IBM商业价值研究院AI 时代的 CEO 决策力运筹惟，决胜未来全球最高管理层系列第28期首席执行官（CEO）研究TBM 关于本研究在IBM最高管理层系列第28期中，IBM商业价值研究院联合牛津经济研究院，针对30多个国家/地区的24个行业的3.000位首席执行官（CEO）开展了一项调研。这项调研于2023年2月至4月之间完成，侧重于了解企业高管们如何看待领导力和业务、他们不断变化的角色和职责、CEO的决策，包括将如何应对挑战、看到了哪些机遇，他们对技术、数据和指标的使用以及对未来的愿景。我们也从2023年3月至5月期间开展的十几位CEO深度访谈中获得了宝贵的洞察。 30+个国家/地区3,000+位CEO24个行业 “生成式AI 模型在同一时间给我们带来了惊喜、惊叹和惊吓。GonzaloGortazarCaixaBank首席执行官 迎接生成式AI的时代如今，CEO在决策过程中面临前所未有的压力和挑战如今，生成式AI已经薪露头角一这项极具潜力的一他们要权衡各种因素，平衡多方利益，却仍然难以技术工具有望即时解答任何难题。借助先进分析和做到面面俱到。利益相关者对任何失误都无法容忍。深度数据，CEO现在可以利用AI收集见解和方向从股东、员工到媒体，所有人都只会责备“为什么会性建议。企业领导者可能希望生成式AI作为其魔杖这样？”无论领导者做出什么样的决策，都必然会受一只需输入一些提示，几秒后就可以获取令人信服到击。不过，77%的受访CEO表示，他们迫于压的理由来支持任何决策。但这并不能完全代替人类力不得不就可能存在争议的问题表明立场；61%的的决策力和判断力。尽管如此，利益相关者仍会向受访CEO表示，即使组织无法实现明确的经济效高管施压，要求他们使用生成式AI。其中，投资者益，他们也迫士压力而不得不就能存在争议的问题仍然是推动加速采用AI的重要力量，董事会成员则表明立场。44%的受访CEO对他们在过去三年中的以略高的比例位居第一（见图1）。公开立场表示后悔。1领导者感觉自已无论怎么做都会受到批评和质疑。CEO因追于压力而加速采用AI，但其他高管更加犹豫不决。CEO们坚信生成式AI可广泛惠及整个组在当今的商业环境中，决策的意图和自的比以往更加织，但其他高管则表示组织缺之内部技能。74%的重要。制定战略路线图来推动进展也比以往更加重受访CEO认同或强烈认同其团队具备整合生成式要。成果要远比行动更加重要。唯有做出正确的决策AI等新兴技术所需的知识和技能。不过，只有才能实现积极的成果。29%的其他高管认同其组织内部已经具备采用生成式AI的专业知识，并且只有30%的其他高管认同其组织已经准备好负责任地采用生成式AI。CEO迫于压力才加速采用AI，其他高管更加犹豫不决。 全球3.000位CEO分享了独到见解和经验为应对这一关键转折点，IBM商业价值研究院（IBV）开我们将探讨以下四个关键主题：展了这项最复杂、影响最深远的CEO调研。我们调查了全球超过3.000位CEO和公共部门领导者，了解他CEO如何做出决策们的关键决策和流程、当前最重要的事项以及对未来三年的展望。我们分析并确定了做出最有效决策的CEO与深受不确定性困扰的CEO之间的区别。我们还与一部分CEO探讨了生成式AI将如何影响最组织如何做出决策高管理层乃至整个组织的决策。我们与多个行业的CEO深入讨论了在当前形势下带领企业砾砺前行的真实感受。当下最重要的决策本报告将为企业领导者提供一张路线图，旨在帮助他们应机而变，在不断变化的形势中做出更好的决策。更好的决策，更好的世界在这项研究中，我们深入分析了高管层面的战略，以及组织在AI和其他数据驱动型工具的影响下做出了哪些调整。任何人都无法预测未来，但成功并不仅仅取决于预测未来的能力，而更多是取决于基于已知信息做了什么。2优秀的CEO不仅可以积极获取已有信息，还能够排除干扰，从中识别出有价值的洞察。8 10 复杂的外部因素让CEO面临更加严峻的挑战。从全61%球疫情到气候变化，从日益增长的网络攻击到不断变化的员工期望，CEO所面对的决策问题已经远远超出了传统股东价值模型及其个人经验。不可预测的、不的受访CEO在一个或多个对称的情况越来越频繁地出现，涉及更多的因素和更战略重点领域缺乏一致的广泛的利益相关者。在希腊神话中，九头蛇海德拉拥标准有九颗头，每当一颗头被斩断，立即又会长出两颗新头。但赫拉克勒斯最终凭借自己的智慧成功击败了海德拉。3同样地，CEO的决策集中在越来越复杂和快速变化的议题上，这些议题往往涉及道德或伦理因素。因此，做出一项决策可能需要综合考虑多种因素，平衡多方利益相关者。除了这些挑战以外，CEO们还面临决策相关标准缺失的问题，特别是在可持续发展和数据与隐私等新兴领域。受访CEO普遍表示，通用标准有助于扫清阻碍，从而加快整个组织的决策速度。56%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。这实属意料之中，但的受访CEO正在推迟重大也带来了一些新的复杂性。尤其是，生成式AI可以根投资，等待标准和法规的进据用户提出的问题给出明确的答案，但有时其回答经一步明确不起推敲。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。由于生成式AI会放大任何组织中的优点和不足，因此有必要确保AI的使用符合企业的长期战略，而不是将AI视为解决所有问题的“灵丹妙药”。12 75%的受访CEO认为企业的竞争优势取决于是否拥有最先进的生成式AI50%的受访CEO表示正在将生成式AI集成到产品和服务中43%的受访CEO表示正在运用生成式AI14 首先，此类CEO对其数字基础设施和数据充满信心，我们从调研和访谈中发掘线素，了解在当今复杂决策中取得最大成就的CEO有哪些过人之处。并且认为这些数字能力有助于改善投资成效和价值交付效率。他们还表示，在做出最重要的决策时，数据并我们从财务角度进行分析，从中甄别出了一类决策力出非唯一依据。众的CEO，其组织实现的业绩要远远领先于其他组织。从2023年至2025年，此类CE0预计的年收入增更多比例（65%）的此类CEO认同业绩指标正在塑造长率要比平均水平高出21%，年营业利润率要比平均组织行为，而其他CEO的这一比例仅为28%。此类水平高出24%。CEO还表示业绩指标有助于全面理解组织绩效和运行状况。他们与主要利益相关者保持有效的沟通，并我们还发现，富有决策力的CEO具备两项关键特质。自信自己在未来的发展中处于有利地位。“结合直觉、常识和知识做出决策仍然是一项不可替代的核心竞争力。当然我们拥有的分析支持越多越好。”GonzaloGortazarCaixaBank首席执行官16 墨西哥建筑材料巨头Cemex的首席执行官Fernando或许，最具说服力的一点就是，此类CEO能够穿越述雾，在不确定性中做出明智的战略决策。Gonzalez阐述了自已在做出不同类型的决策时所采用的方法：“传统理念认为，决策应当以数据为依据。但数据的重要性从未被否认。此类CEO强调，明确的在许多情况下，这是有效的。我们根据数据调整工厂业绩指标有助于改善从投资者信心、监管合规到员工运营。例如，烤箱温度应当以数据为依据，而不是主观招聘等各个方面的成效。但他们并不仅仅依靠数据做想法。但也有一些例外情况。例如，在做出一项投资决出决策。事实上，相比其他CEO，他们更倾向于采用广策时，除了数据以外，还需要其他一些变量。信息来源泛的规划方法，包括预测和建模、基于场景的规划、对的可信程度如何？数据背后的标准是否正确？在做出标分析和数据挖掘。保诚香港首席执行官Lawrence决策时，我会综合考虑许多其他因素，而不仅仅是数Lam描述了自己的独到方法：“我们让数据为我们工据。同时，我需要判断是否有足够的数据来支持我的作，而不是成为负担。我们注重以客户为中心，因此正决策。确的数据思维方式建立在以客户为中心的基础上一了解我们想要解决哪些客户痛点，哪些数据与推动这一德国移动公司smartEuropeGmbH的首席执行官转型相关，以及这些数据是否可用。DirkAdelmann表示，他会在决策中使用数据，但通常还会结合运用经验和智慧：“如果我提出正确的问题，整体团队都会广泛发表意见和想法。当我向某个人提问时，旁边的人也会倾听并给出自己的见解。与仅由CEO给出指示和方向相比，这种方法的效果要好得多。”“传统理念认为，决策应当以数据为依据。在许多情况下，这是有效的.....但也有一些例外情况。FernandoGonzalezCemex首席执行官18 观点AI采用面临的最大障碍是什么？当CEO竭力推动生成式AI的采用时，他们最担忧的问题是数据。如果缺乏生成式AI采用面临的可信、可靠的数据，即使是最强大的AI也可能提供错误、有偏见或危险的结最大障碍果。然而，让数据仓库保持并然有序绝非易事，对于许多企业而言，这只是迈向成功的第一步，未来的数据完善工作仍然是“道阻且长”。其中最大的障碍61%包括数据沿袭和数据来源、缺乏可定制的专有数据以及安全问题。然而，数据问题超出了生成式AI的范畴。多年来，企业一直面临着严唆的数对数据沿袭或数据来源的据挑战。根据IBM商业价值研究院的调研，在收入、增长和技术成熟度方面担优排名靠前的企业更加注重数据标准和质量。此类优秀的CEO决策者深知，补足数据短板是一项繁琐而艰难的任务，但健全的数据始终是建立竞争优势的-项重要优先事项。57%对数据安全问题的担优组织面临的整体数据挑战53%供应商/合作伙伴缺乏明确的数据41%计算和报告流程监管/合规约束难以识别有意义的洞察40%组织中缺芝明确的数据计算和报告40%流程数据集之间的标准/格式/频率不一致37%对数据源和质量的可见性较差36%的受访者百分比。）20 22 自下而上管理AI根据IBM商业价值研究院的调研，一些员工已经开始在其工作中使用生成式AI平台，无论这是否得到高层领导的批准。5在设计良好的系统内，这种方式可以极大地加快组织生成洞察并采取行动的速度。但是，这要求AI能够“展示运作方式”以避免错误信息。这意味着，AI需要透明地揭示其生成洞察的过程和方式，并且还需要一个可支持安全使用专有信息的平台。零售企业TrialHoldingsInc.的首席执行官KoichiKameda表示，“公司的基本前提是解决客户的问题，为了实现这一目标，我们需要去探索哪些技术可以用于哪些目的。”在所有职能领域，生成式AI在用例方面的进展均领先于正式业务计划。这一趋势表明，许多公司仍处子探索阶段。我们了解了受访CEO在十多项公司职能中部署生成式AI的具体情况一在每个职能类别中，都至少有四分之三的CEO预计会在未来12个月内完成至少一个用例并准备好进行部署。制定关于生成式AI的规则可以增强其优势，同时保护伦理、避免偏见、保护知识产权等。然而，根据IBV的调研，只有四分之一的CEO表示已经发布了关于在组织内使用生成式AI的指导意见。目前，一些CEO正在发布关于禁止在组织内部使用生成式AI的规定，尤其是在金融服务、技术和通信等行业。6现在仍然需要观察他们接下来的行动一他们是否只是暂时按下暂停键，同时仍在确定适当的安全要求、使用限制和基础模型。与此同时，一些团队正在开发一些特定的生成式AI用例，而没有总体组织计划。例如，在制造业中，34%的组织已经开发了可投入应用的生成式AI用例，但只有19%的组织制定了正式计划。24 “将数据与人类的判断力和意见相结合，对王做出有效的决策至关重要。通过协作厂纳意见、集思广益，才是最佳决策模式。我们会向各个团体征询意见，包括主题专家、数据分析师、业务负责人以及与客户互动的一线员工。在做出决策之前，我们会综合考虑所有相关人士的意见BabyGeorgeJoyalukkas首席执行官26 “多与团队沟通。在做出组织是否已准备好在决策流程中采用和实施AI？这也是一个广泛存在的问题。七成受访CEO表示AI为整重要决策之前，我会反个组织带来了益处，而其他受访高管则对AI和员工团队的准备情况持有更加谨慎的态度（见图4）。只有29%的其