CEO生成式AI行動指南：利用生成式AI推動變革

CEO生成式AI行動指南：利用生成式AI推動變革由IBM發(fā)布了《CEO生成式AI行動指南：利用生成式AI推動變革》這篇報告。以下是對該報告的部分摘錄，完整內(nèi)容請獲取原文查看。我們正迎來生成式AI的決定性時刻。在新一輪工業(yè)革命中，如果能夠正確投資于這項新興技術(shù)，并為員工賦予適當(dāng)?shù)募夹g(shù)來高效并負(fù)責(zé)任地創(chuàng)造性使用生成式AI，企業(yè)將實現(xiàn)倍增的業(yè)務(wù)增長。1.第一部分：AI賦能的人才第1章：人才與技能生成式AI的本質(zhì)是人才的工作方式。與僅關(guān)注機器能做什么的新技術(shù)不同，生成式AI增強了人類的能力。它可以自動處理各種重復(fù)性任務(wù)，從市場研究、內(nèi)容創(chuàng)建、數(shù)據(jù)分析到代碼開發(fā)，實際應(yīng)用比比皆是?？头藛T可以運用生成式AI來處理日常問題，這樣就騰出時間來開展銷售支持工作。編碼人員可以從繁重的日常編程任務(wù)中解放出來，專注于提高代碼質(zhì)量和安全性。人力資源專家可以從日常任務(wù)中抽身出來，專注于真正重要的事情?培養(yǎng)人才。反饋循環(huán)變得近乎即時，從而為實現(xiàn)新的、更好的業(yè)務(wù)成效開辟了道路。但生成式AI的影響并非在抽象的數(shù)字環(huán)境中發(fā)生，競爭優(yōu)勢乃是源自拓展員工專業(yè)知識和擴展組織能力。所有這一切都應(yīng)將人力資源置于組織發(fā)展的核心位置。然而，60%的受訪高管將人力資源視為純粹的行政職能，這種風(fēng)險可能會削弱這項革命性技術(shù)的積極影響。5了解如何運用生成式AI為員工賦能的領(lǐng)導(dǎo)者將實現(xiàn)倍增業(yè)務(wù)效應(yīng)。一半的受訪高管表示生成式AI將改善其業(yè)務(wù)的多個方面，從決策、客戶體驗到收入增長。將人才置于生成式AI戰(zhàn)略的核心，而非技術(shù)。生成式AI不會取代人類，但使用生成式AI的人將會取代不使用生成式AI的人。請著手打造與時俱進的人才團隊。–提升人力資源的戰(zhàn)略地位，而不僅僅是行政職能；您的人力資源團隊將在構(gòu)建AI驅(qū)動的未來員工團隊方面發(fā)揮戰(zhàn)略作用。首先對負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)這項工作的人力資源專員開展技能再培訓(xùn)。–制定正式、透明、以人為中心的變革管理計劃，確定生成式AI測試和采用的進展情況，并在整個企業(yè)范圍內(nèi)提供有關(guān)用例、成功、失敗及經(jīng)驗教訓(xùn)的持續(xù)反饋。–但首先應(yīng)避免“買家懊悔”思維。確保建立一個以符合倫理的方式使用生成式AI的模型，設(shè)定明確的標(biāo)準(zhǔn)、指南和期望，避免選擇錯誤或花費過高。并與整個企業(yè)的員工共享這些模型。第2章：客戶服務(wù)客戶服務(wù)已經(jīng)超越其他職能，成為CEO的第一要務(wù)。在2023年初,受訪CEO告訴我們，研究、創(chuàng)新、營銷和風(fēng)險合規(guī)是生成式AI最直接且最具價值的應(yīng)用場景。幾個月后，客戶服務(wù)已經(jīng)躍升至生成式AI實施清單的首位，獲得了更多CEO的投票，并且超過了任何其他組織職能或服務(wù)。10這在一定程度上是由于各方利益相關(guān)者施加了壓力，要求CEO實施生成式AI。近一半的受訪CEO表示，他們感受到來自客戶的壓力，要求他們加快采用這項新技術(shù)。11客戶希望快速、輕松地獲取個性化解答，這意味著AI驅(qū)動的客服機器人不僅極其實用，而且必不可少。高管們認(rèn)識到生成式AI在推動客戶服務(wù)轉(zhuǎn)型方面的潛力。他們預(yù)計生成式AI會帶來一系列益處，而縮短響應(yīng)時間和改善整體客戶體驗就位居前列。12但要實現(xiàn)所有這些益處，首先要從客服開始。近三分之二(63%)的受訪高管表示，到2023年底，他們將已經(jīng)投資實施直接應(yīng)用于客服領(lǐng)域的生成式AI項目，包括部署生成式AI來進行客服培訓(xùn)，以及讓客服能夠直接與技術(shù)應(yīng)用交互，從而提供更好的即時幫助。1為客服提供生成式AI工具，讓他們?nèi)缁⑻硪?。讓人工客服從繁瑣的任?wù)中解放出來，轉(zhuǎn)而專注于更加個性化的客戶互動（這才是最重要的），這是組織為客戶提供更高價值、打造差異化品牌以及將客戶服務(wù)從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)槭杖胍娴囊环N立即可行的方法。–優(yōu)先考慮可改善客服體驗的應(yīng)用場景。顯然，組織應(yīng)自動化繁瑣的手動任務(wù)，并讓客服能夠利用生成式AI來回答關(guān)于產(chǎn)品和服務(wù)的問題并提供建議。讓客服能夠快速輕松地訪問通話轉(zhuǎn)錄和摘要。利用生成式AI進行即時翻譯并讓客服人員能夠根據(jù)個人分析，利用技術(shù)工具來獲取指導(dǎo)。–讓生成式AI管理標(biāo)準(zhǔn)客戶交互，并將更復(fù)雜和敏感的問詢轉(zhuǎn)給人工客服。投資精心發(fā)展和培養(yǎng)經(jīng)過嚴(yán)格培訓(xùn)的人才。除了同理心之外，還要確保他們具備商業(yè)頭腦，能夠提供周到的服務(wù)，將不滿意的客戶轉(zhuǎn)變?yōu)槠放浦覍嵵С终摺（C不要與客戶玩“捉迷藏”：明確告知客戶他們正在與生成式AI機器人互動，并讓他們能夠隨時要求獲取人工幫助，而不需要提供任何解釋、理由或附加條件。第3章：客戶和員工體驗生成式AI是一種令人震撼的體驗。企業(yè)不可能始終都讓所有人滿意。至少在生成式AI出現(xiàn)之前是做不到的。生成式AI打造的高度個性化體驗有望徹底變革企業(yè)與客戶及員工之間的交互方式。利用來自銷售、營銷和服務(wù)職能的真實360度客戶數(shù)據(jù)，生成式AI可以打造定制化體驗，并確定“下一步最佳行動”，從而幫助企業(yè)吸引特定客戶。例如，金融服務(wù)公司可以使用生成式AI來快速分析其客戶數(shù)據(jù)，以及來自社交來源和合作伙伴組織的數(shù)據(jù)，以確定哪些客戶最有可能采取各種行動，從開設(shè)新的支票賬戶、投資資產(chǎn)到申請貸款等。然后，生成式AI可以幫助該金融服務(wù)企業(yè)的高管通過個性化策略和自動化、即時定制的優(yōu)惠（翻譯成客戶的首選語言）實現(xiàn)真正的一對一營銷。在全球范圍內(nèi)，62%的受訪高管表示，生成式AI將顛覆其組織設(shè)計體驗的方式，而個性化定制則是這一演進的核心。19事實上，推動組織利用生成式AI重塑體驗的兩大益處就是更好的內(nèi)容質(zhì)量和個性化體驗。20然而，組織如何實現(xiàn)這一目標(biāo)仍然有些模糊。雖然78%的受訪高管表示其組織可以采用適當(dāng)?shù)姆椒▽⑸墒紸I擴展到客戶和員工體驗中，但其中大多數(shù)仍在研究如何確保一致的質(zhì)量。21超過一半(56%)的受訪高管表示并未建立適當(dāng)?shù)牧鞒虂韺彶樯墒紸I的輸出并解決問題。22控制質(zhì)量的一種方法是使用專有的生成式AI模型，該模型基于經(jīng)過許可的材料進行了訓(xùn)練，經(jīng)過編程以滿足特定的性能標(biāo)準(zhǔn)，并且只能由員工訪問。這些模型可以無縫整合到組織的現(xiàn)有基礎(chǔ)架構(gòu)中，從而提供更加一致的用戶體驗。找到并消除摩擦。雖然所有人都可以使用生成式AI，但CEO如何選擇使用此功能可能將成為一項差異化因素。通過分析大量用戶數(shù)據(jù)，生成式AI可以識別常見的痛點，并設(shè)計直觀、極具吸引力且獨特的體驗。將此作為您的終極目標(biāo)，以實現(xiàn)非凡成效。–鼓勵設(shè)計師成為內(nèi)容策展人。利用生成式AI增強內(nèi)容創(chuàng)作，以創(chuàng)建可根據(jù)用戶訪問和交互方式自動調(diào)整的自適應(yīng)設(shè)計。在可發(fā)揮關(guān)鍵作用的細(xì)節(jié)上加入人性化因素。–讓一切成為專屬。并非所有用戶都采用相同的體驗交互方式。對專有數(shù)據(jù)進行更深入的投資，作為對開放模型的補充，以幫助生成式AI識別客戶和員工的特有模式。隨著時間的推移，生成式AI還可以使用專有數(shù)據(jù)來定制、完善和改善體驗。–注重設(shè)計思維。利用生成式AI使復(fù)雜問題簡單化，而不是恰恰相反。將設(shè)計融入到您的一切活動中，改變事物的運作方式，而不僅限于形式。2.第二部分：AI賦能的數(shù)據(jù)與技術(shù)第4章：平臺、數(shù)據(jù)和治理生成式AI再次提供了建立平臺業(yè)務(wù)模式的機會。全球最具價值的企業(yè)都以平臺為核心。這些企業(yè)的成功很難復(fù)制，但生成式AI使新一輪商業(yè)模式創(chuàng)新成為可能。事實上，受訪高管預(yù)計，2023年的平臺投資回報率將比2020年高出57%。35更能說明問題的是，94%的受訪高管表示計劃在2022年參與平臺商業(yè)模式，而2018年這一比例僅為46%。36成功的平臺將適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)、模型架構(gòu)、治理和計算基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合在一起，確保在整個生態(tài)系統(tǒng)中創(chuàng)造可靠的價值，覆蓋“任何人、任何位置”。然而，《哈佛商業(yè)評論》發(fā)現(xiàn)，在過去20年中，只有17%的平臺取得了成功。37生成式AI或許就是一項缺失的要素。生成式AI可以轉(zhuǎn)變組織內(nèi)部的各個職能，從而為平臺賦予超能力。受訪高管預(yù)計，生成式AI將對銷售(57%)、研究和創(chuàng)新(55%)、產(chǎn)品開發(fā)(55%)和客戶服務(wù)(37%)產(chǎn)生最大的影響。收集您在上次考慮成為平臺企業(yè)時無法獲得的所有平臺拼圖。–像初創(chuàng)公司一樣行動。避免僅關(guān)注小幅增長的漸進主義。設(shè)計一個生成式AI平臺業(yè)務(wù)，使其在未來三年內(nèi)成為您最大、增長最快、利潤最高的業(yè)務(wù)部門。–采用以結(jié)果為導(dǎo)向的設(shè)計，適應(yīng)變化。在構(gòu)建平臺時，以在每個接觸點為平臺參與者帶來真正增值為核心。建立一種機制，根據(jù)不斷增長的數(shù)據(jù)量持續(xù)評估和迭代模型。–在投資之前進行測試。在做出重大投資決策之前，測試您的平臺所依賴的新生成式AI功能。從面向客戶的AI計劃的進展中吸取經(jīng)驗教訓(xùn)。第5章：開放創(chuàng)新和生態(tài)系統(tǒng)生成式AI重塑了創(chuàng)新和生態(tài)系統(tǒng)所貢獻(xiàn)的價值。生成式AI不僅僅是創(chuàng)新工具箱中的一項新工具，而是一個完整的工作坊。每天，人們都在探索如何以各種創(chuàng)新的方式，運用生成式AI來自動處理任務(wù)、制定業(yè)務(wù)決策以及為未來的變革做好計劃。任何企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都不甘于落后。大約一半的受訪CEO表示感受到來自業(yè)務(wù)合作伙伴的壓力，要求他們加速采用生成式AI。三分之二的受訪高管表示其組織需要快速采用生成式AI來推動創(chuàng)新。46然而，目前只有39%的受訪組織正在實施或運營生成式AI來推動創(chuàng)新和研究。47走在前面的組織可能會實現(xiàn)巨大的回報。在創(chuàng)新領(lǐng)域表現(xiàn)突出的企業(yè)可實現(xiàn)比其他企業(yè)高出74%的年收入增長率。48生成式AI有望通過轉(zhuǎn)變整個工作流程來進一步推動生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新。絕大多數(shù)受訪高管表示，生成式AI將極大地改善創(chuàng)意構(gòu)思(80%)、發(fā)現(xiàn)(82%)、與合作伙伴攜手創(chuàng)新(77%)以及創(chuàng)新執(zhí)行(74%)。49為了充分把握這一機會，CEO可能需要重新思考整個企業(yè)的運作方式。只要立足于高層次的戰(zhàn)略視角，并愿意重新審視計劃，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者就可以找到在生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴關(guān)系中創(chuàng)造和獲取價值的新方法。以創(chuàng)新方式開展創(chuàng)新。運用生成式AI激發(fā)創(chuàng)造力并加強整個創(chuàng)新周期中的協(xié)作。統(tǒng)籌整個生態(tài)系統(tǒng)的專業(yè)知識來解決復(fù)雜問題，開發(fā)極具競爭力的產(chǎn)品，并顛覆傳統(tǒng)的商業(yè)模式。–將生成式AI轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新的變革性力量。要充分發(fā)揮生成式AI在創(chuàng)新領(lǐng)域的價值，就需要改變整個創(chuàng)新運營模式。將生成式AI視為提高創(chuàng)新效率和成效的變革性機會。–通過增強和自動化來提升創(chuàng)新力。在整個創(chuàng)新工作流程中采用生成式AI來提高速度、規(guī)模和影響力。運用自動化來解放生產(chǎn)力，讓人才更積極地參與整個企業(yè)的創(chuàng)新工作流程。–引入大規(guī)模試驗。針對生成式AI如何以受控方式應(yīng)用于創(chuàng)新進行假設(shè)、試驗和調(diào)整。衡量生成式AI相對于“手動”流程的創(chuàng)新成果，作為價值證明。第6章：應(yīng)用現(xiàn)代化生成式AI與應(yīng)用現(xiàn)代化相結(jié)合，有助于形成敏捷性和收入雙增的良性循環(huán)。應(yīng)用現(xiàn)代化（更新傳統(tǒng)系統(tǒng)和應(yīng)用以融入現(xiàn)代技術(shù)和架構(gòu)的過程）是實現(xiàn)業(yè)務(wù)敏捷性的前提條件。與其將現(xiàn)代應(yīng)用程序附加到傳統(tǒng)舊式系統(tǒng)上，導(dǎo)致技術(shù)環(huán)境變得更加復(fù)雜，企業(yè)可以利用生成式AI來加速應(yīng)用現(xiàn)代化，從而實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。借助生成式AI，企業(yè)可以自動化和簡化應(yīng)用現(xiàn)代化過程的各個環(huán)節(jié)，從而更有效地利用資源。生成式AI可以生成代碼片段和應(yīng)用組件，并自動進行測試，以確保應(yīng)用性能符合預(yù)期。采用敏捷實踐的CEO實現(xiàn)出眾收入增長的比例要比其他組織高出43%。56如今，79%的受訪高管表示，在應(yīng)用現(xiàn)代化項目中使用生成式AI將提高業(yè)務(wù)敏捷性。57盡管生成式AI在所有這些技術(shù)進步中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，但只有27%的受訪高管表示其組織已經(jīng)實現(xiàn)了主要工作流程的現(xiàn)代化。四分之三的受訪高管表示其組織尚未實現(xiàn)現(xiàn)代化，仍然是在分散化的系統(tǒng)中使用碎片化的技術(shù)和工具。58將生成式AI應(yīng)用于已經(jīng)實現(xiàn)現(xiàn)代化的應(yīng)用，以實現(xiàn)易于把握的成果。所有人都希望能夠快速取得成果。將生成式AI應(yīng)用于已經(jīng)實現(xiàn)現(xiàn)代化的應(yīng)用，以展示其潛力，并克服讓某些現(xiàn)代化項目飽受困擾的阻力。–注重低風(fēng)險、高可見度的機會。利用生成式AI來進一步提升特定業(yè)務(wù)系統(tǒng)和應(yīng)用的現(xiàn)代化水平，例如已經(jīng)實現(xiàn)現(xiàn)代化的生產(chǎn)制造系統(tǒng)或服務(wù)交付運營系統(tǒng)。–跟蹤和衡量生成式AI對開發(fā)者效率的影響。利用這些數(shù)據(jù)向其他業(yè)務(wù)部門的領(lǐng)導(dǎo)者展示生成式AI的價值，并爭取支持。–引入經(jīng)驗豐富的人才來組建新團隊，充當(dāng)跨職能指導(dǎo)和倡導(dǎo)者的角色。在整個企業(yè)中探索生成式AI現(xiàn)代化的機會，從而更加廣泛地創(chuàng)造價值。第7章：負(fù)責(zé)任AI與倫理CEO不能在AI倫理問題上推卸責(zé)任。生成式AI就像是“狂野西部的淘金熱”。對財富的追逐已經(jīng)超過了規(guī)則和法規(guī)，早期的探礦者有機會一夜暴富。但是，這是以什么為代價呢？如果組織太急于求成，而未考慮復(fù)雜的AI倫理和數(shù)據(jù)完整性問題，就可能會因短期利益而損害長期聲譽。高管們了解其中的風(fēng)險：58%受訪高管認(rèn)為采用生成式AI存在重大倫理風(fēng)險，如果沒有新的治理結(jié)構(gòu)或者至少更加成熟的治理結(jié)構(gòu)，就無法管理這種風(fēng)險。67然而，許多高管都難以將原則付諸實踐。盡管79%的受訪高管表示AI倫理對其企業(yè)級AI方法很重要，但只有不到25%的受訪高管實施了AI倫理的共同原則。68正是因此，CEO必須掌控全局并為其他人開辟道路。直接向CEO尋求AI倫理指導(dǎo)的高管人數(shù)要比向董事會、總法律顧問、隱私官或風(fēng)險與合規(guī)官尋求AI倫理指導(dǎo)的高管人數(shù)多出大約2倍。6980%的受訪高管表示，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者（而不是技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者）應(yīng)當(dāng)對人工智能倫理負(fù)主要責(zé)任。70除了決策以外，CEO還必須負(fù)責(zé)向其他領(lǐng)導(dǎo)者普及關(guān)于新興倫理問題的知識。通過將關(guān)于可信AI的對話提升到其他高級管理層和董事會的層面，CEO可以確保這些關(guān)鍵利益相關(guān)者不會被邊緣化。采取積極主動、包容性的方法有助于確保每個人都了解風(fēng)險以及管理這些風(fēng)險的明確行動計劃。這樣一來，組織可以加快行動速度，同時保持領(lǐng)導(dǎo)層協(xié)同一致。讓倫理團隊在決策中占有一席之地?而不是僅給予口頭上的支持。采取行動，將意圖付諸實踐。為倫理團隊、政策和監(jiān)測流程提供支持。適時向董事會和外部報告進展情況。–即使超出了自己的舒適區(qū)，也應(yīng)做到掌控一切。考慮任命一位首席AI倫理官或其他領(lǐng)導(dǎo)者來負(fù)責(zé)整個企業(yè)的AI實踐，并明確當(dāng)前高管角色的責(zé)任。確保各個業(yè)務(wù)部門和職能部門的高管遵循共同的AI倫理目標(biāo)。確保在決策中納入合適的人員，包括風(fēng)險與信息安全主管。–創(chuàng)建有效的人機偕行關(guān)系。設(shè)定基調(diào)并在自動化與增強之間取得適當(dāng)?shù)钠胶狻＝ㄗh創(chuàng)建并采用AI設(shè)計指南，并將有關(guān)算法責(zé)任的具體部分納入企業(yè)的商業(yè)道德準(zhǔn)則。積極制定培訓(xùn)、AI和數(shù)據(jù)素養(yǎng)以及變革管理議程。以尊重和關(guān)懷的方式對待受影響的員工。–建立“倫理互操作性”。發(fā)現(xiàn)并吸引注重AI的關(guān)鍵技術(shù)合作伙伴、學(xué)者、初創(chuàng)公司和其他業(yè)務(wù)合作伙伴，增強您的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。確認(rèn)價值觀是企業(yè)形象和文化的一部分，并確保所有合作伙伴的價值觀相一致。第8章：技術(shù)支出生成式AI的熱潮正在導(dǎo)致超出預(yù)期的支出。生成式AI正在揭示傳統(tǒng)資金分配實踐中存在的問題。與任何新興技術(shù)一樣，這本質(zhì)上是一個動態(tài)的過程。項目需求和創(chuàng)造價值的方式日新月異，給傳統(tǒng)的預(yù)算流程帶來了巨大的困擾。如果企業(yè)高管無法確定哪些生成式AI項目在下個季度最重要（更不用說下個財年了），他們將無法行之有效地分配資金。這項創(chuàng)新技術(shù)勢必會顛覆IT預(yù)算模式。而且，我們的數(shù)據(jù)表明，基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)已經(jīng)在發(fā)生變化。目前，受訪IT高管提高了2023年生成式AI預(yù)算的估值，達(dá)到四個月前的3.4倍。81對于一家年收入200億美元的組織來說，這相當(dāng)于在一個季度多一點的時間里，預(yù)計支出將增加500萬美元。我們預(yù)計，隨著生成式AI的成熟和應(yīng)用場景的落地，高管對預(yù)算的預(yù)計值將繼續(xù)增長。不過，只有15%的受訪IT高管預(yù)計會通過增加支出來為生成式AI的預(yù)算增長提供資金支持。相比之下，許多高管預(yù)計從其他IT投資中騰出資金來分配給生成式AI項目。33%的受訪高管表示，這筆資金將以犧牲非人工智能IT支出為代價。較大比例(37%)的受訪高管預(yù)計將從更廣泛的AI投資組合中抽調(diào)生成式AI支出，這反映了對傳統(tǒng)AI與生成式AI項目之間的協(xié)同效應(yīng)的期望，以及/或者針對整體AI項目組合的調(diào)整。82這種重新分配預(yù)算的方法是合理的，但是否現(xiàn)實呢？隨著生成式AI在整個行業(yè)中普及，它將產(chǎn)生全面的成本影響。尤其是，隨著對生成式AI解決方案的需求不斷增長，人力支出和云計算支出也將同步增長?？偠灾绊憣⑹菑V泛而深遠(yuǎn)的?對于一家領(lǐng)先企業(yè)來說，增加500萬美元的預(yù)算可能不會有太大作用。切勿讓不斷增長的IT預(yù)算成為負(fù)擔(dān)。CEO需要清楚了解高影響力項目將如何利用人力資源和技術(shù)資源來為相關(guān)成本準(zhǔn)確分配預(yù)算。–洞悉支出全景?；谄谕麖纳墒紸I中獲得的影響，分析整個IT成本網(wǎng)絡(luò)。全面分析IT、云計算和人員的整個成本網(wǎng)絡(luò)，確保跨所有投資創(chuàng)造更大的業(yè)務(wù)價值。–在整個企業(yè)范圍內(nèi)擴展財務(wù)運營(FinOps)功能，以全面了解所有AI、混合云和應(yīng)用現(xiàn)代化投資的成本與支出。了解員工當(dāng)前所從事的工作，其成本是多少，并回溯到具體的項目、應(yīng)用和計劃，從而優(yōu)化支出。–將圖形處理單元(GPU)納入視野。生成式AI需要GPU芯片的超強處理能力，而這種芯片非常短缺。GPU的市場價格將推高構(gòu)建和交付生成式AI服務(wù)的成本，并且很可能會體現(xiàn)在企業(yè)的云計算成本中。3.第三部分：AI賦能的運營第9章：供應(yīng)鏈實時數(shù)據(jù)終于成為現(xiàn)實。隨著全球供應(yīng)鏈持續(xù)動蕩，企業(yè)高管們迫切需要建立單一可信的信息源。事實上，實時響應(yīng)需求波動是未來三年內(nèi)的首要運營優(yōu)先事項(51%)。90而生成式AI讓這一目標(biāo)成為現(xiàn)實。生成式AI可以幫助企業(yè)高管從整個供應(yīng)鏈中收集實時數(shù)據(jù)，并避免不同觀點導(dǎo)致的混亂。團隊不必再爭論哪一項數(shù)據(jù)是正確的，而是通過同一個信息視圖來迅速做出決策，并增強創(chuàng)新能力。近三分之二(62%)的高管預(yù)計生成式AI將加快發(fā)現(xiàn)速度，從而創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新來源。91那些正確運用生成式AI的企業(yè)可以建立關(guān)鍵優(yōu)勢：生成式AI領(lǐng)先者組織在創(chuàng)新方面的成效要比其他組織高出53%。92當(dāng)然，實時數(shù)據(jù)不會一夜之間就出現(xiàn)在儀表盤中。為了充分利用這一寶貴資產(chǎn)，首席執(zhí)行官需要解決一系列實際而務(wù)實的數(shù)據(jù)問題，從數(shù)據(jù)細(xì)分和清理到確定如何在整個組織中使用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。摒棄“救火”思維，開始重新思考供應(yīng)鏈。通過實時、數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解推動創(chuàng)新。結(jié)合運用這些見解與業(yè)務(wù)知識來建立差異化優(yōu)勢。確定哪些數(shù)據(jù)應(yīng)集中管理，而哪些數(shù)據(jù)應(yīng)保留在邊緣或由第三方進行處理，以實現(xiàn)價值最大化。–通過高級建模打造現(xiàn)代化供應(yīng)鏈。利用生成式AI的獨特優(yōu)勢來推動供應(yīng)鏈應(yīng)用和架構(gòu)現(xiàn)代化。運用量子計算工具和方法充分發(fā)揮擴展建模和優(yōu)化功能的優(yōu)勢。–識別隱藏痛點，作為有針對性的候選創(chuàng)新目標(biāo)。鼓勵在需求波動、采購、生產(chǎn)和分銷領(lǐng)域開展端到端實驗。積極開展供應(yīng)鏈社區(qū)整合，并利用生成式AI和海量數(shù)據(jù)來推動預(yù)測性和前瞻性分析。–用實時供應(yīng)鏈大語言模型(LLM)查詢替換傳統(tǒng)儀表盤。將全面的供應(yīng)鏈指標(biāo)和事務(wù)數(shù)據(jù)輸入到生成式AI模型中。利用大語言模型的即時洞察來實時做出決策?；诓罹喾治龊拖嗷リP(guān)聯(lián)點來構(gòu)想新實踐。運用這些建議來做出預(yù)測性和前瞻性的決策與行動。第10章：營銷營銷團隊是企業(yè)級生成式AI的引領(lǐng)者。如果所有日常重復(fù)性任務(wù)均實現(xiàn)自動化，人類的時間應(yīng)當(dāng)投入到哪些領(lǐng)域？超過四分之一(27%)的受訪高管預(yù)計，在采用生成式AI之后，營銷角色將實現(xiàn)自動化。104盡管這對營銷專業(yè)人士來說聽起來很可怕，但全球大型廣告組織WPP的首席執(zhí)行官MarkRead指出，這其中蘊藏著巨大的機遇?！拔覀冎繹生成式AI]會顛覆哪些工作，但我們不知道AI會創(chuàng)造哪些工作。我確信它將創(chuàng)造很多、很多的就業(yè)機會。比如說，WPP內(nèi)部可能有一半的工作崗位在20年前是不存在的。我們沒有社交媒體經(jīng)理，沒有程序化媒體經(jīng)理，沒有搜索引擎優(yōu)化師。還有很多?！?05為了充分發(fā)揮其價值，生成式AI模型需要訪問從營銷、銷售到服務(wù)的整個互動鏈的客戶數(shù)據(jù)。這意味著，營銷團隊面臨著巨大的增長機會，但也需要拓寬數(shù)據(jù)隱私與治理視野，以管理品牌風(fēng)險并維持客戶信任。然而，只有24%的受訪CMO表示其營銷部門正在與銷售部門和客戶服務(wù)部門合作實施生成式AI。106重新思考營銷運營模式，實現(xiàn)更有效的人機偕行關(guān)系，讓人類專注于更高價值的工作。增強創(chuàng)造力、創(chuàng)新力、戰(zhàn)略思維、決策力、產(chǎn)品定位和營銷能力可幫助營銷團隊提升技能并加速學(xué)習(xí)曲線。當(dāng)營銷團隊取得進展之后，CEO就可以將從中學(xué)習(xí)到的知識和經(jīng)驗提煉成路線圖，以幫助其他職能部門在整個企業(yè)中更有效地整合這項技術(shù)。將營銷團隊樹立為AI驅(qū)動的勞動力轉(zhuǎn)型的模范。讓CMO重新定義營銷人員的工作職責(zé)，以及他們不應(yīng)承擔(dān)的工作。將所學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗與教訓(xùn)應(yīng)用到企業(yè)中其他職能部門的轉(zhuǎn)型中。–讓CMO成為360度客戶視圖的倡導(dǎo)者。將營銷團隊打造為品牌的客戶體驗和生命周期的負(fù)責(zé)人。為營銷團隊賦予影響整個企業(yè)客戶價值鏈的職責(zé)和權(quán)力。充分利用生成式AI創(chuàng)造的全新互動機會，同時認(rèn)識到并解決品牌風(fēng)險。–注重創(chuàng)造更高價值的角色。與CMO合作打造具備生成式AI時代所需技能的營銷團隊。與客戶服務(wù)一樣，將從營銷重塑中吸取的經(jīng)驗與教訓(xùn)應(yīng)用到其他職能中。–將擔(dān)憂轉(zhuǎn)化為期待。鼓勵CMO實施目標(biāo)驅(qū)動、有針對性、正式的變革管理方法，以幫助營銷人員理解并接受其角色的新價值主張。自上而下且自下而上地推動開放、透明和真實的溝通。第11章：網(wǎng)絡(luò)安全生成式AI引入全新的風(fēng)險與威脅。生成式AI為網(wǎng)絡(luò)攻擊者提供了全新的武器庫。當(dāng)今的黑客不再僅僅是偽造電子郵件，而是可以模仿聲音、面孔，甚至個性來誘騙受害者。而這還只是開始。隨著生成式AI在未來半年到一年內(nèi)持續(xù)普及，專家們預(yù)計新型入侵攻擊將達(dá)到前所未有的規(guī)模、速度、復(fù)雜性和精密性，各種新的威脅形式也會不斷涌現(xiàn)。從可能性和潛在影響的角度來看，大規(guī)模發(fā)起的自主攻擊將成為最重大的風(fēng)險。不過，受訪高管們預(yù)計，黑客偽造或冒充可信用戶將對業(yè)務(wù)產(chǎn)生最大的影響，其次是創(chuàng)建惡意代碼。112組織實施生成式AI的方式也可能會帶來新的風(fēng)險。事實上，47%的受訪高管擔(dān)心在運營中采用生成式AI會引發(fā)針對其組織自主AI模型、數(shù)據(jù)或服務(wù)的新型攻擊。113幾乎所有受訪高管(96%)表示，采用生成式AI可能會在未來三年內(nèi)導(dǎo)致其組織出現(xiàn)安全漏洞。114全球數(shù)據(jù)泄露的平均成本為445萬美元，美國更是高達(dá)948萬美元。在此形勢下，許多企業(yè)正在加大投資力度，以應(yīng)對新興網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。115受訪高管表示，其組織2023年的AI網(wǎng)絡(luò)安全預(yù)算相比2021年增加了51%。而且，他們預(yù)計到2025年，這一預(yù)算將再增加43%。將生成式AI視為迫切需要加以保護的重要平臺。敦促網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)導(dǎo)者緊急行動，即刻著手應(yīng)對生成式AI的風(fēng)險，而不是采取分步措施。–理解當(dāng)前的AI風(fēng)險狀況。舉辦董事會級會議，召集網(wǎng)絡(luò)安全、技術(shù)、數(shù)據(jù)和運營領(lǐng)導(dǎo)者共同討論不斷演化的風(fēng)險，包括生成式AI的哪些使用方式有可能暴露敏感數(shù)據(jù)，并允許以未經(jīng)授權(quán)的形式訪問系統(tǒng)。讓每個人都了解新興的“對抗性”人工智能?即便是在核心數(shù)據(jù)集中引入幾乎察覺不到的細(xì)微變化也可能會導(dǎo)致惡意結(jié)果。–確保整個AI管道安全無虞。專注于對用于訓(xùn)練和