2030年的企业：为持续创新而设计

核心观点

• AI 首次优势要求定制化技术：到 2030 年，AI 将成为商业模式的核心，企业需要通过定制化的 AI 技术和模型来获得竞争优势，而不是依赖通用的算法和代理。
• 竞争压力将使重大赌注成为非谈判项：企业需要拥抱未知，进行更大胆的赌注，以季度为单位进行颠覆性创新，而不是追求渐进式改进。
• 今天的生产力收益将资助明天的行业转型：企业将利用 AI 带来的生产力收益来投资创新，从而推动业务模式的转变和进一步的增长。
• 最好的 AI 将是独一无二的：企业需要将独特的业务数据与 AI 模型相结合，并构建可动态调整的 AI 组合投资组合，以实现定制化的 AI 解决方案。
• AI 不会做所有你的思考：AI 将增强人类的能力，而不是取代人类，人类需要专注于 AI 无法完成的任务，如批判性思维和创造力。

关键数据

• 79% 的执行官认为 AI 将在 2030 年显著贡献其收入，但只有 24% 的人能明确看到其主要的收入来源。
• 55% 的执行官认为 2030 年的竞争优势将更多地取决于执行速度，而不是做出完美决策。
• 53% 的执行官认为 AI 将在 2030 年改变其行业的商业模式。
• 67% 的执行官认为 AI 将消除目前阻碍其组织的资源和技能限制。
• 64% 的执行官认为竞争优势将来自创新，而不是资源优化。
• 82% 的执行官认为他们的 AI 功能将是多模型的。
• 72% 的执行官认为小型语言模型 (SLM) 在 2030 年将比大型语言模型 (LLM) 更为突出。

研究结论

• 企业需要转变为“AI 首次”企业：企业需要重新设计其运营模式，使其更具适应性，并利用 AI 来增强人类的能力。
• 企业需要投资于定制化的 AI 解决方案：企业需要将独特的业务数据与 AI 模型相结合，并构建可动态调整的 AI 组合投资组合。
• 企业需要重新思考其组织结构：企业需要重新设计其组织结构，以适应 AI 首次的工作流程，并培养员工的 AI 素养。
• 企业需要为量子计算做好准备：企业需要考虑量子计算和 AI 的协同作用，并投资于量子技能和专业知识，以及量子计算基础设施。

行业案例

• 电信行业：电信公司正在从成本削减转向收入创造，并利用 AI 来开发新的业务模式，如智能城市基础设施和 AI 驱动的远程医疗网络。
• IT 服务行业：IT 服务公司正在从基于计时的计费模式转向基于结果的交付模式，并利用 AI 来创造新的收入来源。
• 航空航天和国防行业：航空航天和国防公司正在开发定制的 AI 模型，以满足其特定的安全需求和道德义务。
• 医疗保健行业：医疗保健组织正在利用 AI 来自动化行政任务，并使医疗保健专业人员能够专注于患者护理。
• 银行业：银行正在探索量子计算的应用，以获得计算优势，并重塑金融服务业。

建议

• 企业需要设定生产力目标，并制定实现这些目标的具体计划。
• 企业需要培养一种实验的文化，并快速迭代新的想法。
• 企业需要投资于员工技能发展，并帮助他们适应 AI 首次的工作流程。
• 企业需要与生态系统合作伙伴合作，以访问所需的 AI 模型、资产和应用。
• 企业需要为量子计算做好准备，并投资于量子技能和专业知识。