編者薦語：
一些CEO可能會認(rèn)定，生成式AI將為企業(yè)帶來變革性機遇，全面重塑從研發(fā)到營銷、從銷售到客戶運營等各個領(lǐng)域。還有些CEO則可能選擇從小處著手，再逐漸擴(kuò)大規(guī)模。一旦做出決策，AI專家便可根據(jù)場景需要，通過相應(yīng)技術(shù)路徑執(zhí)行戰(zhàn)略。
以下文章來源于麥肯錫 ，作者麥肯錫
自ChatGPT、Bard、Claude、Midjourney以及其他內(nèi)容生成工具問世以來，人們對生成式AI抱有很高期待。各企業(yè)CEO自然也在思考：這究竟是科技炒作，還是顛覆行業(yè)格局的機遇？如果是后者，那生成式AI能給自身業(yè)務(wù)帶來什么價值？
CEO們想知道是否應(yīng)立即采取行動，以及如果采取行動，該從何開始。有些人可能從中看到了機遇，希望通過重塑人與生成式AI應(yīng)用程序協(xié)同工作的方式，在競爭中彎道超車。其他人則可能希望謹(jǐn)慎行事，在進(jìn)行大規(guī)模投資之前先嘗試幾個用例，增進(jìn)對生成式AI的理解。企業(yè)也需要評估自身是否具備必要的技術(shù)專識、技術(shù)及數(shù)據(jù)架構(gòu)、運營模式以及風(fēng)險管理流程，這些是更進(jìn)一步部署生成式AI時所需要的。
人們對生成式AI的期待顯而易見，企業(yè)高管自然希望借此東風(fēng)運籌帷幄，有計劃地快速推進(jìn)。我們希望本文能讓商業(yè)領(lǐng)袖更全面了解生成式AI未來潛力。
生成式AI入門指南
生成式AI技術(shù)飛速發(fā)展（見圖1）。發(fā)布周期之短、初創(chuàng)公司數(shù)量之眾、與現(xiàn)有軟件的整合之快，皆不同凡響。
不僅是聊天機器人
ChatGPT等文本生成式聊天機器人備受關(guān)注，不過，生成式AI同樣可以在圖像、視頻、聲音以及計算機代碼等更廣泛的內(nèi)容領(lǐng)域提供助力。在企業(yè)，生成式AI也可以發(fā)揮廣泛功能，比如分類、編輯、總結(jié)、回答問題和起草內(nèi)容。針對上述每項活動，各個業(yè)務(wù)職能和工作流程的具體工作方式轉(zhuǎn)變都有可能創(chuàng)造價值，部分示例如下:
分類
反欺詐分析師可以將交易描述和客戶文件輸入到生成式AI工具中，要求其識別欺詐交易。
客戶服務(wù)經(jīng)理可以使用生成式AI工具根據(jù)客戶滿意度對客戶通話音頻文件進(jìn)行分類。
編輯
撰稿人可以利用生成式AI糾正語法，并使文字風(fēng)格與顧客的品牌調(diào)性相匹配。
平面設(shè)計師可以利用生成式AI從圖像中移除過時標(biāo)志。
總結(jié)
制片助理可以用數(shù)小時的活動錄像創(chuàng)作精彩視頻集錦。
業(yè)務(wù)分析師可以創(chuàng)建維恩圖(Venn diagram)總結(jié)高管發(fā)言要點。
回答問題
制造企業(yè)員工可以向基于生成式AI的“虛擬專家”咨詢有關(guān)操作流程的技術(shù)問題。
消費者可以向聊天機器人詢問新家具的組裝方式。
起草內(nèi)容
軟件開發(fā)者可以讓生成式AI完成整段代碼，或者提供建議以補全現(xiàn)有代碼的未完成語句。
營銷經(jīng)理可以使用生成式AI起草不同版本的營銷活動信息。
生成式AI生態(tài)系統(tǒng)正在興起
基礎(chǔ)大模型是生成式AI的“大腦”，而正在興起的整個價值鏈將支持該技術(shù)的訓(xùn)練和使用（見圖2）。
專用硬件提供了訓(xùn)練模型所需的龐大算力。云平臺則提升了對這類硬件的利用。MLOps和模型中心供應(yīng)商提供企業(yè)所需工具、技術(shù)和實踐，讓企業(yè)能夠調(diào)試使用基礎(chǔ)大模型并將其部署到終端用戶應(yīng)用之中。許多公司正在進(jìn)入市場，主打依托基礎(chǔ)大模型、能夠執(zhí)行特定任務(wù)的應(yīng)用程序，例如幫助某公司處理客戶服務(wù)問題。
將生成式AI應(yīng)用于工作
CEO們應(yīng)將探索生成式AI列入工作議程，不能僅視之為“可選項”。生成式AI可通過廣泛用例創(chuàng)造價值。起步的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)要求并非高不可攀，而無所作為則可能導(dǎo)致迅速被競爭對手甩開。每一名CEO都應(yīng)同管理團(tuán)隊一起思考競爭領(lǐng)域與方法。一些CEO可能會認(rèn)定，生成式AI將為企業(yè)帶來變革性機遇，全面重塑從研發(fā)到營銷、從銷售到客戶運營等各個領(lǐng)域。還有些CEO則可能選擇從小處著手，再逐漸擴(kuò)大規(guī)模。一旦做出決策，AI專家便可根據(jù)場景需要，通過相應(yīng)技術(shù)路徑執(zhí)行戰(zhàn)略。
生成式AI在企業(yè)中的很多應(yīng)用（盡管未必是全部價值）將來自員工對現(xiàn)有軟件中新嵌入功能的使用。電子郵件系統(tǒng)可以給出郵件初稿；生產(chǎn)應(yīng)用將根據(jù)描述生成演示文稿的初稿；財務(wù)軟件可對財務(wù)報告中的要點給出文字描述；客戶關(guān)系管理系統(tǒng)則可以提供客戶互動建議。這些功能可以提高所有知識工作者的生產(chǎn)效率。然而，在某些用例中，生成式AI或可帶來更具變革性的影響。接下來，我們將介紹不同行業(yè)企業(yè)利用生成式AI重塑組織工作方式的4個范例，范圍涵蓋了從資源需求極少到資源投入很高的不同情況（這些例子的快速比較和更多技術(shù)細(xì)節(jié)，請參見圖3）。
起步時需考慮的因素
CEO在推動企業(yè)關(guān)注生成式AI方面發(fā)揮著重要作用。在結(jié)尾部分，我們將探討CEO在踏上征途時需要熟記的策略，其中有很多與過往技術(shù)浪潮興起時企業(yè)高管應(yīng)當(dāng)做出的反應(yīng)一致。然而，生成式AI也帶來了獨有的挑戰(zhàn)，這包括其超越以往技術(shù)變革的空前發(fā)展速度及隨之而來的應(yīng)對難度。
跨職能部署生成式AI
過去，許多組織以孤立試驗的方式啟動對傳統(tǒng)AI的探索。然而，鑒于生成式AI獨特的風(fēng)險考量以及基礎(chǔ)大模型支撐全組織、多用例的能力，企業(yè)應(yīng)當(dāng)以更加精細(xì)和協(xié)調(diào)的方法加以管理。例如，使用專有數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)以反映企業(yè)品牌特質(zhì)的模型，可以在多個用例（如生成個性化的營銷活動和產(chǎn)品描述）和多個業(yè)務(wù)職能（如產(chǎn)品開發(fā)和營銷）中加以部署。
端對端領(lǐng)域重塑，而非僅專注于用例
生成式AI是可以改變組織運作方式的強大工具，對價值鏈中的特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域（例如，零售商的營銷或制造商的運營）具有特別的影響。生成式AI的部署十分便利，企業(yè)因而很容易將應(yīng)用局限于全盤業(yè)務(wù)下的零星用例。因此，堅持全盤視角、按領(lǐng)域劃分用例群至關(guān)重要，從這一視角出發(fā)進(jìn)行規(guī)劃能為全體業(yè)務(wù)職能帶來最大的變革潛力。隨著生成式AI與其他傳統(tǒng)AI應(yīng)用協(xié)同并進(jìn)、此前無法實現(xiàn)的工作方式逐漸誕生，企業(yè)正在不斷重新定義其目標(biāo)狀態(tài)。
實現(xiàn)滿載的技術(shù)棧
現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)和技術(shù)堆棧幾乎是任何生成式AI策略成功的基礎(chǔ)。CEO們應(yīng)當(dāng)向首席技術(shù)官了解以確定公司在計算資源、數(shù)據(jù)系統(tǒng)、工具和模型訪問（通過模型中心的開源方式或通過API的商業(yè)模式）方面是否具備所需的技術(shù)能力。
打造“燈塔”
CEO們需要避免在規(guī)劃階段止步不前。在商業(yè)世界，時間尤為重要，而生成式AI技術(shù)的快節(jié)奏特性要求企業(yè)迅速行動以把握優(yōu)勢。盡管生成式AI仍處于早期階段，但應(yīng)盡快在企業(yè)內(nèi)部展示其對運營模式的重要影響，這可以通過“燈塔方法”來實現(xiàn)。例如，一種推進(jìn)方式是打造“虛擬專家”，讓一線員工能夠利用專有的知識源，為客戶提供最相關(guān)的內(nèi)容。這一方法能提高生產(chǎn)力、激發(fā)熱情，并使企業(yè)能夠在向客戶擴(kuò)展應(yīng)用之前，在內(nèi)部對生成式AI展開測試。
平衡風(fēng)險與價值創(chuàng)造
商業(yè)領(lǐng)袖必須在生成式AI所涉及的價值創(chuàng)造機會與風(fēng)險之間取得平衡。我們近期的全球AI調(diào)查顯示，盡管已有超過一半的組織采用傳統(tǒng)AI技術(shù)，但大多數(shù)組織并未對相關(guān)的大部分風(fēng)險采取應(yīng)對措施。生成式AI再次引發(fā)了人們對許多同類風(fēng)險的關(guān)注，比如AI可能會讓隱藏在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏向被固化；同時生成式AI還帶來了一些新風(fēng)險，比如產(chǎn)生幻覺的傾向。因此，跨職能領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊不僅要為生成式AI的使用建立總體道德原則和指導(dǎo)方針，還要對每個潛在用例所伴生的風(fēng)險有全面了解。
應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)方法建立合作伙伴關(guān)系
商業(yè)領(lǐng)袖應(yīng)注重建立和維護(hù)平衡得當(dāng)?shù)穆?lián)盟網(wǎng)絡(luò)。企業(yè)的收購和聯(lián)盟戰(zhàn)略應(yīng)繼續(xù)聚焦建立合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，以適應(yīng)不同的場景并解決生成式AI對不同技術(shù)棧層面的需求，同時要注意避免鎖定供應(yīng)商。
聚焦所需的人才和技能
為有效應(yīng)用生成式AI創(chuàng)造商業(yè)價值，公司需要打造技術(shù)能力并提升現(xiàn)有員工的技能水平。這需要領(lǐng)導(dǎo)層共同努力，根據(jù)企業(yè)的優(yōu)先用例確定所需能力，這可能不限于技術(shù)方面，也包括工程、數(shù)據(jù)、設(shè)計、風(fēng)險、產(chǎn)品和其他業(yè)務(wù)職能的人才組合。
結(jié) 語
多年來，企業(yè)一直在探索AI之路、追求宏遠(yuǎn)的目標(biāo)， 許多公司已經(jīng)收獲了新的收入來源、改進(jìn)了產(chǎn)品、 提升了運營效率。其中許多成功都源于AI技術(shù)，它們 仍然是處理特定任務(wù)的最優(yōu)工具，企業(yè)應(yīng)繼續(xù)保持 這方面的努力。然而，生成式AI帶來了又一次實現(xiàn)重 大飛躍與無限可能的機會。雖然該技術(shù)的運營和風(fēng) 險框架還未完全建立，但商業(yè)領(lǐng)袖們深知應(yīng)當(dāng)啟動 生成式AI旅程。但從何開始，又如何開始？每家公 司的答案不盡相同，公司內(nèi)部也眾說紛紜。有些企 業(yè)放手一搏，而其他公司則從小規(guī)模試驗起步。最佳方法將取決于公司的目標(biāo)抱負(fù)和風(fēng)險偏好。但無論目標(biāo)如何，關(guān)鍵是要邁出第一步，邊做邊學(xué)。
點擊此處：What-every-CEO-should-know-about-generative-AI-CN.pdf (mckinsey.com.cn)，獲取報告中文全文。
作者：
Michael Chui
麥肯錫公司及麥肯錫全球研究院全球董事合伙人，常駐灣區(qū)分公司
Roger Roberts
麥肯錫全球董事合伙人，常駐灣區(qū)分公司
Tanya Rodchenko
麥肯錫全球副董事合伙人，常駐灣區(qū)分公司
Lareina Yee
麥肯錫技術(shù)委員會主席、麥肯錫全球資深董事合伙人，常駐灣區(qū)分公司
Alex Singla
麥肯錫全球資深董事合伙人，常駐芝加哥分公司
Alex Sukharevsky
麥肯錫全球資深董事合伙人兼Quantumblack, AI by McKinsey全球負(fù)責(zé)人，常駐倫敦分公司
Delphine Zurkiya
麥肯錫全球資深董事合伙人，常駐波士頓分公司
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