人工智能驱动的创新：亚太地区超越竞争对手的机会

+119%+88%+35%+41%+33%+34%+23%+17%+23%+20%+18%+13%2023 vs. 2022亚太全球#1 技术#2 人才#3 气候#4 地缘政治#5 经济#6 消费者和社交去年，技术颠覆在子组件中增长最为突出...22 ••10%()11%()20242023来源：埃森哲转型调查• 再创就是策略。• 数字核心成为竞争优势的主要来源。• 再创无边界，打破组织壁垒。• 再创是持续的。重塑超越标准，拥抱可能的艺术。是什么让一个创新者变得与众不同？亚太地区的再创者比例较去年有所下降，与西欧观察到的上升情况相反。重塑者，受访者百分比按地区每个地区的受访者百分比：北美洲欧洲+5pp+2pp人才战略和人员影响是转型的核心。而西方公司的再创速度加快，相反的趋势在亚太地区观察到，革新者（Reinventors）的百分比从9%下降到5%（图2）。最大的公司——特别是那些营收超过500亿美元的——在过去一年中承诺进行改变，将它们的Reinventors数量增加至原来的四倍。这些组织不仅在财务成果上领先，而且在非财务指标上表现优异。它们成功的关键是什么？是它们拥抱了生成式AI的独特能力，这种能力能够推动生产力，并在整个价值链中寻找新的增长路径。重塑者是指那些达到了构建持续重塑能力高标准的企业。是什么让他们与众不同？他们拥抱企业整体重塑的六个特征：作为全球领先企业纷纷拥抱重塑为应对日益增长的干扰水平，亚太企业的风险在于落后.图2：2024年的重塑状态。1 5%()亚太-4pp 426%60%10%10%10%28%57%34%49%4%5%7%66%75%61%来源：Accenture变革脉搏调查，第十二波（2024年3月），全球 n = 2,700，亚太地区 n = 600。亚太地区包括澳大利亚、中国、印度和日本。图4：更少的亚太区高管预计将广泛采用生成式人工智能。来源：IDC美洲emea亚太生成式人工智能核心IT支出的CAGR（2023-2027）全企业扩展采用特定业务单元的企业采用有限范围的业务单元采用计划/试点北美洲欧洲亚太“你的组织在2024年计划如何将生成式AI工具集成到你的运营中？”受访者百分比图3：亚太地区企业在生成式人工智能投资方面落后。3进一步分析显示，亚太地区的公司在生成式人工智能投资和采用方面落后。与其他地区相比，亚太地区的生成式人工智能支出增长率最低（图3）。此外，不到一半的亚太地区高管预计将在业务单元中广泛采用生成式人工智能。而预期企业范围内采用的人数更少（图4）。 2019202020212022202320242025200180160140120100220240重塑者加速 Transformer*+18pp营收增长2022年的差距收入增长差距+7pp营收增长2026年差距生成式AI可以赋能更大胆、更彻底的重塑。我们的全球分析表明，使用生成式AI的公司2X预期强度被置于加速其重塑，并以今天的企业重塑者（图5）缩小收入增长差距。这些公司计划使用生成式人工智能来重塑其整个企业的更多功能和业务领域，预计这项技术不仅会影响收入增长，还会提高员工生产力。生成式人工智能为亚太公司提供了一个机会要迎头赶上，甚至超越今天的重塑者。图5：生成式人工智能是增长的催化剂。1来源：Accenture重塑调查 备注：*“加速型Transformer”是指预计在2023年至2026年间，能够在营收增长方面持续超越行业同行的公司。它们已被证明会以双倍预期的强度应用生成式AI，与今天的“重塑者”相比，从根本上重塑其运营方式。重置者与以两倍强度应用生成式AI的公司之间的财务价值差距营收增长率，指数化（2019=100）亚太公司处于一个关键节点必须拥抱生成式AI带来的大胆变革性举措显著提升其竞争优势。 202620272028 人才短缺和组织变革中领导力准备不足亚太地区生成式人工智能采用的障碍缺乏战略眼光，削弱了生成式AI的潜力技术债务和过时的数据基础设施风险和声誉问题这些挑战延伸到生成式AI的采用，其中超过一半的高管认为需要对其IT基础设施（64%）和数据处理策略（56%）进行重大改变，才能有效地利用这项技术。1为有效利用先进技术，亚太地区企业迫切需要解决基础性问题，并建立随时可重塑的数字化核心。IDC5报道称，在亚太地区，知识管理是生成式AI的首要应用场景，可实现跨不同信息格式的有效访问和搜索。其他关键应用包括营销自动化和创建搜索引擎优化内容。这些应用通常专注于特定的业务功能，通过“无悔”投资实现即时生产力提升。例如，IT（64%）和营销（56%）是目前亚太地区企业计划在未来三年内利用生成式AI重塑运营的顶级业务功能，相比之下，其他功能的响应率不到一半。1然而，缺乏对业务价值的战略性、标准化评估阻碍了生成式AI在组织内的采用，从而阻止了企业充分实现其利益。许多亚太区的员工对其工作岗位可能受生成式人工智能影响的问题与其全球同行的担忧相同。超过一半（58%）1有他们担心人工智能的使用会导致失业、压力加大和工作倦怠8与其说是改善了工作体验。但亚太地区领导者尚未全面探索如何重塑角色或管理人工智能带来的变革。9亚太地区的领导人同样觉得应对这些挑战的能力不足，将近一半的人承认他们尚未完全准备好应对技术加速变革的速度。此外，只有31%的亚太地区领导人具备领导和推动变革所必需的技能和能力。技术债务和过时的数据基础设施是亚太地区企业的重要关注点，影响了它们采用新技术和策略的能力。大约一半的这些企业（47%）预计现有的技术债务将阻碍它们的再创新策略。1企业应用程序是最大的罪魁祸首，占此技术债务的49%，并削弱了新技术的投资热情。此外，三分之二的亚太公司认为过时的基础设施和不足的数据管理实践是主要的障碍。7结果是，只有15%的亚太区高管对其公司的数据战略和数字核心能力感到极其自信。围绕生成式人工智能风险的担忧正显著减缓亚太地区的广泛采用。亚太地区的行政官员比他们的全球同行更担心适应技术进步（61%），尤其是在处理与生成式人工智能相关的风险时。4具体而言，存在关于伦理问题（54%）、法律挑战（59%）和网络安全威胁（65%）的担忧。 61644 33%31%35%33%35%37%37%38%36%40%38%41%39%44%以价值为先导生成式人工智能驱动的革新五大核心要务AI和生AI自动化和机器人技术资源优化新的工作方式新型劳动力模型共享服务内部 COEs亚太全球来源：埃森哲变革调查，第一波（2023年10月-11月），n = 1,500。要克服这些障碍并加速他们重塑的过程，亚太企业的领导者必须考虑以下战略行动：重塑需要在全面评估潜在业务价值的基础上做出大胆、战略性的赌注。关注与核心业务目标一致的 AI 项目至关重要。需要的是一个全面的重塑计划，将生成式 AI 整合到多个价值杠杆中。图6：亚太区高管热衷于通过一种跨越职能和部门壁垒的整合式、成果导向方法，结合多种杠杆。在亚太地区，公司比其全球同行更加重视资源优化、自动化和机器人等手段。更重要的是，他们认识到整合具有巨大的价值——71%计划以整合和结果导向的方式结合这些手段，而全球的比例为58%（图6）。“在未来三年中，以下哪些杠杆对你的生产力提升目标有多重要？”选择“非常重要”的受访者比例 71%58%结合它们在一个集成程序亚太“你打算如何利用那些杠杆？”受访者百分比 29%42%分别地应用它们于个体部分业务全球1 领导者的关键行动02 开发人工智能赋能的、安全的数字核心领导者的关键行动• 综合考虑。整合多种价值杠杆，例如人工智能和资源优化，以更好地构建端到端能力。一家领先的东南亚国家石油公司展示了具备可重塑数字化核心的优势。该公司拥有大量不同格式的数据——并且每天都在产生更多数据。在全面审视问题后，该公司部署了生成式人工智能和认知搜索，以实现其数据的真正价值并驱动新的增长。其新的知识库包含了超过25万份文档，包含结构化和非结构化信息，能够提取所需信息并将其转换为所选格式。这个新的集成设置使信息易于发现，自动化了组织内不同角色的知识收集流程，并有助于减少事故。• 要勇敢。基于对商业案例、企业准备情况和预期投资回报率（ROI）的客观评估，重塑您的价值链。• 制定技术合作伙伴战略。评估您现有的技术和咨询生态系统，并更新您的策略以加速再创新周期。探索与合作伙伴更多的共创机会以加快步伐。• 确定战略投注。平衡“不留遗憾”的举措和战略性赌注，专注于创新和增长。• 确保基础。了解您当前的数字核心所在，专注于生成式AI的基本要求：迁移到云端，构建现代数据平台，并在生命周期早期嵌入安全实践。然而，尽管组织致力于提升其数字核心，它们必须平衡现有的技术债务与前瞻性投资。我们的研究表明，旨在扩展其生成式AI能力的公司应将其IT预算的约15%分配给弥补技术债务，这被认为是当前需求与未来需求之间的“甜蜜点”。6所有组织都需要一个行业领先的数字核心，以充分发挥人工智能驱动的转型作用。但它具体是什么样子会因公司而异：需要结合敏捷性和创新性的云实践进行定制，具备差异化的数据和新一代体验——并在每个层次上以安全设计为前提。这样的数字核心能够驱动效率和效果，响应业务的新需求，并快速采用和扩展最新的技术创新。像国家澳大利亚银行（NAB）这样的组织，在实施生成式人工智能方面体现了长期战略性的方法。在首席执行官和执行团队的领导下，NAB的生成式人工智能计划优先考虑数据、风险和道德。NAB采取了以业务为导向的方法，允许各个业务部门根据深入的客户洞察力创建用例，并由技术专家组成的中央团队提供支持。NAB目前正在测试超过20个用例，这些用例来自200个用例的后备库，涵盖了多个业务领域——从个人到商业和私人银行。该银行通过流程简化和自动化实现的生产力提升和客户服务改善来衡量成功。• 开发新的。构建统一的数仓结构，实现数据的流畅交换，并为非结构化数据和合成数据提供新能力。 03 重新定义人才和工作方式04 弥合负责任人工智能的差距领导者的关键行动全功能规模RAI方法符合监管要求并减轻风险设计了一个协同的运营模式和开始跨整个AI生命周期进行扩展已建立原则并在早期阶段实施《RAI原则的起草/已完成草稿》无/有限动作来源：埃森哲重塑调查，第二波（2024年3月至5月），全球 n = 400，亚太地区 = 250。“以下哪项最准确地描述了贵组织负责任人工智能（RAI）策略的当前和未来状态？”亚太地区受访者百分比• 提升 领导 力 能力。提升C级领导的科技专业知识和领导技能，以成功管理变革并推动革新。99%的亚太区高管认为负责任的AI应该是组织内的一个关键重点1，并且70%已经在努力在接下来18个月内将其组织的生命周期全面整合负责任的AI原则（图7）。图7：亚太区高管正在优先考虑负责任的AI原则。亚太地区领导人认识到以人为中心的技能战略在采用生成式人工智能方面的价值，其中一半受访者目前为员工提供机会，以在补充人工智能技术领域进行技能提升或技能重塑。• 刷新人才战略。识别工作变化的方式，并建立强大、以人为本的变化能力。持续对员工进行前沿技术（如生成式人工智能）的技能提升。生成式人工智能带来的生产力提升只是其一项优势；其真正的价值在于赋能工作重塑，并增强如创造力等人所特有的品质。事实上，一种以人为本的方法，在负责任且大规模地采用生成式人工智能的情况下，到2038年可能为亚太地区解锁4.5万亿美元的经济价值。• 重新定义人力资源能力。评估人力资源能力，并投资于支持再造愿景所需的竞争力和技术。人力资源是企业战略的核心部分。为有效应对生成式人工智能的影响，领导者必须关注满足员工的基本需求，包括身心健康、工作意义、归属感以及市场适应性。通过这样做，他们可以为员工在迎接生成式人工智能的必然影响时，创造一种安全感和准备感。 4%51%70%40%22%7%2%2%2%0%当前未来18个月1 领导者的关键行动以人民为中心的方法哪里负责任地采用生成式人工智能并且大规模，可以解锁4.5 万亿美元的经济价值跨越亚太地区到2038