IBM 商业价值研究院值得押注的七大投资决策 1962 年 9 月，在 冷战 背 景下，约 翰·肯尼迪发表了著名的“登月演说”。他说道，“我们正处在变革与挑战并存的时刻，希望与恐惧交织的年代，知识与无知同在的时代。”1时至今日，这些话仍然适用。肯尼迪意识到，当时的社会充满了焦虑和不确定性，传统的方法和系统已面临瓶颈，压力骤增。但他并没有屈服于这种现状，而是提出了一个充满希望的愿景，激励人们以积极的态度共同面对社会、技术和商业挑战。60 年过去了。一场突如其来的疫情之后，气候变化、经济动荡、地缘政治冲突与以GPT 为代表的生成式人工智能技术等复杂交织在一起。企业需要以乐观的愿景激励 员 工 团 结 进 取 ，领 导 者 则 要目光 长 远 ，把 握 投 资 机 会 。未来可期。我们相信人类的创造力和智慧。只 要 齐心协力，我 们 就可以 减 缓 全 球 变暖，预 防 下一波 疫 情，应 对系 统 性 金 融 风险，治愈癌症，并为全人类创造更加可持续的未来。我们当下做出的投资决策将重新定义未来的可能性。我们生活在一个充满挑战和变革的时代。依据实际经验和深入研究，我们确定了有望在未来三年内改变世界的七大商业趋势，并提出了值得押注的七大投资决策。Jesus Mantas全球管理合伙人 IBM ConsultingSalima Lin高级合伙人和副总裁战略、转型和思想领导力IBM ConsultingJohn Granger高级副总裁IBM Consulting 值得押注 的七大 投资决策趋势：平衡可持续发展与经济效益。投 资 决 策 ：可 持 续 发 展 与 经 济 效 益两手抓，两手都要硬。07 >趋势：体验的重要性将远超想像。投资决策：通过设计领导力全面 重塑企业19 >趋 势：再 全 球 化 、再 培 训和新型合作伙伴关系正在重塑价值链。投资决策：通过简化、数字化和生态协作打造弹性企业。31 >趋势：实用型元宇宙将增强现实世界而非取而代之。投资决策：投资可实现明确效益的扩展现实 (XR) 解决方案。25 >趋 势：所有产品 都 将成为数字产品。投资决策：像投资实体供 应 链 一 样，去 投资软件供应链。13 >趋势：生成式 AI 加速技术驱动的企业变革。投资决策：从员工培训到董事会全面嵌入 AI 和网络安全能力。01 >趋势：技能短缺和生成式 AI 正在重新定义社会契约。投资决策：在技术赋能的混合式工作场所推动工作生活融合。37 > 趋势：生成式 AI 加速技术驱动的企业变革 值得押注的七大投资决策 1下一代 AI 技 术，包 括 生 成 式 AI，有望彻底变革人类自工业革命以来的工作方式。先进计算技术有助于缩短药物发现和研发周期。对于公司董事会而言，网络安全正成为与财务敏锐度同等重要的能力。在此背景下，企业领导层和治理团队必须了解当前的、最新的和未来的技术变革趋势，既要抓住机遇，也要谨防企业风险。AI 的潘多拉魔盒已悄然打开。多年来，我们都知道 AI 将变革大多数行业，其采用速度也在不断加快，但 AI 的整体应用步伐仍然较为缓慢，整体应用成本也非常高昂。而基础模型的横空出世改变了这一局面：经过预训练的 AI 几乎能够以“现成即用”的方式应用于各种任务，而且只需少量额外训练即可实现自动化和改 进 。生 成 式 AI 进一步扩大了自动化范围，尤其是在行政、营销和服务领域。而用户友好的界面（例如聊天和语音）则大幅降低或消除了使用门槛。显然，AI 将改变我们的工作方式。CEO 和董事会必须了解如何把握机遇，以及同样重要的，如何降低 AI 给企业带来的风险。在过去几个月中，AI 已经应用于以下领域：• 创建破坏银行联络中心安全的语音克隆应用。• 提交能取得高分的课程作业。• 创建用于恶意活动的深度伪造视频或图像。• 基于人类艺术家的版权作品创作生成式艺术作品，并由此导致重大的知识产权侵权诉讼。从 2018 年到 2021 年，组 织在 AI 伦理方面的支出翻了一番。平均而言，AI 伦理支出占 AI 总支出的比例从 2018 年的 3% 增长至 2021 年的 6%。随着 AI 伦理法规的出台和监管趋紧，组织预计未来三年内将在 AI 伦理领域增加 40% 的投资。4网络安全、监管和治理要求持续增长。如 今，组 织平均要 用 277 天才能遏制住一项数据泄露，平均每次数据泄露造成的损失为 500-1000 万美元。5 而如果实施零信任安全策略，即要求对所有用户进行持续验证，则组织可以将这项损失减少 150 万美元。而投资部署扩展检测和响应技术 (XDR) 的组织可以将数据泄漏生命周期缩短 29 天。6 此外，IBM 商业价值研究院的最新研究表明，在五年的时间跨度内，与安全能力不成熟的组织相比，安全能力更成熟的组织在收入增长率上高出 43%。此外，三分之二的受访高管现已将网络安全视 为 一项 收 入引擎，而 不 是 成 本 中心 。7 2趋势：生成式 AI 加速技术驱动的企业变革优先任务：企业一直期待 AI 有一天能改变一切。而如今，这一愿景终于成为现实。企业正竞相整合各种形式的 AI，寻找比竞争对手更快、更有效的方法来提高生产力。但始终应将安全性、隐私权、知识产权及数据保护放在最重要的位置。透明的 AI 治理关于 AI 伦理使用的新立法包括数据隐私和治理方面的法规。例如，欧盟《人工智能法案》要求采用与数据安全事件相同的方式来管理 AI 事件。8 该法案还将高风险 AI 应用纳入监管范围，包括招聘软件和医疗设备。9最近，ChatGPT 展示了 OpenAI 的 G P T4 等基础模型给企业带来的多种隐私和知识产权风险。训练模型生成衍生作品时所使用的知识产权不受保护；新提示文本和训练数据的隐私和机密性得不到保障；生成的作品（文本、代码、图像）也不受版权保护。在此形势下，四分之三的受访高管表示，解决数据隐私和 AI 伦理问题对于其企业至关重要。10 而要构建值得信赖的 AI，企业需要在产品工程、IT 和治理方面做出积极的努力和承诺。偏见检测工具、多元化和包容性的团队以及 AI 设计指导准则可以帮助企业开发能实现积极变革的 AI。而 AI 风险卓越中心有助于确保未忽略任何重要步骤。整体安全态势作为零信任安全策略的一部分，组织需要营造现代安全实践和自动化控制文化。当发生违规事件时，这种安全态势有助于组织控制风险，降低实质性损失的 可能 性 。例 如，根 据 IBM 商业价值研究院开展的一项调研，在采用零信任安全策略的组织中，有 55% 的领先组织能够防止恶意软件传播，而其他组织的这一比例仅为 35%。11此外，自动化和编排解决方案可以提供整体网络威胁视图。通过查看企业数据、应用、网络和设备，这些解决方案可以提高安全运营敏捷性，并增强事件响应能力。 值得押注的七大投资决策 3投资决策：从员工培训到董事会全面嵌入 AI 和网络安全能力在未 来十年内，生成式 AI 和先进计算的广泛应用将彻底变革千行百业的商业模式。企业可以通过以下两种方式为未来做好准备。运用 AI 和算法责任治理来设计和运营值得信赖的技术。• 确保用例易于解释，AI 生成的作品清晰可识别，AI 训练保持透明且接受持续批判。• 使用事实清单记录组织中使用 AI 的所有实例和相关治理，以便管理风险。确保 AI 生成的资产可以追溯到数字资产管理 (DAM) 和其他系统中的基础模型、数据集、提示（或其他输入）和种子。随时准备好根据法规变化做出相应调整。• 对 全 体员 工 进 行 再 培 训，确 保 在 工作 中 合 理 运 用 AI，避 免不当运 用 AI。针对员工和合作伙伴开展 AI 伦理和偏见识别培训，确保遵守 AI 伦理法规。加速企业和合作伙伴网络向零信任策略转型。• 建立具有协同事件管理和危机响应能力的生态系统级安全运营中心 (SOC)。• 实施基于 AI 的安全智能解决方案，并确保在每个层级（包括董事会）制定明确的事件升级政策。• 建立基于角色的数据访问控制。为关键应用和数据资产实施多因素身份验证 (MFA)。 4案例研究案例研究趋势：生成式 AI 加速技术驱动的企业变革面对非核心职能的成本压力以及技能短缺，一家生命科学制造公司决定将其 IT 运营外包给合作伙伴。为了帮助客户在 IT 提供商与 IT 安全职能部门之间实现职责分离，该公司选择利用托管安全服务提供商 (MSSP) 作为其 IT 服务的补充，而该托管安全服务提供商可以成功与组织生态系统中的其他合作伙伴相整合。通过整合运营和统一治理，生态系统中的各方可以实现运营效益。该解决方案的第一步是制定激进的过渡计划和相关转型路线图，旨在帮助该公司构建不断成熟的安全能力。该能力包含一个提供 24x7 全天候威胁管理功能的开放平台，同时加速转型为新的 IT 和信息安全服务提供商。该公司建立了一个统一治理模型，可跨多个战略合作伙伴实现持续协同。现在，通过整合安全运营和更高的安全成熟度，该公司成功改善了网络风险管理，并提高了威胁管理效 率 。通 过 运 用 精 简 化 的 转 型 方 法 ，该 公 司 成 功 地加快了成本降低和价值实现的速度。通过此次转型，这 家 生命 科 学公司成 功 将其 安 全 投 资 转 化 为业务引擎。生命科学制造商通过转型降低网络风险IBM 联合全球移动通信系统协会 (GSMA) 与沃达丰，成立了首个致力于推动全球采用电信保护措施的工作组。12作为此次合作的一部分，沃达丰将探索各种电信应用场 景 ，并 通 过 IBM 主导的迭代原型方法来提升员工技能，同 时 构建专有能 力。在整个合作过程中，沃达丰将探索如何在其多样化的网络基础架构和系统中应用各种技术。沃达丰探索实用性安全应用 值得押注的七大投资决策 5全球支付公司运用 AI 改善 客户体验案例研究趋势：生成式 AI 加速技术驱动的企业变革。在“失之毫厘，谬以千里”的金融服务行业，即使最细微的差错，亦可能导致最严重的后果。当客户投诉时，企业需要迅速采取行动，不仅要解决孤立性问题 ，更 要 掌 握 是 否 有任 何 系 统 性 问 题 导 致了 糟 糕 的客户体验，然后立足全局，做出全方位调整。面对每年高达数百万次的客户投诉，要将孤立性问题与系统性问题区分开来绝非易事。某全球大型支付公司选择采用 AI 来分析和理解客户的关注模式。该公司希望利用 AI 基础模型来获取即时、切实可行的洞察。而在此之前，采用手动方式来分类和分析投诉则需要数周的时间。IBM Consulting 在公共银行数据集上训练了一个大型语言模型 (LLM)，并 通 过 微 调 确 保 该 模 型 可 适 用 于 特定业务上下文。最终，该 AI 模型能够以近乎实时的速度对客户投诉进行细粒度分类，并实现高达 91% 的分 类 准 确 率 。现 在 ，该 公 司 可 以 在 15 分钟以内识别新出现的问题，相比之前的三周时间大幅缩短。这家支付公司的全球商业服务高级经理表示，“我们打造了一款卓越的产品，让我们团队能够从缓慢的手动 流 程中 解 放 出 来，这 样 就可以专 注于更 有价 值 的工作，比 如 保 护 品 牌 声 誉、更 快 地 遏 制 对 客户的 不良 影响 ，以 及 开发 更 出 色 的 产品 。” 6趋势：平衡可持续发展 与经济效益 值得押注的七大投资决策 7许多企业早就制定了激进的脱碳目标，但是却不知道要如何将其付诸行动。而现在，将这些承诺落实到运营中已是当务之急。此外，可持续发展计划需要具有经济可行性才能走得更远，无法为企业的收入和利润做出贡献的可持续发展计划将面临更大的挑战。而且，面对众多不同的标准，企业要将可持续发展目标融入到其运营指标中，仍要克服诸多限制和挑战 。事实上，86% 的受访 CEO 表示其组织制定了可持续发展战略，但只有 35% 的受访 CEO 表示已将可持续发展计划落实到行动上。13 但 展 望 未 来，诸多积 极 因 素 将 推 动 组 织 领导者迈出更加实质性的步伐。随着信息披露的审