埃森哲-AI规模化先行者指南_行业领导者的经验（英）_38页_11mb

摘要：关于规模化人工智能的战略指南

人工智能（AI）已成为企业数字化转型的核心驱动力，特别是随着生成式人工智能的兴起，它正在改变企业的运营模式。本报告旨在为企业提供规模化AI应用的战略指南，通过分析行业领先企业的经验。

关键发现

1. AI的解放： 生成式AI正在帮助企业实现“Holy Grail”，即持续性竞争优势，特别是在重新定义企业架构方面，为企业的创新和效率带来重大突破。

2. 输入：表（Table Stakes）与战略赌注（Strategic Bets）：

   • 表（Table Stakes）： 基础性投资，例如部署聊天机器人，驱动AI广泛采纳，但仅带来渐进式价值。
   • 战略赌注（Strategic Bets）： 长期、基于核心价值链投资。与表（Table Stakes）相比，战略赌注涉及更大规模的投资和创新，目标极为远大。

3. 数据分析是关键： 70% 的受访企业承认需要强大的数据基础（数据采集、治理、可信途径），而缺乏数据准备度是AI规模化瓶颈的主要原因之一。

4. AI领导力是关键： CEO和董事会的支持对战略赌注的成功实施至为重要，这些战略赌注需与企业目标高度统一。

5. AI先驱者： 仅有8%的企业被称为“领先者”（Front-runners），他们已有效地规划其AI战略，并实现了效率、利润与创新的显著增长。

新的AI基础能力

AI规模化需新能力：

• LLMOps（大语言模型的操作）：优化模型运营和部署。
• 数据管理和治理：不仅是标准，如今已飞跃为强制。
• 内部数据源和基础模型：获取和利用多种数据源和基础模型以提升AI应用。
• 人员培训：能力要求不仅落脚于工程，更重战略、监管和道德。

指导性原则

实现规模化AI，企业需遵循五大指导性原则：

1. 以价值引导（Lead with Value）
2. 重新定义人才和工作方式（Reinvent Talent & Ways of Working）
3. 构建AI驱动的数字核心（Build an AI-Enabled Digital Core）
4. 缩小责任AI差距（Close the Gap on Responsible AI）
5. 推动持续革新（Drive Continuous Reinvention）

企业必须结合基础性的数据和AI能力（如LLMOps、数据治理等）与这些原则，才能有制胜的优势。

行业与整体表现

• 领先行业： 运营商行业在AI投资上领先，其次是生命科学和公用事业。
• 战略赌注的提升方式： AI规模化有助于提升生产力、成本节约、营收增长和客户体验。
• 挑战： 归结所有，但看来最棘手的问题还是综合管理和负责AI。

AI的潮流不可阻挡，企业唯有现在加速行动，方能在纷繁复杂的竞争中站稳脚跟，并最终赢得胜利。