生成式AI重塑運營：驅動增長推進轉型

驅動增長，推進轉型>accenture埃森哲重塑運營重塑運營我們正處在一個深刻變革的時代。智能運營是企業(yè)重塑戰(zhàn)略、邁向新績效前沿的關鍵。生成式AI的發(fā)展勢如破竹，其影響力已經(jīng)遍及各個行業(yè)，對所有企業(yè)產生在這個快速變化的環(huán)境中，企業(yè)要想立于不敗之地，必須進行深入徹底的變革。生成式AI將在這一過程中發(fā)揮至關重要的作用。因此，充分釋放生成式AI潛能并加快邁向智能運營，是實現(xiàn)成功轉型和持續(xù)創(chuàng)造價值智能運營代表了最高水平的運營成熟度，它依托于一個強大且適應性強的數(shù)字核心。這種數(shù)字核心可滿足2我們累計為2000多家企業(yè)提供了運營服務，創(chuàng)造出390億美元的損益影響。基于這些服務的經(jīng)驗，我們得出了一條重要結論：全面的運營戰(zhàn)略（包含人才、資產與平臺、方法與流程）是決定企業(yè)成敗的關鍵因素。埃森哲最新研究發(fā)現(xiàn)，雖然許多企業(yè)已加快轉向更成熟的運營模式，但只有少數(shù)領先企業(yè)真正釋放了生成式AI的潛能，并創(chuàng)造了顯著的價值。這些企業(yè)已經(jīng)為重塑做好準備，利用數(shù)字核心釋放超級自動化和AI的力量，帶展望未來，我們預計企業(yè)將進行全方位重塑，基于生成式AI實現(xiàn)可持續(xù)、成熟的智能運營，從而顯著提高重塑運營重塑運營22推行以人才為核心的重塑戰(zhàn)略25與業(yè)務和技術團隊一同引領重塑29采用領先流程推動業(yè)務成果06智能運營的商業(yè)案例33重塑運營重塑運營新技術、消費者期望、氣候變化、混合辦公等因素緊密交織，快速推動當今企業(yè)運營方式發(fā)生巨大的結構性轉變。企業(yè)必須加快持續(xù)重塑步伐，才的高管認識到推進重塑刻不容緩，生成式AI是快速實現(xiàn)大規(guī)模重塑的關鍵1。81%的高管認為，開展快速試點是企業(yè)未來6至12個月大規(guī)模應用生成式AI的顯然，大多數(shù)高管都意識到必須快馬加鞭，利用生成式AI推進企業(yè)5重塑運營重塑運營6智能運營的商業(yè)案例2024年的調研中，我們采訪了來自15個行業(yè)和12個國家/地區(qū)的2000名高管（57%為首席的成熟度，以及其是否具備利用生成式AI推動業(yè)重塑運營重塑運營樣本量=2000%%10%5%5%20%5%%5%5%5%10%10%10%10%10%5%4%5%8%5%5%5%5%5%7重塑運營重塑運營8受訪者占比（按職能部門劃分）10%%10%%8%8%5%5%5%8%5%5%5%4%4%2%2%樣本量=2000重塑運營重塑運營我們用運營發(fā)展的四個階段來評估企業(yè)運營的智能化及成熟度（圖2）。“基礎期”的企業(yè)處于智能化初始階段，而“重塑準備期”的企業(yè)已全面實現(xiàn)流程依靠基礎資產推動成本優(yōu)化和基本SLA03洞察驅動期已實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的現(xiàn)代化，專注于提已實現(xiàn)自動化并采用描述性、可預測大規(guī)模應用超自動化和AI技術推動業(yè)9重塑運營重塑運營10重塑準備期自動化期基礎期8部署低代碼/無代碼自動幾乎在所有流程中都已部署傳統(tǒng)AI，重新定義績效生成式重塑準備期自動化期基礎期8部署低代碼/無代碼自動幾乎在所有流程中都已部署傳統(tǒng)AI，重新定義績效生成式AI概念驗證開始在多個職能和業(yè)務部門20各領域擁有分散的數(shù)據(jù)所有權，通過聯(lián)合治理模式進行由各領域專家策劃成熟的數(shù)據(jù)產品，并將其托管在自助利用按需且近乎實時的分析、高級建模和數(shù)據(jù)科學，擁有完全現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)基礎架構和端到端平臺集成，支持大多升任務完成效率并快%%%%洞察驅動期重塑期重塑期已經(jīng)開始擴大生成式AI的應用范圍，并取得了數(shù)據(jù)存儲在孤立的系統(tǒng)中，交易系統(tǒng)之間的互聯(lián)性較弱，數(shù)據(jù)分析主要用于生成企業(yè)在利用人工智能進行重塑時，需要組建準備充分的專業(yè)人才隊伍，并通過實施勞動力戰(zhàn)略規(guī)劃、角色重塑和持續(xù)技術和業(yè)務團隊共同負責資產、平臺和產品的開發(fā)方式，攜手生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴，利用描述性、預測性和生成式AI資基于規(guī)則的先進流程經(jīng)過端到端轉型升級，實現(xiàn)了高度標準化，并通過流程挖掘和基準測試推動實現(xiàn)“一流”績效。重塑運營重塑運營繼2023年我們對企業(yè)開展智能運營評估以來，情況已經(jīng)發(fā)生了許多變化。過去一年中，邁入重塑準備期的企業(yè)數(shù)化的數(shù)據(jù)基礎架構，可支撐強勁的業(yè)務成果；實現(xiàn)了端到端平臺集成；大多數(shù)流程也正在實現(xiàn)超自動化。他們還成功應用傳統(tǒng)AI大規(guī)模提升了任務完成效率，并迅速擴展生成式AI提高2.5倍2.4倍幾率增加3.3倍此外，2%極富遠見的重塑準備期企業(yè)已經(jīng)在大規(guī)模部這些企業(yè)取得的成就得益于現(xiàn)代、成熟的運營體系，而智能運營的推動因素為實現(xiàn)智能運營，企業(yè)必須在人才、資產與平臺現(xiàn)代化以及方法與流程優(yōu)化這三方面進行變革。埃森哲2024年的研究表明，企業(yè)已經(jīng)開始更全面地看待重塑企業(yè)運營，并同等重視智能運營的三個推動因素。他們將這三個推動因素視為優(yōu)先事項，這與2023年的情況有所不同，彼時許多企業(yè)一次僅關注一到兩個推動因素。而今，企業(yè)意識到這三個推動因素需要同步推進，缺一不可：每個因素在利用生成式AI進行重塑的過重塑準備期企業(yè)擅長并行推進三個推動%19%%%19%%%%%%%%I5%I5%重塑運營重塑運營重塑運營重塑運營圖3b：智能運營的推動因素%%%%82%82%%%%%2%34%2%34%88%88%雖然這三大推動因素對于重塑都至關重要，且應同步推進，但必須注意的是，智能運營旅程例如，對于希望從基礎階段過渡到自動化階段的企業(yè)來說，資產與平臺是主要驅動因素。在這個階段，關鍵在于建立重點自動化項目的治理模式，形成針對業(yè)務需求的反饋回路。企業(yè)只有賦能業(yè)務和技術團隊共同創(chuàng)建資產與平臺開發(fā)路同樣，對于重塑準備期的企業(yè)而言，方法與流程是主要推動因素。與處于洞察驅動期的企業(yè)相比，重塑準備期的企業(yè)在執(zhí)行流程挖掘、內部和外部基準測試方面表現(xiàn)出色，從而達到業(yè)內一流的績效。他們的流程已經(jīng)借助高水平的平臺集成和超自動化實現(xiàn)了端到端轉型升級。近九成（87%）重塑準備期的企業(yè)在開發(fā)方法與流程方面表現(xiàn)出色，而處于洞察驅動期的企業(yè)中這一比重塑運營重塑運營人才各個職能部門之間存在嚴重壁壘，員人才策略相對僵化，仍然按照傳統(tǒng)的在某些業(yè)務流程中，部分人工角色通過機器（自動化、技術、分析）實現(xiàn)企業(yè)開始鼓勵人才在不同職能部門之間流動，以適應更多樣化的任務機器在主要業(yè)務流程中實現(xiàn)了人工任企業(yè)建立了內部人才市場，動態(tài)項目團隊可以根據(jù)戰(zhàn)略需求靈活進出項機器在流程中廣泛應用，提高員工的企業(yè)配備了專門的人才，以加快人工通過戰(zhàn)略性的人才規(guī)劃、角色重塑和持續(xù)技能提升，確保有一支與戰(zhàn)略重資產與平臺技術和領域/業(yè)務職能部門的轉型計已為關鍵項目建立了包含業(yè)務需求和技術和業(yè)務職能部門就某些功能進行技術和業(yè)務團隊合作推動企業(yè)的戰(zhàn)略關鍵項目的治理是臨時性的，技術和為選定的領域或職能部門制定了聯(lián)合關鍵項目的聯(lián)合治理模式使企業(yè)能夠技術和業(yè)務專家合作，識別、創(chuàng)建和方法與流程流程呈零散化、非標準化，幾乎沒有內部基準測試數(shù)據(jù)是非結構化且過某些流程開始采用領先實踐和內部基針對流程中的某些具體問題或環(huán)節(jié)進行了優(yōu)化和改進，但僅限于單點解決采用先進的標準化流程，政策和實踐流程挖掘和內部基準數(shù)據(jù)用于推動流利用流程挖掘和內外部基準測試推動流程實現(xiàn)了端到端的全面轉型，兼具重塑運營重塑運營圖4b：智能運營發(fā)展中的主要推動因素202320242023%%部署一流的方法與流程（包括流程挖掘和基準測試是重塑準備期企業(yè)與洞察驅動期%%%%培養(yǎng)推進人工智能主導型重塑所需的人才，%%48%56%48%56%調動業(yè)務和技術團隊共同開發(fā)資產與平臺，8%8%重塑運營重塑運營通向生成式AI的大門除了在三大推動因素上發(fā)力，重塑準備期企業(yè)的數(shù)據(jù)現(xiàn)代化水平也遠遠高于其他級別的企業(yè)。這些企業(yè)深刻認識到，要有效利用生成式AI，必須制定正確的數(shù)據(jù)策略和夯實核心數(shù)字能力。他們的數(shù)據(jù)資產專為生成式AI的應用場景設計，明確定義了數(shù)據(jù)治理角色，并且能夠從源頭追蹤整個生命周期內的數(shù)據(jù)。我們的研究表明，現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)基礎是重塑準備期企數(shù)據(jù)資產已針對生成式AI用例實現(xiàn)了現(xiàn)代化61%%61%%%%%34%%34%27%27%%37%%37%%%重塑運營重塑運營埃森哲2024年的研究以及1000多個生成式AI項目的案例表明，實現(xiàn)智能運營的企業(yè)能夠加快使用生成式AI，推動運營變革，這又進但制定明確的路線圖仍然是這些企業(yè)面臨的一重塑的最佳路徑是什么？在重塑之旅的每個有哪些？企業(yè)應采取以下四項行動，規(guī)劃前重塑運營重塑運營重塑準備期企業(yè)已經(jīng)建立了集中式數(shù)據(jù)治理模式，并采用以領域為中心的方法推進數(shù)據(jù)現(xiàn)代化，為評估數(shù)據(jù)基礎的方法之一是評估三大驅動因素（人才、資產與平臺、方法與流程）每天如何與數(shù)據(jù)交互。員工是否清楚地了解如何創(chuàng)建、處理和使用數(shù)據(jù)？流程和工具是否在不同職能部門之間實現(xiàn)互聯(lián)互通，以便不同的團隊（如銷售、供應鏈、服務、人力資源、財務、研發(fā)）使用自己常用的工具訪問相同的數(shù)據(jù)和分析？數(shù)據(jù)是否以標準化的方式構建，兼具安全性和可訪問性，并使用通用數(shù)據(jù)格式，使AI工具能重塑運營重塑運營20這些是現(xiàn)代化數(shù)據(jù)基礎的標志，也是大多數(shù)企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。實現(xiàn)數(shù)據(jù)基獲取高質量數(shù)據(jù)是關鍵。超過三分之一的重塑準備期企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了對高質量數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)資產的高速訪問，確保數(shù)據(jù)沒有不一致和冗余等問題。這一成果得益于業(yè)務團隊和領域專家共同承擔責任，推動數(shù)%%.基礎期““理解數(shù)據(jù)治理流程至關重要。在整個企業(yè)內傳達這一理念需要進行大量培訓和教育，這一步驟的重要性不容小覷，即便這些內容看似顯而易見?！敝厮苓\營重塑運營成功案例新數(shù)據(jù)基礎帶來7000萬美元的新增長平臺的新托管服務中心交付這些流程，還實施了新的數(shù)據(jù)基礎（包括改進數(shù)據(jù)策略和數(shù)據(jù)治理并依托卓越中心大幅提升了分析能力。借助埃森哲基于人工智能的智贏（SynOps）平臺，該客戶簡化了運營流程，集中了80%的會計流程，效率提高47%，無接觸式交易占比50%，創(chuàng)造了高達7000萬美元的新業(yè)務該工業(yè)巨頭的主營業(yè)務是生產機床平臺的新托管服務中心交付這些流程，還實施了新的數(shù)據(jù)基礎（包括改進數(shù)據(jù)策略和數(shù)據(jù)治理并依托卓越中心大幅提升了分析能力。借助埃森哲基于人工智能的智贏（SynOps）平臺，該客戶簡化了運營流程，集中了80%的會計流程，效率提高47%，無接觸式交易占比50%，創(chuàng)造了高達7000萬美元的新業(yè)務重塑運營重塑運營22在人工智能時代，這意味著根據(jù)技術的發(fā)展調整員工結構，使新角色與業(yè)務需求相匹配。這還意味著為員工提供全面培訓，助力他們更好地發(fā)揮潛力，充分利用生成式AI的力量，重塑工作、重新思考各個流程和整個工作流，以明確生成式AI在服務客戶、支持企業(yè)在規(guī)劃如何利用生成式AI推進重塑時，往往會忽視人才的重要性。我們的研究表明，82%的期企業(yè)尚未制定人才重塑戰(zhàn)略。這些企業(yè)未能提前規(guī)劃，以滿足勞動力需求、吸納更多人才，培訓并提升相比之下，92%的重塑準備期企業(yè)制定了明確的人才戰(zhàn)略，以高效進行勞動力規(guī)劃、角色重塑和持續(xù)技能提升（圖7）。這確保了它們擁有一支與戰(zhàn)人才戰(zhàn)略不應僅限于技能培養(yǎng)。企業(yè)還必須制定相關計劃和政策，確保員工身心健康，薪酬待遇公平合理，激發(fā)員工工作成就感，設立日常目標，調動員工工作積極性。這樣可以吸引各方面優(yōu)秀人才，傾聽更多新穎深刻、富有洞強大的人才戰(zhàn)略還有助于解決技能提升和學習問題。面向非技術團隊的培訓計劃應重點關注三個方面：人工智能素養(yǎng)計劃應教授生成式AI的基礎知識，包括功能、局限性和風險；實際應用方面的培訓應采用研討會和沙盒環(huán)境，展示人工智能如何增強營銷、客戶服務和運營等特定的業(yè)務職能；設計變革管理項目幫助團隊適應新的工作流程，擁抱%%%.基礎期.基礎期““成功的關鍵在于提高生產力和減少重復性任務，從而讓我們的員工騰出更多時間為客戶提供服務，處理更重要的工作。項目的相關舉措包括提高代碼質量和簡化流程，以便銀行減少為客戶提供人工服務的時間?！比R斯·馬西森（LesMatheson）23重塑運營重塑運營重塑運營成功案例重塑人力資源服務和員工體驗作為全球領先的金融機構之一，匯豐銀行啟動了一項全球計劃，旨在通過提升員工體驗和生產力來提升股東回報和客戶滿意度。為了完成此次轉型，匯豐銀行致力于實現(xiàn)人力資源職能現(xiàn)代化和數(shù)字化，以改善不同國家/地區(qū)之間依埃森哲幫助匯豐銀行實施了技術和變革管理解決方案，包括體驗設計、全球流程配置和本地化，以遵循特定國家/ServiceNow和MuleSoft的數(shù)字人力資源解決方案，以簡化人力資源流程，改善服務可訪問性。匯豐銀行全體員工現(xiàn)在能夠即時獲取信息，做出明智決策，快速訪問人力資源服務和支持。變革涵蓋的核心服務包括薪資管理和勞動力管理，同時也引入了新的人才管理、職業(yè)發(fā)展和績效管理功能。憑借快速獲取數(shù)據(jù)驅動型洞察的能力，匯豐銀行的主管現(xiàn)在可以輕松制定關于團隊和員工的戰(zhàn)24智能運營賦能生成式AI的發(fā)展，生成式AI亦能提升智能運營的效率，這一過程推動了生成式AI的不斷演進。兩者形成了相互促進、共重塑運營重塑運營生成式AI不僅僅是一項技術，更是影響整個企業(yè)文化變革因此，在圍繞生成式AI做出決策時，技術團隊和業(yè)務團隊應開展協(xié)作，共同對所產生的結果負責。這意味著要重構團隊這是處于重塑準備期和基礎期企業(yè)最明顯的區(qū)別之一。在我們的研究中，87%的重塑準備期企業(yè)的一個顯著特點是技術和業(yè)務團隊之間保持“廣泛合作”。這些企業(yè)創(chuàng)建了跨職能協(xié)作的文化，曾經(jīng)各自為政的兩個團隊現(xiàn)在齊心協(xié)力，共同確定符合企業(yè)戰(zhàn)略目標的生成式AI用例及其應用的優(yōu)先順序。團隊間的協(xié)作進而推動創(chuàng)新，雙方共同負責資產、平臺和產品的開相比之下，88%處于基礎期的企業(yè)表示，他們的技術和業(yè)務團隊之間幾乎沒有或完全沒有協(xié)作。這嚴重阻礙了企業(yè)采用25重塑運營重塑運營26歸根結底，生成式AI是一項技術，技術團隊的重要性不言而喻，他們負責將生成式AI與企業(yè)的數(shù)字基礎設施緊密融合。技術團隊必須評估各項AI技術，將合適的技術集成到現(xiàn)有技術堆棧中，管理集成的多個技術方面，包括軟件開發(fā)、系統(tǒng)配置和數(shù)據(jù)集成，并維護工具的整體性能。他們還必須確保生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴和應用程序無縫集成，幫助評估持續(xù)性能，確保生成式AI解決方案與時俱進、富有成效。所有這些都離不開業(yè)務團隊的直接支持。業(yè)務和技術團隊應合作創(chuàng)建生成式AI路線圖、共享決策企業(yè)的CEO應發(fā)揮主導作用，帶頭促進跨部門協(xié)作、確定資源優(yōu)先級和培育創(chuàng)新文化。在CEO的領導下，技術和業(yè)務團隊應被賦予同等責任，確定生成式AI應用的前進路徑。CEO的影響力有助于打破部門壁壘、簡化決策流程并減少對變革的抵觸情緒。CEO的監(jiān)督還表明項目對利益相關者的重要性，從而提高全體員工的士氣和工作熱情。那些處于重塑準備期的企業(yè)深知這一點，采用由CEO辦公室自上而下的方式，推動大圖8：由CEO引領生成式AI的應用%%%““在啟動大型轉型項目時，我們總會遇到一些能力上的不足。關鍵是要花時間挑選合適的業(yè)務和技術團隊成員，并通過緊密協(xié)作來彌補這一不足?！敝厮苓\營重塑運營成功案例“我們在CEO領導下“我們在CEO領導下負責協(xié)調推動轉型的多項動員工作。這個團隊就像一支特遣隊，由運營、人力資源、財務及其他職能部門的精英組成。”2727重塑運營重塑運營成功案例科技創(chuàng)新融合人類智慧Bank，簡稱NAB）是澳大利亞四大銀行之一，專注于開發(fā)滿足國民切實需求的產品和解決方案。在NAB首席執(zhí)行官和高管團隊的帶領下，員工們抓住了新的機遇，將更多時間用于處理復雜事務和為客戶提NAB廣開思路，評估生成式AI帶來的新想法和新機遇。并將采納的想法投入測試和學習開發(fā)周期，以期為客戶創(chuàng)造最大理和保護置于首位，自成立伊始就采用嚴格的數(shù)據(jù)和AI防護措施，確保所有數(shù)據(jù)安該銀行于2023年年中啟動了6個應用場景，旨在證明每個項目都可以幫助減少員工的“苦差事”。目前有20多個用例處于測試之中，并得出了令人滿意的結果。法律文件審查時間從三天縮短至一天，代碼質量和開發(fā)速度也在穩(wěn)步提高。簡化的自動化流程也改進了客戶成果，這是衡量28的開發(fā)工作，他們最了解如何投資才能切實滿足客戶需求?！?8萊斯·馬西森（LesMatheson）重塑運營重塑運營根據(jù)埃森哲研究，87%的重塑準備期企業(yè)表示，他們已將領先的、基于云的實踐應用于業(yè)務流程和流程挖掘，并已啟用內部和外部基準測試來提高績效。相比之下，智能運營基礎期用云計算技術來分析和優(yōu)化業(yè)務流程可以校準內部和外部基準，讓企業(yè)更輕松直觀地看到流程差距，清楚地了解到哪些環(huán)節(jié)存在低效問題，并標記改進方法，加速生成式AI的采用。企業(yè)可以獲得所需的數(shù)據(jù)來分析流程，并識別人工智能可以創(chuàng)造最大價值的領域。通過設立準確的基準，企業(yè)可以制定切合實際的目標，并使用數(shù)字孿生模擬人工智能干預的影響。數(shù)據(jù)驅動型方法可確保人工智能計劃與戰(zhàn)略目標保持一致，改善決29重塑運營重塑運營能實現(xiàn)。重塑準備期企業(yè)的顯著特點是可以快速訪問集中式數(shù)據(jù)治理的作用不容小覷，它可以在訓練生成式AI模型時加快迭代速度。通過簡化數(shù)據(jù)檢索流程，企業(yè)可以減少延遲，讓AI模型即時訪問龐大、多樣化的數(shù)據(jù)集，從而縮短訓練周期，實現(xiàn)更頻繁的更新和改進。更快的迭代可提高AI模型的準確性和性集中式數(shù)據(jù)治理還能確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，無論選擇何種數(shù)據(jù)架構，都能提供高質量的輸入和輸出。元數(shù)據(jù)可提供必要的背景信息，增強可發(fā)現(xiàn)性和可用性。同時，通過減少冗余數(shù)據(jù)，避免了模型30%30%40%.基礎期重塑運營重塑運營企業(yè)在面對未來巨大變化時，必須迅速調整和優(yōu)化其運營能力，以確保在新的市場環(huán)境中能夠成功應對各種挑戰(zhàn)和機遇，他們需要并行推進賦能智能運營的關鍵因素?人才、資產與平臺、方法與流程。生成式AI為企業(yè)在追求智能運營的過程中生成式AI革新了人與機器、跨業(yè)務運營以及跨企業(yè)之間的協(xié)作方式。展望未來，在生成式AI的賦能支持下，企業(yè)將擁抱更加深入全面的重塑，構建可持續(xù)的、成熟的業(yè)務運營。邁向智能運營后，企業(yè)將32重塑運營重塑運營為了實現(xiàn)這一目標，許多企業(yè)正在進行“無悔”的人工智能投資，并已在軟件編碼、自動內容創(chuàng)建、財務報告和知識檢索等領域取得了早期回報。越來越多的企業(yè)正在進行長期戰(zhàn)略投資，打造真正新穎的競爭優(yōu)勢，以推動業(yè)真正的領先者不僅投資技術，還致力于數(shù)字核心和數(shù)據(jù)基礎方面的全面改造，從而在整個組織中廣泛部署生成式AI，徹底改變其價值鏈。這些處于重塑準備期的企業(yè)正生成式AI是推動智能運營和企業(yè)重塑的關鍵力量，它33重塑運營重塑運營34《重塑企業(yè)運營》，2023年5月《生成式AI時代下的企業(yè)重塑》，2024年1月《埃森哲變革脈動研究報告》，2024年3月《構建數(shù)字核心，推進全面重塑》，2024年7月《重塑變革》，2024年7月參考資料1.《埃森哲變革脈動研究報告》，2024年3月2.《埃森哲智能運營調研》，2024年重塑運營重塑運營在進行此項分析時，我們將基于調查問題答案組合的指標作為KPI，該問題涉及職能部門對生成式AI用例的集中度，以及采用生成式AI應用場景所產生的價值。首先，我們創(chuàng)建了一個指數(shù)，反映過去12個月內企業(yè)在擴展高價值生成式AI用例方面的成功程度。然后，我們標記位于此指數(shù)領軍象限的企我們分析了一家公司的成熟度（使用智能運營組標記）與進入評估指數(shù)領軍象限的概率之間的關系。我們發(fā)現(xiàn)，基礎期企業(yè)進業(yè)進入領軍象限的概率則高達40%。也就是說，過去12個月中，重塑準備期企業(yè)在擴展高價值生成式AI用例方面取得成功的概率是我們利用參與調查的企業(yè)（對于具有可用數(shù)據(jù)的企業(yè)并在對數(shù)據(jù)進行適當?shù)馁|量保證之后）的財務績效數(shù)據(jù)進行了收入增長比較。對于每個智能運營組，我們查看他們在特定財政年度的總體收入，并根據(jù)此指標計算出該組收入增長率。我們測試了不同的時對于訪談分析，我們利用了LLM和生