利用生成式AI推动变革-所需了解的事项和所需采取的行动

利用生成式AI推动变革―― 所需了解的事项和所需采取的行动 第二版 CEO生成式AI行动指南 利用生成式AI推动变革―― 所需了解的事项和所需采取的行动 第二版 序言 第一部分 AI赋能的数据与技术1 立于变革前沿 第1章数字产品工程3第2章IT自动化9第3章AI模型优化15第4章计算工成本21第5章平台、数据和治理27第6章开放创新和生态系统33第7章应用现代化39第8章负责任AI与伦理45第9章技术支出51 组织能以多快的速度进化？生成式AI推动CEO们不断探索这一问题的答案。 Mohamad Ali高级副总裁IBM Consulting Jonathan Adashek 营销与传播业务高级副总裁首席传播官IBM 当变革的速度快到令人瞠目，企业在重压下将寸步难行。瓶颈导致业务阻滞，组织架构濒临崩溃，增长引擎陷入停滞。 在这样的环境下，CEO们一致认为，商业模式创新是他们必须攻克的首要挑战。1对许多组织而言，重塑已成为唯一的选择。为确保组织在变革风暴中依然能够实现卓越运营，CEO们必须做好准备，彻底拆解那些存在缺陷的支撑结构，并重新构建全新的商业框架。 生成式AI，正是推动这场变革的关键力量。受访高管普遍表示，在未来三年中，传统AI和生成式AI将支持业务模式和运营模式创新，包括提供对更多数据的访问权限(88%)、从现有数据中生成新洞察(86%)、拓展新市场(85%)以及加速产品和服务开发(84%)。2 第二部分AI赋能的运营 57 第10章企业运营模式59第11章业务流程自动化65第12章财务71第13章采购77第14章风险管理83第15章实物资产管理89第16章供应链95第17章市场营销101第18章网络安全107第19章可持续发展113 Kelly Chambliss James J. Kavanaugh高级副总裁及首席财务官IBM 生成式AI将赋能员工，大幅提升生产力，推动企业从依赖人力的模式转向以资产驱动的模式。同时，它还将开辟新市场，赋能员工创造出以往无法实现的高价值解决方案。 高级副总裁美洲地区IBM Consulting 关键在于聚焦价值驱动的应用场景，而非盲目拓展AI的使用范围。CEO们需要深入思考：生成式AI如何帮助企业解决最棘手的问题，而非仅仅追求技术的广泛覆盖。唯有始终与战略目标保持一致，并以最快速度将计划付诸实践的领导者，才能带领企业在竞争中脱颖而出。 为了解企业高管如何最大化利用生成式AI，IBM商业价值研究院（IBM IBV）在2023年至2024年间，对全球超过10,000名CEO及其他最高管理层开展了一项访谈式调研。问题内容涉及他们对生成式AI影响力的预期、投资规划，以及在这一过程中需要克服的关键障碍。 Rob Thomas软件业务高级副总裁首席商业官IBM 调研结果显示，未来充满机遇。虽然企业将面临诸多挑战，但我们也发现了一系列关键策略，帮助CEO们抓住生成式AI时代的机遇。 Salima Lin 高级合伙人兼副总裁战略、转型与思想领导力IBM Consulting 本书汇集了IBM数十年来在AI及其他技术领域的深厚经验，并结合了我们持续进行的快速响应研究成果。IBM始终致力于利用技术让世界运转得更加高效。我们具备独特的视角，帮助CEO们驾驭生成式AI，在瞬息万变的商业环境中保持独特的竞争优势。 第三部分AI赋能的人才 119第20章技能与人才121第21章客户服务127第22章客户和员工体验133 结论139 Joanne Wright高级副总裁转型与运营IBM财务与运营 Kareem Yusuf高级副总裁产品管理与增长IBM Software 第一部分AI 赋能的数据与技术 数据与技术不再是IT部门的“独角戏”，它已成为企业战略的核心议题。生成式AI帮助企业打造客户所需的一体化体验，提供高度个性化的产品和服务，CEO们需要深思：哪些技术会限制企业发展？哪些数据能成为竞争利器？ 生成式AI时代，企业争分夺秒抢占先机，CEO们唯有看透数据与技术的本质，才能让有限的技术预算创造最大价值。数据驱动决策，CEO们能够精准分配，投资最能带来增长的平台与工具，同时淘汰低效资产。 理解生成式AI运行机制的CEO，将能在不断变化的环境中，从容应对客户、监管机构和市场质疑。CEO若能精准回答AI数据来源、模型应用方式与伦理责任归属，便能在AI时代的挑战中立于不败之地。请继续阅读下文，了解CEO如何掌握生成式AI关键技能。 “我们如何使用生成式AI？这个问题不对。正确的问题是 ―― 我们有哪些用例最需要帮助，技术和数据分析的不同领域可以发挥什么作用？” 第1章 “在我看来，一切都关乎数据的流动。人们需要信息。我们应当如何采用对客户有意义的方式，向每位客户提供这些信息？” 数字产品工程+生成式AI 消除产品开发中的猜测 客户究竟想要什么？为了解答这个不断变化的难题，数字产品团队需要整理海量数据，从市场研究、用户调查到设备指标，同时还要处理复杂的代码库和企业架构。这是一个持续且艰难的过程，而且无法保证一定会成功。即使市场信号和指标看起来非常有利，产品仍可能会莫名其妙地失败。而一些不起眼的产品发布却可能会意外受到广泛采用。 生成式AI可以帮助企业优化产品开发流程，从简化生产、快速测试到验证功能，从而节省资金并加快上市速度。与此同时，生成式AI让团队能够专注于应对复杂的工程挑战，并通过设计、用户体验和用户界面来为产品赋予差异化优势――这些创造性任务将对客户忠诚度和满意度产生最大的影响。 生成式AI可以比人类团队更快、更有效地分析海量数据，帮助数字产品团队更加稳定可靠地达成目标。生成式AI使用机器学习算法来识别客户行为中的模式和趋势，从而快速发现未满足的需求，提出数十种可填补空缺的功能或新产品，甚至依据特定的业务标准来验证这些选项。 不仅如此，生成式AI还使得动态产品开发和高度个性化体验成为可能，这有助于快速适应不断变化的客户需求并根据客户反馈快速验证更改。考虑到如此强大的颠覆性能力，86%的受访高管表示，生成式AI现已成为数字产品设计和开发的关键要素。这一结果实属意料之中。 第1章：数字产品工程 需要了解的三大事项和应当采取的三大行动 1.高度个性化2.创意3.设计 IBM商业价值研究院甄别出每位领导者当下需要了解的事项和应当采取的行动。 需要了解的事项 应当采取的行动 重新设计产品开发流程，从每次客户互动中获取高价值产品洞察 生成式AI助力企业大规模提供高度个性化的产品 1.高度个性化 了解生成式A I助力企业大规模提供高度个性化的产品。 2.创意 想象一下这样的场景：每件产品都针对特定客户量身定制，移动设备、订阅服务和物联网相互协同，为每一位用户打造个性化体验。这就是一个高度个性化的世界，而不再是一个遥远的梦想。 避免在市场趋势面前措手不及。培育专有数据输入并建立差异化的生成式AI使用方式，从而弯道超车。持续学习，并在恰当的时机生成客户想要的体验、产品和内容。 3.设计了解快速代码生成让团队更加专注于设计。 了解使用生成式AI的团队可以在数分钟内构思和评估新产品，而不是数天。 行动重新设计产品开发流程，从每次客户互动中获取高价值产品洞察。 超越交叉销售和追加销售。使用生成式AI创建根据用户行为、偏好和上下文进行调整的动态界面，充分发挥高度个性化的用户体验/用户界面的潜力。定制从搜索结果、产品设计到定价的所有要素，以提高客户参与度并增加收入。 随着生成式AI日趋成熟，高管们预计这项技术将为前所未有的大规模个性化体验铺平道路。通过分析每次点击、滑动和交互，生成式AI可以为每一位客户拼合出量身定制的产品体验。但只有30%的受访组织正在利用功能强大的生成式AI来快速分析和总结客户反馈。这些早期采用者已经建立了优势：他们要比其他公司更有可能打造高度个性化的体验，其比例要高出86%。 行动打造增强型团队，为各种融入生成式AI的工作流程做好准备。 行动针对产品团队开展经验和创新方面的技能提升培训。 邀请客户按照自己的方式将其数据纳入产品体验。让客户选择共享其数据，并明确向客户传达如何使用和保护这些数据。利用生成式AI来发现隐藏的客户偏好，并使用预测性分析来预测未来的客户需求。 尽管目前只有四分之一的受访组织使用生成式AI来打造高度个性化的数字产品体验，但到2024年底，这一数字预计将增加一倍以上，达到64%。将生成式AI与物联网相结合或许是企业大规模提供真正高度个性化体验的有效方式。物联网设备可以将海量数据输入给AI和生成式AI模型，这或许就是为什么受访高管们表示，在未来五年内，物联网将成为继AI和生成式AI之后最重要的数字产品变革技术。 利用客户数据来打造高度个性化的体验。编排不同的数据（包括来自物联网设备的数据）以丰富用户体验。使用生成式AI将您的产品优先级映射到数据驱动的客户痛点。使用生成式AI不断完善待办事项列表，以实现商业价值最大化，从而保持产品路线图的相关性和针对性。 展望未来，70%的高管预计生成式AI将提高其数字产品组合的个性化水平。这些组织在生成式AI实施方面取得了多大的进展，以及实施速度有多快，很可能将决定最终谁能建立竞争优势。在未来的生成式AI时代，产品需要做到既实用又个性化，从而满足每一位客户的独特偏好、需求和期望，而无论这些需求变化有多快。 “如今的创新速度令人难以置信。企业里几乎每个星期都会有两到三个新产品被开发出来。” Amit BendovGong公司首席执行官和共同创始人 第1章：数字产品工程1.高度个性化2.创意3.设计 第1章：数字产品工程1.高度个性化2.创意3.设计 需要了解的事项 应当采取的行动 需要了解的事项 应当采取的行动 使用生成式AI的团队可以在数分钟内构思和评估新产品，而不是数天 打造增强型团队，为各种融入生成式AI的工作流程做好准备 针对产品团队开展经验和创新方面的技能提升培训 快速代码生成让团队更加专注于设计 生成式AI彻底改变了传统产品设计流程。无休止的头脑风暴和疲惫不堪的推介会议的时代已经一去不返。如今，生成式AI可以使用大型数据集在数秒内孵化出数十个具有巨大市场潜力的创意，从而让团队能够专注于与客户进行验证并把握最佳机会。 利用生成式AI快速生成大量创意并与客户验证可行性。让产品团队的人才专注于审查、增强和构建最有可能在市场上取得成功的创意。 消费者期望正在快速发生变化，而产品团队也在努力跟上这种步伐。利用生成式AI快速生成代码有助于更快地推出原型，而不会牺牲客户对质量和设计的要求。 识别构建和测试过程中明显浪费时间和资金的领域，并利用生成式AI来提供相关支持。重新分配节省出来的资源，以支持开发更出色的用户体验/用户界面和更具创新性的产品。 生成式AI是如何运行的？如果开发团队知道如何负责任地加以使用，这项技术可以加快编码流程，让团队更快地进行测试和迭代，从而加快产品上市速度。通过适当的培训、治理和采用激励机制，生成式AI可以帮助团队更快地采取行动，同时管理风险，让资源专注于用户体验和用户界面设计的创意方面，从而打造更出色的整体用户体验。 将开发人员和设计人员从传统技能的限制中解放出来。鼓励开发人员尝试通过新的培训模式来提升其生成式AI技能水平，以便创造性地使用这项技术。安排专门的研发日并赞助编程马拉松，让团队有机会提升技能。 将生成式AI视为团队成员。嵌入生成式AI来建立真正的增强型团队工作流程。确定团队成员和生成式AI助理分别负责哪些输入和输出。让生成式AI来执行独立的具体任务。用于分析反馈、生成设计选项、缩短开发时间或减少浪费的工作量。 随着这项技术日趋成熟，三分之二的受访高管预计，到2026年，生成式AI将为其产品路线图提供信息依据，甚至直接创建产品路线图。目前，近三分之一的组织正在使用生成式AI来生成数字产品创意。而这部分组织将抢占先机并建立竞争优势。与