2025-01-05-IBM-解锁大规模生产力和创新报告_28页_2mb

生成式AI的智慧之力总结

核心内容

生成式AI正在迅速成为企业数字化转型的重要驱动力。其投资增长速度远超传统IT支出，且已展现出显著的财务回报。企业领导者正积极将生成式AI从实验阶段推向大规模应用，以实现创新和效率提升。

主要观点

• 生成式AI的快速增长：生成式AI支出在12个月内增长超过10倍，而IT支出增长率仅为通货膨胀率的一半。2022年AI的平均投资回报率为13%，生成式AI的早期成果使这一数字提升至31%。
• AI的未来潜力：生成式AI正在创造前所未有的可能性，包括开发新的疾病治疗方案、应对气候变化等复杂问题。超过一半的高管预计，未来三年内生成式AI将使一些全新的工作类型成为可能。
• 企业转型的关键：生成式AI不是万能的，它需要与传统AI技术、自动化工具协同工作。企业应从低风险非核心用例开始，逐步转向核心业务领域，以实现更广泛的转型。
• 组织的挑战：尽管生成式AI带来了许多机会，但企业仍面临数据准确性、模型偏见、专业知识缺乏、商业论证不明确、数据隐私和安全等挑战。为应对这些挑战，需要跨职能团队的合作和明确的治理策略。
• 文化变革的重要性：AI项目的成功不仅取决于技术，更取决于员工的采用和适应。64%的受访CEO认为，员工的采用是AI项目成功的关键。

关键信息

• 生成式AI的应用领域：当前，生成式AI在客户服务、IT、产品开发、销售和营销、供应链等领域创造了最大价值。
• 企业领导者的作用：企业领导者需要重新审视业务流程，推动组织从实验走向规模化应用，并确保生成式AI与企业战略一致。
• 风险与治理：80%的受访组织设立了专门的风险管理团队，78%维护了健全的文档以增强模型的可解释性，76%建立了明确的生成式AI治理结构。
• IBM的角色：IBM通过其深厚的行业经验、技术解决方案和研究创新，为企业提供生成式AI的支持。IBM Consulting、IBM Software和IBM Research共同推动生成式AI在企业中的落地。
• 成功案例：拜耳公司和Zebra Technologies展示了生成式AI在药物研发、客户服务和供应链管理中的应用潜力。

生成式AI的当前投资回报率

• 2022年：AI的平均投资回报率为13%，而生成式AI的早期成果使这一数字提升至31%。
• 2023年：直接归因于AI的营业利润增长翻了一番，达到近5%。
• 2025年预期：受访高管预计AI带来的营业利润将增长至10%。

行动指南

企业要成功扩展生成式AI，需要多方面的领导力和协作：

最高管理层

• 设定明确的目标，推动生成式AI与业务战略一致。
• 鼓励成长心态，激励团队尝试新事物并奖励创新。

业务部门领导者

• 摒弃用例思维，将生成式AI与员工体验相结合。
• 评估生成式AI在哪些方面比自建解决方案更具成本效益。
• 明智承担风险，从低风险领域开始实验，逐步推动核心业务转型。

人力资源领导者

• 优先建立数据和AI素养，提高员工技能。
• 消除孤岛，建立跨职能团队。
• 举办生成式AI集体活动，激发员工热情和创新。

IT领导者

• 投资开放平台，确保模型可更换。
• 构建可组合的数据和生成式AI平台架构，提高灵活性。
• 使用业务语言进行沟通，确保基层团队理解并采用生成式AI。

AI领导者

• 采用产品和平台运营模式，跟踪性能提升。
• 优先考虑整体AI治理，确保可信和合规。
• 建立专有的工程和运营实践，提高质量、可重复性和效率。

道德与数据隐私领导者

• 举办生成式AI创新日和黑客马拉松，强调伦理和合规。
• 建立明确的问责制，贯穿AI解决方案的整个生命周期。
• 创建责任与协作文化，鼓励所有员工参与治理。

案例研究

拜耳公司

• 愿景：Bill Anderson认为生成式AI将在未来20年中帮助应对粮食安全挑战。
• 应用：生成式AI提高了生产率，减少了人工任务，并在药物发现和作物保护领域展现出巨大潜力。
• 挑战：生成式AI也带来了安全和伦理方面的挑战，如深度伪造和假冒产品。

Zebra Technologies

• 战略：Bill Burns认为生成式AI将增强一线员工的能力，而不是取代他们。
• 实践：Zebra通过“感知、分析、行动”的方法，评估生成式AI的用例并制定商业论证。
• 创新：Zebra正在其新一代移动设备上部署开源大型语言模型，并通过微调来提高其性能。

IBM与NASA的合作案例

• 目标：通过地理空间基础模型帮助应对气候变化带来的挑战。
• 方法：IBM和NASA利用卫星图像训练模型，提高洪水和火灾烧痕地图的绘制准确率。
• 成果：该模型在绘制洪水和火灾烧痕地图时，使用一半的标记数据，准确率提高了15%。此外，它还能帮助企业和政府更快速地分析气候数据并从中获得洞察。

研究方法与来源

• IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作，对5,000名高管进行了调研，涵盖24个国家和25个行业。
• 研究数据来源于高管访谈、调查问卷和行业分析。

相关报告

• 企业生成式AI：市场现状：https://www.ibm.com/downloads/documents/cn-zh/10a99803fb2fdbf9
• 利用AI创造投资回报：https://www.ibm.com/downloads/documents/cn-zh/10a99803fbafdc88
• CEO生成式AI行动指南：https://www.ibm.com/downloads/documents/cn-zh/10a99803fa2fdb6d

结语

生成式AI的未来充满机遇，但其成功依赖于企业领导者的战略眼光、跨职能协作、文化变革和治理框架。通过明智的采用和持续的创新，企业可以释放生成式AI的潜力，实现大规模的业务转型和价值创造。