以人工智能获胜：业务领导者从战略到执行的AI指南—— IMD playbook

执行摘要

全球GenAI支出预计在2025年达到6440亿美元，组织正竞相投资以提升生产力、创新和客户体验。然而，GenAI标志着战略转折点，领导者需制定有效部署路线图。本指南基于IMD研究成果，探讨嵌入AI到战略中的商业案例，并阐述相关风险。

GenAI变革： GenAI将AI能力从分析型和决策型任务拓展到创意型和生成型任务，带来自动化、个性化和创新的新可能性。其商业应用周期可能更短，承诺通过扁平化组织结构和加速基于数据的决策获得战略优势。

工作未来： GenAI将影响工作角色，员工可重新分配时间专注于高价值工作，释放去做新工作，并使低技能员工能够执行复杂性更高的任务。这预示着新的“工作未来”前沿：更高员工生产力、效率和品质输出的承诺。

转型挑战： 通用AI增加现代化门槛，但执行障碍更高。组织需适应快速变化，建立持续适应的文化，并投资于员工再培训和技能提升。

GenAI实施差异： GenAI实施方式因功能而异，包括提升工作生产力、促进跨团队创新和创造高度个性化客户体验。组织需超越单个用途，探索GenAI融入更广泛的战略和职能。

价值-数据-人员框架： 组织应关注通过AI创造的价值、数据访问和品质，以及员工和利益相关者的认知和适应。成功的人工智能计划侧重于沟通和变更管理，认识到对人工智能的错误认识会显著增加失败的风险。

技能再培训： 组织需投资实践性技能再培训计划，创建“沙盒”让员工测试人工智能创新，并建立指标以跟踪AI的内部和外部影响。有效的再培训将创造良性循环，推动组织在人才保留和市场相关性方面取得优势。

风险管理： AI系统引入独特的攻击面，需采取主动的且针对AI的安全措施。风险管理策略包括对抗训练、数据隐私与保护、人工智能伦理治理和人工智能供应链和第三方安全。

结论： AI将改变领导力标准，解读和基于数据洞察采取行动的能力至关重要。领导者应理解AI采用的机遇与风险，并围绕价值-数据-人员框架构建策略，确保有意义的人类监督，驾驭AI的力量，同时降低其风险。