2024年SAP赋能生成式AI打造跨企业竞争优势报告-IBM_24页_990kb

IBM与SAP合作通过生成式AI赋能企业实现跨领域竞争力提升，其核心策略包括云架构优化、人才技能培养、治理框架建设和精准投资领域选择。双方共同开发嵌入式AI和生成式AI解决方案，覆盖业务流程与职能整合，推动企业在AI应用中实现效率提升与投资回报优化。

云基础架构是生成式AI实施的关键支撑。调研显示，44%的组织认为基于云的SAP系统显著加快了AI项目推进速度，而60%的高管表示当前SAP架构已专门优化以支持生成式AI目标。混合云方案（占41%）和全云部署（占42%）成为主流选择，先进云架构使收入增长率比成熟度较低的组织高出10%。云环境不仅提供可扩展计算能力，还能通过数据共享和安全性保障支持AI创新，但部分高管仍担忧伦理问题可能导致放弃AI收益（比例从26%升至65%），促使企业加大治理框架建设力度。

人才技能是成功实施的另一基础。69%的高管表示其组织具备快速释放AI价值的技能，92%的成功整合案例显示企业已建立必要AI能力。重点需培养生成式AI相关技能组合，如数据素养、模型训练及提示工程，同时强化软技能（如问题解决、商业沟通）。IBM与SAP合作通过再培训、招聘及跨部门协作填补技能缺口，例如在财务领域开发专用语言模型（ELM），使员工能用"销售成本（COGS）"等术语与系统交互，简化流程并提升工作效率。

治理框架建设确保AI应用的伦理合规。企业需建立涵盖数据隐私、版权尊重、偏见检测等要素的治理体系，引用联合国教科文组织10项AI伦理原则，结合《欧盟AI法案》等监管要求。可视化监控工具可实时检测模型偏见与性能波动，审计追踪强化责任机制。当前70%的组织已制定生成式AI使用政策，但治理结构仍需深化，需形成以负责任AI为核心的企业文化。

投资领域聚焦高价值场景。客户调研显示，客户服务（53%）、供应链（51%）和销售营销（47%）是生成式AI应用最显著的领域。具体案例包括：梅赛德斯AMG车队利用实时数据分析优化赛车策略，军事装备维护通过AI预测性分析提升战备状态25%，零售行业整合运输管理与实时数据动态调整物流方案。财务领域专用AI工具已实现流程自动化，而制造、人力资源等领域的潜力正在释放。

成熟度模型显示，最成熟的组织平均利润率可达20%，远超其他组织的16%。预计到2025年，生成式AI将成为企业运营的核心组件，投资回报率将提升至122%。企业需采取整合式方法，通过标准化AI管理中心实现全生命周期管理，同时平衡定制化需求与统一框架优势。

行动指南强调三大维度：数据方面需评估SAP数据质量与云架构适配性；人才方面要建立跨职能AI技能组合；战略方面需聚焦高价值用例，鼓励创新实验。具体措施包括跨部门数据整合、制定AI治理方针、开展全员培训及建立容错式创新文化。SAP系统作为企业数据与流程中枢，为企业提供可信数据基础和可扩展平台，降低AI应用门槛并加速商业化落地。