所谓生成式AI，就是基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术，我们所熟知的ChatGPT就是一种生成式AI。从 2022 年到 2024 年，生成式 AI 的采用率将增长近两倍。在未来两到三年内，对生成式 AI 的投资预计将增长四倍。我们正迎来生成式AI 的决定性时刻。在新一轮工业革命中, 如果能够正确投资于这项新兴技术, 并为员工赋予适当的技术来高效并负责任地创造性地使用生成式AI, 企业将实现倍增的业务增长。而错误的投资决策则可能会引发数据隐私问题、法律责任以及一系列伦理问题。哪些要素将帮助CEO 加速采用生成式AI? 他们如何安全、负责任地扩大采用规模?本书汇集了从众多来源获取的独到见解, 包括IBM 商业价值研究院（IBV）的主要研究、与CEO 进行的直接对话以及与其团队开展的试点用例。

CEO和高管们必须平衡AI可以创造的价值与其所需的投资和带来的风险。成功取决于实验和迭代。这要求高管们重新思考和重组运营模式，以促进对生成式AI的跨职能理解，简化部署流程，并确保在整个组织中实现业务利益。

关于IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和 Red Hat OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为其客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。

关于IBM咨询

IBM 咨询是一个由16万商业战略、行业和技术专家组成的全球团队，通过运用混合云和人工智能、开放技术和战略合作伙伴生态系统的力量，指导客户进行数字化转型。作为对行业流程和工作流程有着深刻理解、可信赖的顾问，IBM的咨询专家为客户提供的服务包罗万象：包括业务转型、领先的IBM基础设施和软件、IBM研究院的创新成果，以及来自领先的云计算和软件合作伙伴的技术。

关于 IBM 商业价值研究院

IBM商业价值研究院（IBV）成立于2002年，是IBM咨询的一部分。凭借IBM在商业、技术和社会交叉领域的独特地位，IBV每年都会针对成千上万高管、消费者和专家展开调研、访谈和互动，从中分析提炼出可信赖的、振奋人心和切实可行的洞察，帮助领导者做出更明智的业务决策。

访问IBV中国网站，免费下载研究报告: https://www.ibm.com/ibv/cn

第1 章　2024 年五大趋势: 深度技术需要深度信任

从更长远的视角来思考2024 年五大趋势

趋势1: 组织从 AI 转变为AI

趋势2: 使用AI 的人将会取代不使用AI 的人

趋势3: 数据议题从IT 部门延伸到高管层面

趋势4: 锻造弹性运营模式, 灵活应变拒绝中断

趋势5: 生态系统就是战略, 而不仅仅是战略的一部分

2024 年是在整个组织中建立信任的关键一年

第2 章　企业生成式AI: 市场现状

多达80%的受访高管认为, 由于生成式AI 的兴起, 劳动力角色和技能正在发生变化。展望未来, 受访高管表示将优先建立和发展既能帮助员工使用生成式AI, 又能完成只有人类才能胜任的工作的技能。随着生成式AI 的日益普及, 57%的受访高管预计创造力技能将变得更加重要。超过一半的受访高管认为技术技能、时间管理和优先级规划能力的重要性也会随着生成式AI 的普及而大幅增加。

第3 章　AI 时代的CEO 决策力: 运筹帷幄, 决胜未来

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。生成式AI 可以根据用户提出的问题给出明确的答案, 但有时其回答经不起推敲。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。从生成式AI 到智能自动化, AI 具有各种不同的形式, 并将不断演化, CEO 需要持续权衡AI 的利弊, 确保AI 的使用符合企业的长期战略。

第4 章　CEO 生成式AI 行动指南

我们正迎来生成式AI 的决定性时刻。在新一轮工业革命中, 如果能够正确投资于这项新兴技术, 并为员工赋予适当的技术来高效并负责任地创造性使用生成式AI, 企业将实现倍增的业务增长。员工体验、客户服务、应用现代化, 无论转型在哪个领域遇到障碍,生成式AI 都有可能为之铺平道路。为了确保转型工作精准聚焦, 并激发能够创造业务价值的创新, CEO 需要理解生成式AI 有望将产生最大影响力的领域。

第5 章　数据故事: 混合云 生成式AI

在这场竞争激烈的业务转型竞赛中, 生成式AI、可持续发展和劳动力技能提升等举措是组织寻求建立战略优势时的首要考虑因素。对于企业级开发和部署,混合云是首选的转型引擎。

第6 章　把握生成式AI 和自动化的机遇: 时不我待

极致数字化 的时代已拉开帷幕, 全新水平的复杂数据正在推动AI 达到新的高度, 从而进一步提升自动化工作流的智能水平。这些高度自动化和智能化的工作流可以帮助组织提高生产力并满足客户需求,从而保持竞争力。通过AI 驱动的智能工作流提升了绩效, 包括劳动力敏捷性( 领先36%) 、赢利能力和效率( 领先24%) 、创新( 领先53%) 和收入增长( 领先17%) 。

第7 章　利用AI 创造投资回报: AI 制胜的六项关键能力

打造领先的AI 组织, 首先要考虑的一个因素是组织应当如何选择、收集、管理和使用其数据,具有可靠性、代表性、共识性的数据是建立可信AI 的基石, 数据还有助于缩小投资回报率差距。领先组织通过AI 投资实现卓越的投资回报率, 组织利用高质量、可信的数据来释放财务和业务价值的六项关键能力:前景与战略; AI 运营模式; AI 工程与运维; 数据和技

术; 人才与技能; 文化和采用。

第8 章　如何运用AI 创造业务价值: 12 个真实成功案例

许多企业纷纷开始采用人工智能, 但只有极少数企业能够应用AI 来实现如此大规模的转型。大多数企业都是应用AI 来解决孤立的实际业务问题, 降低成本、改善客户和员工体验、提高赢单率、优化供应链绩效等等。企业最高管理层和其他领导者务必时刻保持警醒, 不要轻易相信AI 的一些神话, 比如AI 无捷径、只有深度学习才是真正的AI, 应当根据AI 的现状来做出明智的决策。