所谓生成式AI，就是基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术，我们所熟知的ChatGPT就是一种生成式AI。从 2022 年到 2024 年，生成式 AI 的采用率将增长近两倍。在未来两到三年内，对生成式 AI 的投资预计将增长四倍。我们正迎来生成式AI 的决定性时刻。在新一轮工业革命中, 如果能够正确投资于这项新兴技术, 并为员工赋予适当的技术来**并负责任地创造性地使用生成式AI, 企业将实现倍增的业务增长。而错误的投资决策则可能会引发数据隐私问题、法律责任以及一系列伦理问题。哪些要素将帮助CEO 加速采用生成式AI? 他们如何**、负责任地扩大采用规模?本书汇集了从众多来源获取的独到见解, 包括IBM 商业价值研究院（IBV）的主要研究、与CEO 进行的直接对话以及与其团队开展的试点用例。

从更长远的视角来思考2024 年五大趋势 这是IBM 商业价值研究院推出的年度五大趋势系列报告的第五期。每一年的五大趋势报告都预测了在未来12 个月内有望对企业产生巨大影响的关键机会和概念。 在这些年度趋势的基础上, 企业***还需从更长远的视角来思考未来的发展战略, 并确定投资**。我们近期发布的《值得押注的七大投资决策》报告专注于未来的七大长期趋势, 以及企业***可以把握的投资机会。该报告涵盖广泛的主题, 从生成式AI、量子计算、可持续发展、设计领导力、全新的工作方式到供应链韧性, 全面阐述了企业***在未来几年应对这些趋势时需要了解的事项和需要采取的行动。如需了解更多详情, 请��问我们的“值得押注的七大投资决策” 主页: https:/ / ibm. co/ sevenbets。 随着智能机器日益自主化, 组织需要引入一项重要的平衡因素: 信任。 具体而言, 从数据到人员, 从机器到运营模式, 各个领域都需要建立信任。 信任是一种宝贵的资产 随着人类和技术的日益交融, 我们在选择所信任的对象时需要保持谨慎。事实上, 信任已经成为企业运营的一项关键差异化因素。我们是如何知道的呢? 根据IBM 商业价值研究院的调研, 81%的受访高管将**性、保障和信任视为其组织从竞争中脱颖而出的关键品牌特质。 尽管企业***认识到信任的重要性, 但在建立和维持信任方面却收效甚微。仅有55%的受访CEO 表示对其组织充满信心, 认为其组织能够准确、完整地报告利益相关者所需要的数据**与隐私信息。 而消费者们同样信心不足。例如, 根据*新调研, 仅有20%的受访消费者信任企业对可持续发展做出的承诺,而2021 年时的这一比例约为50%。 不过, 90%的受访消费者表示信任是他们在选择品牌时*重要的决定因素。 2024 年: 机器智能让信任成为焦点 一年的时间可以形成一种趋势, 强化一种趋势, 还可以意外地结束一种趋势。2008 年, 抵押贷款和房地产引发了全球金融危机。2020 年, 一场席卷全球的新冠肺炎疫情夺去了无数生命, 造成了超过12 万亿美元的全球经济损失。而在2023 年, 生成式AI 变革了工作的性质和面貌,导致许多人对自己的工作**性产生了质疑。一直以来, 信任都是一项重要因素。不过, 这类大规模颠覆性事件进一步凸显了信任的重要性。 我们的研究表明, 2024 年将是企业***需要在技术与信任之间取得平衡的关键一年。当然, 将信任融入组织的每一个方面并不是一个新概念。但随着生成式AI 的崛起、全球不确定性增加、竞争的持续加剧以及生态系统的兴起, 建立信任将成为一项更具挑战性的任务。 趋势1: 组织从 AI 转变为AI AI 意味着从一开始就采用以AI 为**的设计, 而不是事后再附加AI。 四分之三的受访CEO 表示, 企业竞争优势取决于谁拥有*先进的生成式AI。事实上, 43%的受访CEO 表示其组织已经在利用生成式AI 制定战略决策。而且, 36%的受访CEO 表示正在利用生成式AI 制定运营决策。2024 年,我们预计这一趋势将持续增长。 然而, 超过60%的受访组织尚未建立一致的企业级生成式AI 方法——这是实现负责任、可信的AI 的关键步骤。 “生成式AI 模型在同一时间给我们带来了惊喜、惊叹和惊吓。” ——Gonzalo Gortázar CaixaBank **执行官 平衡迅速行动与深谋远虑 转变为AI 意味着组织要重新思考人才战略。然而,根据我们的调研, 三分之二的受访CEO 在采取行动时并未清晰认识到应如何帮助其员工应对AI 带来的颠覆和势不可当的变革。只有不到三分之一的受访CEO 评估了生成式AI 对其员工团队的潜在影响。 与此同时, 那些积极拥抱AI 的组织一直在稳步前行,持续超越竞争对手。 生成式AI 已经成为“时代精神”, 并且推动加速采用这项技术的压力正在不断增长(见图1-1)。这是一项不可逆转的趋势。但这并不意味着2024 年不会出现一些刹车的情况。72%的受访企业高管表示, 出于伦理方面的顾虑,他们愿意放弃生成式AI 的好处; 69%的受访高管预计采用生成式AI 会导致监管罚款。 要在实施负责任的AI 方面发挥领导作用, 高管及其组织需要始终秉持人类***的品质, 包括智慧、伦理道德以及对利益相关者的重视。

第1 章 2024 年五大趋势: 深度技术需要深度信任 从更长远的视角来思考2024 年五大趋势 趋势1: 组织从 AI 转变为AI 趋势2: 使用AI 的人将会取代不使用AI 的人 趋势3: 数据议题从IT 部门延伸到高管层面 趋势4: 锻造弹性运营模式, 灵活应变拒绝中断 趋势5: 生态系统就是战略, 而不仅仅是战略的一部分 2024 年是在整个组织中建立信任的关键一年 第2 章 企业生成式AI: 市场现状 多达80%的受访高管认为, 由于生成式AI 的兴起, 劳动力角色和技能正在发生变化。展望未来, 受访高管表示将优先建立和发展既能帮助员工使用生成式AI, 又能完成只有人类才能胜任的工作的技能。随着生成式AI 的日益普及, 57%的受访高管预计创造力技能将变得更加重要。超过一半的受访高管认为技术技能、时间管理和优先级规划能力的重要性也会随着生成式AI 的普及而大幅增加。 第3 章 AI 时代的CEO 决策力: 运筹帷幄, 决胜未来 CEO 开始关注有望简化或加速决策流程的信息来源, 例如数据驱动、基于AI 的工具。生成式AI 可以根据用户提出的问题给出明确的答案, 但有时其回答经不起推敲。基于通用数据集训练的AI 在逻辑上缺乏透明度, 可能会成为错误和错误信息的不透明来源, 从而对CEO 的决策构成阻碍。从生成式AI 到智能自动化, AI 具有各种不同的形式, 并将不断演化, CEO 需要持续权衡AI 的利弊, 确保AI 的使用符合企业的长期战略。 第4 章 CEO 生成式AI 行动指南 我们正迎来生成式AI 的决定性时刻。在新一轮工业革命中, 如果能够正确投资于这项新兴技术, 并为员工赋予适当的技术来**并负责任地创造性使用生成式AI, 企业将实现倍增的业务增长。员工体验、客户服务、应用现代化, 无论转型在哪个领域遇到障碍,生成式AI 都有可能为之铺平道路。为了确保转型工作精准聚焦, 并激发能够创造业务价值的创新, CEO 需要理解生成式AI 有望将产生*大影响力的领域。 第5 章 数据故事: 混合云 生成式AI 在这场竞争激烈的业务转型竞赛中, 生成式AI、可持续发展和劳动力技能提升等举措是组织寻求建立战略优势时的首要考虑因素。对于企业级开发和部署,混合云是**的转型引擎。 第6 章 把握生成式AI 和自动化的机遇: 时不我待 “**数字化” 的时代已拉开帷幕, 全新水平的复杂数据正在推动AI 达到新的高度, 从而进一步提升自动化工作流的智能水平。这些高度自动化和智能化的工作流可以帮助组织提高生产力并满足客户需求,从而保持竞争力。通过AI 驱动的智能工作流提升了绩效, 包括劳动力敏捷性( 领先36%) 、赢利能力和效率( 领先24%) 、创新( 领先53%) 和收入增长( 领先17%) 。 第7 章 利用AI 创造****: AI 制胜的六项关键能力 打造领先的AI 组织, 首先要考虑的一个因素是———组织应当如何选择、收集、管理和使用其数据,具有可靠性、代表性、共识性的数据是建立可信AI 的基石, 数据还有助于缩小****率差距。领先组织通过AI 投资实现**的****率, 组织利用高质量、可信的数据来释放财务和业务价值的六项关键能力:前景与战略; AI 运营模式; AI 工程与运维; 数据和技 术; 人才与技能; 文化和采用。 第8 章 如何运用AI 创造业务价值: 12 个真实成功案例 许多企业纷纷开始采用人工智能, 但只有极少数企业能够应用AI 来实现如此大规模的转型。大多数企业都是应用AI 来解决孤立的实际业务问题, 降低成本、改善客户和员工体验、提高赢单率、优化供应链绩效等等。企业*高管理层和其他***务必时刻保持警醒, 不要轻易相信AI 的一些神话, 比如“AI 无捷径”、“只有深度学习才是真正的AI”, 应当根据AI 的现状来做出明智的决策。