摘要
虽然生成式人工智能仍然是一种新兴技术，但它一直备受关注。该技术已经远远超出了其早期仅以增强聊天功能的人工智能水平。它在各种应用场景中展现出广泛的前景，包括内容创建、翻译、图像处理和代码编写。生成式人工智能不仅有可能重塑关键的业务运营，还有可能改变大多数行业的竞争格局。这项技术已经开始影响各种业务功能，如产品创新、供应链物流、销售和客户体验。各公司也开始从部署生成式人工智能驱动的平台和工具中看到逐渐上升的投资回报率(ROI)。
关键词
生成式人工智能 竞争性情报 场景应用 投资回报
（一）简介
企业领导者计划利用新技术来颠覆竞争，而不是被颠覆，但可能会面临许多高管似乎低估的众多挑战。高管们预计生成式人工智能将颠覆各经济行业的格局。总体而言，十分之六的受访者同意“生成式人工智能（Gen AI）技术将在未来五年内极大地颠覆我们的行业”。预见颠覆的受访者超过了所有行业中没有预见的受访者。这项技术可能会改变经济中特定的功能，例如企业IT和客户服务，而不仅仅局限于特定行业。为了检查企业在有效实施生成式人工智能方面的技术和业务需求，此报告对300名来自不同地区和行业的高级管理人员进行了调查。受访者被问及了他们公司的推出程度、实施计划以及部署障碍。结合专家访谈小组的见解，这项全球调查揭示了企业对于有效采用生成式人工智能所面临的挑战可能已做好准备或尚未做好准备的情况。
（二）调查取样
调查主题：企业如何实施或计划实施生成式AI技术，以及该技术部署的障碍。调查对象：300名商业领袖，其中70%是首席高管（如CEO、CTO、CFO等），30%是副总裁或董事。这些受访者主要来自信息技术、数据和数据工程相关领域。行业分布：受访者来自多个行业，包括金融服务、银行和保险（17%）；消费包装商品和零售（17%）；制造和汽车（17%）；技术和电信（17%）；物流（13%）；能源、石油和天然气（10%）；以及媒体和通信（10%）。地理分布：受访者来自全球范围，其中美洲占17%，欧洲占17%，亚太地区占66%。该调查的结果将提供有关企业在生成式AI技术方面的实施计划和挑战的见解，同时揭示了不同行业和地区间的差异和趋势。这些信息对于理解生成式AI技术在全球范围内的应用和发展具有重要意义。
（三）AI技术在企业的部署情况
起初，大多数受访者并不将生成式AI视为风险或威胁，而是将其看作一个竞争机会。他们希望成为行业的颠覆者，通过创新的方式利用生成式AI来发掘隐藏的机会。在2023年，尽管许多企业都在某种程度上与生成式AI有所接触，但真正广泛采用这项技术的企业并不多。大多数企业只是在一些有限的自动化低价值的领域进行部署。然而，大部分企业对2024年的采用计划期待度较高。例如IT领域的编码、物流领域的供应链管理和金融服务领域的合规性等。
（四）挑战及解决方案
生成式人工智能在企业的广泛应用需要多个条件的支持，其中最重要的是对数据处理的全面信心，包括数据的捕捉、处理、情境化和应用。此外，企业需要重新思考其IT基础设施，并制定适当的数据战略，以确保可靠地访问部署生成式AI所需的硬件。然而，除此以外，还有很多其他因素影响生成式AI的发展这些因素包括：
1.风险：受访者普遍认为监管、合规和数据隐私环境是快速采用AI的主要障碍。此外，许多早期采用者承认他们的网络安全措施在支持推出方面能力有限。因此，使用这种技术的策略需要植根于整体的治理结构中，以解决这个相互关联的风险复合体。
2.预算：超过半数的受访者将IT投资预算列为主要障碍。专家建议高管们根据投资回报率而非仅仅成本来审查用例，以更好地判断哪些支出是值得的。
3.竞争环境：早期采用者更有可能将竞争环境视为快速采用生成式AI的推动因素，而其他受访者则相反。生成式AI本身的商业意义有限，因此任何采用策略都需要与提高竞争地位的目标相一致。
4.文化：早期采用者更有可能认为他们对创新的态度是推动AI快速推出的因素，而其他受访高管则更有可能报告说，文化方面是一个障碍。与任何变革管理计划一样，采用计划需要包括赢得用户和高管支持的努力。
5.技能：大型AI项目所需的IT技能供不应求，但在受访者中，早期采用者更清楚地意识到可用人才的短缺。更广泛的商业技能对于很好地应用这项技术也是必要的。即使是使用基本的生成式AI工具的用户也需要了解其风险、限制和潜在收益。因此，人才获取和人才发展是成功采用的重要组成部分。尽管高管们预计生成式AI将引发一波颠覆性浪潮，但在许多情况下，他们对站在这场创新正确一方的希望受到了其公司未完全意识到的阻碍的威胁。为了成功采用生成式AI并实现其潜在的商业利益，企业需要全面审视并解决这些挑战和阻碍。
（五）企业对人工智能技术的未来展望
1.生成式AI的显著影响：
2023年，生成式AI成为了新闻头条的常客，引发了对其可能带来的商业破坏和巨大市场机会的预测。麦肯锡估计，到2023年，各行业对生成式AI的采用将推动3.5万亿美元的全球经济活动。如果技术得到更广泛的应用，这个数字可能会翻倍。同时，Bloomberg Intelligence预测，到2032年，全球生成式AI产品的市场规模将从2023年的670亿美元增长到1.3万亿美元，复合年增长率为42%。
2.投资者和高管的态度：投资者和高级管理人员越来越多地谈论生成式AI。例如，在S&P 500公司的收益电话会议中，提到生成式AI的次数在2022年至2023年间增长了十倍。近一半的S&P公司在2023年5月至12月间的电话会议中提到了这项技术，这一比例与谈论利率的公司相似。专家认为，生成式AI既是基础性的，也是力量倍增器，具有创造内容、解决复杂问题、自动化、预测和与人类轻松互动的新颖和有用能力。
3.企业对商业环境的预期：大多数接受调查的高管认为，生成式AI将迅速并显著地改变商业环境。媒体和通信行业的受访者最有可能预期到变化，其中87%的人认为生成式AI将带来破坏。一些专家认为，生成式AI将越来越多地吞噬任何涉及提供建议的业务，如技术、精神、商业和金融建议。其他人则认为，其影响将不仅限于少数行业，而是将影响许多行业的共同功能，如客户服务或金融。麦肯锡预计，生成式AI将在销售、市场营销、客户运营、软件开发（用于企业IT）、软件（用于产品创新）和研发方面产生最大影响。
4.企业的态度与行动：尽管商业领袖通常对破坏持谨慎态度，但受访者似乎更关注可能性而不是风险。大多数人认为生成式AI更多的是一个竞争机会而不是威胁。其他调查数据表明，这种反应反映了受访者希望站在破坏者一边。特别是，65%的受访者表示，他们的企业“正在积极考虑使用生成式AI来解锁我们数据中的隐藏机会的新颖和创新方法，而这在以前的技术中是不可能的。”然而，对调查公司的生成式AI采用情况进行更仔细的研究，并没有揭示出广泛的破坏性创新。相反，就目前而言，企业更有可能进行适度的实验。
来源｜MIT Technology Review
编译｜肖嘉晨
标签：人工智能 Last modified: 2024年 3月 19日
