【IBM】2024生成式AI的智慧之力：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：企业应用与挑战

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。其投资增长迅猛，12个月内支出增长超过10倍，远超IT支出的增速。生成式AI不仅提升了企业运营效率，还带来了前所未有的创新潜力，尤其是在客户服务、IT、销售和供应链等领域。IBM作为技术领导者，通过其行业洞察、技术解决方案和研究创新，为企业提供全面支持，帮助其将生成式AI从实验阶段推进到大规模应用。

主要观点

• 生成式AI的投资回报率显著提升：2022年AI的平均投资回报率为13%，而生成式AI的早期成果将这一数字提升至31%。
• 企业领导者需将实验转化为企业级投资：生成式AI的采用不应止步于试点阶段，而应推动其在核心业务中的应用，以实现可持续增长。
• 生成式AI增强人类工作而非取代：它通过自动化低价值任务，使员工能够专注于更具创造性和战略性的活动。
• AI的长期潜力正在显现：超过一半的高管预计，生成式AI将在未来三年内创造全新的工作类型。
• 组织需建立跨职能团队和治理机制：从实验到规模化应用，企业需要技术、金融、法律、伦理等多领域协同合作。

关键信息

生成式AI的应用领域

• 客户服务：生成式AI显著提升了客户满意度，通过自然语言生成技术提供个性化服务。
• IT：生成式AI被广泛用于代码生成、测试和文档编写，提升开发效率。
• 销售和营销：利用客户数据提供洞察，加速营销内容生成，提升销售业绩。
• 供应链：生成式AI帮助识别潜在障碍并预测风险，优化物流和运营效率。

企业领导者的关键行动

• 最高管理层：设定明确目标，推动组织从用例思维转向战略思维，鼓励成长心态。
• 业务部门领导者：重新设计工作流程，利用AI即服务降低实施成本，推动规模化成功。
• 人力资源领导者：提升员工的数据和AI素养，建立跨职能团队，消除数据孤岛。
• IT领导者：构建可组合平台，保持模型无关性，优化数据管理和沟通方式。
• AI领导者：关注模型治理和生命周期管理，推动可信AI实践。
• 道德与数据隐私领导者：通过创新活动和治理机制确保AI的伦理使用。

挑战与应对策略

• 准确性与偏见：高管们对生成式AI的准确性和偏见问题表示担忧，需通过数据治理和模型微调解决。
• 数据隐私与安全：需建立完善的政策和流程，以确保数据和信息的安全性。
• 治理与合规：生成式AI的治理需贯穿整个生命周期，确保其应用的合规性和透明度。
• 组织文化变革：员工的接受度和采用率是AI项目成功的关键，需建立包容性和创新文化。

案例研究

拜耳公司

• 愿景与应用：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。其已在药物发现和作物科学领域取得初步成果，如加速抗癌药物的临床试验。
• 挑战与应对：需在不同业务领域中进行实验，同时建立跨部门协作机制，确保生成式AI的伦理和安全使用。

Zebra Technologies

• 增强型员工团队：Bill Burns认为生成式AI将增强员工能力，而非取代。Zebra通过构建生成式AI平台，支持一线员工和客户，提升效率和客户体验。
• 战略实施：采用“感知、分析、行动”方法，确保AI用例的商业价值和可行性。

生成式AI的未来展望

• 气候应对：IBM与NASA合作开发地理空间基础模型，用于预测洪水、火灾等自然灾害，支持企业和政府在气候变化背景下的决策。
• 创新与扩展：生成式AI的应用正在扩展到更多领域，如销售、供应链和产品开发，推动企业向更高价值的业务转型。

行动指南

• 建立跨职能团队：确保技术、业务、法律、伦理等多领域协同合作。
• 制定清晰的商业论证：在实施前对用例进行全面评估，确保其商业价值和可行性。
• 优先采用高价值领域：从客户服务、IT、销售等成熟领域入手，逐步向核心业务扩展。
• 关注伦理与治理：建立负责任的AI治理机制，确保技术的透明性和合规性。

资源链接

• IBM Consulting AI服务：ibm.com/services/artificial-intelligence
• IBM Software AI解决方案：ibm.com/watson
• IBM Research AI创新：research.ibm.com/artificial-intelligence
• IBM商业价值研究院报告：ibm.com/ibv/cn

研究方法

• 本报告基于IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作进行的调研，覆盖24个国家和25个行业，共5,000名高管参与。
• 研究分析了生成式AI的采用情况、用例及其对企业能力的影响，提供了基于事实的战略洞察。

参考资料

• Gartner关于生成式AI和IT支出的预测
• IBM商业价值研究院关于AI投资回报率的报告
• IBM与NASA在地理空间AI方面的合作案例
• 生成式AI在客户服务、IT、供应链等领域的具体应用案例

作者与致谢

• Brian Goehring：IBM商业价值研究院副合伙人，AI研究负责人
• Manish Goyal：IBM Consulting高级合伙人，全球AI和分析负责人
• Ritika Gunnar：IBM Software数据与AI产品管理总经理
• Anthony Marshall：IBM商业价值研究院高级研究总监
• Aya Soffer：IBM Research AI技术副总裁
• 特别感谢：IBM商业价值研究院的多位专家及顾问

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