們的調(diào)研表明，生成式AI的使用不應(yīng)過于保守。生成式AI先行者77%的生成式AI先行者表示，大規(guī)模應(yīng)用AI可以實(shí)現(xiàn)重大回報(bào)生成式AI先行者并不是僅停留在空談上—事實(shí)上，他們用實(shí)際行動(dòng)取得了卓越的成果。他們表示其組織的年凈利潤要比其他組織高出盡管生成式AI先行者僅占受訪者總數(shù)的19%，但也有一個(gè)好消息—如果您借鑒他們的策略和成功經(jīng)驗(yàn)，那么您的組織也可以成為先行者22提高跨生態(tài)系統(tǒng)智能工作流的提高跨生態(tài)系統(tǒng)智能工作流的把握AI和自動(dòng)化的機(jī)會(huì)信息來源：IBM商業(yè)價(jià)值研究院。2324智能自動(dòng)化之路–利用混合云模型中的強(qiáng)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，同時(shí)結(jié)–利用所需的集成工具打通數(shù)據(jù)與運(yùn)營，從而推動(dòng)–通過應(yīng)用連接為自動(dòng)化工作流提供支持，以實(shí)現(xiàn)–提高工作流自動(dòng)化水平，讓員工專注于更高價(jià)值的速度和效率步伐保持一致。3.開發(fā)敏捷的智能化工作流程以快速應(yīng)對(duì)–在各種計(jì)算環(huán)境中組裝數(shù)據(jù)以配置工作流，從而支持人工智能和高度自動(dòng)化。增強(qiáng)人工智能，打–管理API以在應(yīng)用之間共享第三方數(shù)據(jù)源。API管理可在需要的時(shí)間將數(shù)據(jù)移至所需位置。–建立事件驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)，以便在檢測到特定情形時(shí)4.通過智能自動(dòng)化支持實(shí)時(shí)決策和行動(dòng)，從而提優(yōu)化和解決方案收集。–結(jié)合預(yù)測性和規(guī)范性分析以及見解與業(yè)務(wù)知識(shí)來來提高員工生產(chǎn)力，從而騰出時(shí)間來應(yīng)對(duì)真正的–開發(fā)強(qiáng)大的AI和自動(dòng)化功能來加快整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)智能工作流的洞察和決策。–探索數(shù)字儀表盤方法、云管理平臺(tái)和基于云的流程挖掘解決方案。–提高跨生態(tài)系統(tǒng)供應(yīng)鏈工作流每個(gè)觸點(diǎn)的透明–利用安全、開放的混合云環(huán)境來更加快速、順暢企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用。–優(yōu)化IT運(yùn)營，避免過度供應(yīng)產(chǎn)生的財(cái)務(wù)和環(huán)境–開展流程和數(shù)據(jù)挖掘工程創(chuàng)新，包括在配置中考–通過事件流監(jiān)控事務(wù)可靠性（何時(shí)發(fā)生了什么8.在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)擴(kuò)展財(cái)務(wù)運(yùn)營(FinOps)功–評(píng)估您組織的業(yè)務(wù)和工程團(tuán)隊(duì)的成熟度及其計(jì)–將行動(dòng)和指標(biāo)關(guān)聯(lián)至特定項(xiàng)目、應(yīng)用和計(jì)劃，以極場景的選項(xiàng)。–持續(xù)投資發(fā)掘自動(dòng)化的近期和長期潛力。10.專注于核心運(yùn)營用例。利用生成式AI功能推–將設(shè)備和物理資產(chǎn)與智能系統(tǒng)連接起來，為流程取相應(yīng)行動(dòng)。–在AI助理的支持下，將自動(dòng)化嵌入這些物理設(shè)–將投資集中在高優(yōu)先級(jí)的工作流、試點(diǎn)和快速擴(kuò)11.針對(duì)生成式AI使用和采用建立治理機(jī)制，以–制定全方位的前瞻性數(shù)據(jù)計(jì)劃，助力在整個(gè)組織及其生態(tài)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)人員和技術(shù)互聯(lián)。–營造一種鼓勵(lì)發(fā)現(xiàn)和開放變革的文化，并理解想–建立全面的治理模型，涵蓋組織中生成式AI轉(zhuǎn)型的所有維度，并與企業(yè)關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)保2526KarenButner應(yīng)鏈運(yùn)營和無邊界企業(yè)領(lǐng)域的全球研究負(fù)責(zé)人。她負(fù)責(zé)市邀在國際會(huì)議上發(fā)表主題演講，其發(fā)言也在各種領(lǐng)先的商/in/karenvbutner/業(yè)和行業(yè)出版物中被廣泛引用。她熱衷于協(xié)助客戶制定戰(zhàn)略和改進(jìn)議程，為全球運(yùn)營、網(wǎng)絡(luò)和績效的數(shù)字化和實(shí)體/in/tomivory/工作流轉(zhuǎn)型，并利用自動(dòng)化能力打造數(shù)字化員工團(tuán)隊(duì)，從擁有超過24年的經(jīng)驗(yàn)。在利用新興技術(shù)推William(Bill)LobigIBMAutomationSoftware/in/bill-lobig-08b4a31/務(wù)，包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/內(nèi)容管理、信息生命周期治理、IBM商業(yè)價(jià)值研究院聯(lián)合牛津經(jīng)濟(jì)研究院，針對(duì)2,000多名具有同等職位和職務(wù)的高管開展了一項(xiàng)訪談和調(diào)研，其中包括首席自動(dòng)化官(CAO)、首席供應(yīng)鏈官這些受訪者遍布21個(gè)國家/地區(qū)和10個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，分別代表能源和公用事業(yè)、石油、工業(yè)產(chǎn)品、電子、電信、政府、醫(yī)療保健/生命科學(xué)、消費(fèi)品和運(yùn)輸/物流，接受調(diào)查的組織規(guī)模（按收入計(jì)算）為5億美元到IBM商業(yè)價(jià)值研究院(IBV)成立IBM在商業(yè)、技術(shù)和社會(huì)交叉領(lǐng)域的獨(dú)特地位，我們每年都會(huì)針對(duì)成千上萬高管、消費(fèi)者和專家展開調(diào)談和互動(dòng)，將他們的觀點(diǎn)綜合成可信賴的、振奮需要IBV最新研究成果，請(qǐng)?jiān)?ibv上注冊(cè)以接收IBV的電子郵件通訊。您可以在Twitter上關(guān)注@IBMIBV，或通過https://ibm.co/ibv-linkedin在LinkedIn上聯(lián)系我們。訪問IBM商業(yè)價(jià)值研究院中國官網(wǎng)，免費(fèi)下載研究報(bào)告：/ibv/cn研究方法與技術(shù)，幫助他們?cè)谒蚕⑷f變的商業(yè)環(huán)境中保Automatetoelevate:UnlockingthevaluepotentialofAI-poweredprocessmining。ibm.co/automate-business-processes人工智能和自動(dòng)化的強(qiáng)大功能：提高員工團(tuán)隊(duì)生產(chǎn)力和敏捷性。/downloads/cas/EJOW8K1D人工智能和自動(dòng)化：主動(dòng)式IT人工智能和自動(dòng)化的強(qiáng)大功能：打造主動(dòng)式IT平臺(tái)和應(yīng)用。/downloads/cas/YJKYEKJZ27281TheCEOStudy:CEOdecision-makingintheageofAI.BusinessValue.June2023./thought-leadership/institute-business-value/en-us/c-suite-study/ceo2ThepowerofAI&Automation:Intelligentworkflows./thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/automation-intelligent-workflows3Acceleratingdigitaltransformationandreducingenvironmentalimpact.IBMcaOctober18,2023./case-studies/blueit5Agamechangerinthepharmaceuticalindustry.IBM/case-studies/selta-square6AlegendaryinnovatorbringsAIOpstoitsglobal/case-studies/electrolux7Yasar,KinzaandSintelligenceforIToperations).TechTarget.AccessedSeptember2,2023./searchitoperations/definition/AIOps/dyntopo-for-beginners/ImpactsofComputationandtheCloud.”TheMITPress/the-staggering-ecological-impacts-of-computation-and-the-cloud/;Erdenesanaa,Delger.Country.”TheNewYorkTimes.October10,2023./2023/10/10/climate/ai-could-soon-need-as-much-electricity-as-an-entire-country.html10StateofFinOpsSurvey2023.FinOpsFoundation.AccessedOctober