【AI】2025年生成式AI行动指南报告：利用生成式AI推动变革.pdf

1、ICEO利用生成式 AI 推动变革 所需了解的事项和所需采取的行动第二版IBM 商业价值研究院生成式 AI 行动指南II 第一部分 AI 赋能的数据与技术III CEO 生成式 AI 行动指南利用生成式 AI 推动变革 所需了解的事项和所需采取的行动第二版V序言立于变革前沿组织能以多快的速度进化？生成式 AI 推动 CEO 们不断探索这一问题的答案。当变革的速度快到令人瞠目，企业在重压下将寸步难行。瓶颈导致业务阻滞，组织架构濒临崩溃，增长引擎陷入停滞。在这样的环境下，CEO 们一致认为，商业模式创新是他们必须攻克的首要挑战。1 对许多组织而言，重塑已成为唯一的选择。为确保组织在变革风暴中依然能

2、够实现卓越运营，CEO们必须做好准备，彻底拆解那些存在缺陷的支撑结构，并重新构建全新的商业框架。生成式 AI，正是推动这场变革的关键力量。受访高管普遍表示，在未来三年中，传统 AI 和生成式 AI 将支持业务模式和运营模式创新，包括提供对更多数据的访问权限(88%)、从现有数据中生成新洞察(86%)、拓展新市场(85%)以及加速产品和服务开发(84%)。2生成式 AI 将赋能员工，大幅提升生产力，推动企业从依赖人力的模式转向以资产驱动的模式。同时，它还将开辟新市场，赋能员工创造出以往无法实现的高价值解决方案。关键在于聚焦价值驱动的应用场景，而非盲目拓展 AI 的使用范围。CEO 们需要深入思考

3、：生成式 AI 如何帮助企业解决最棘手的问题，而非仅仅追求技术的广泛覆盖。唯有始终与战略目标保持一致，并以最快速度将计划付诸实践的领导者，才能带领企业在竞争中脱颖而出。为了解企业高管如何最大化利用生成式 AI，IBM 商业价值研究院（IBM IBV）在 2023 年至2024 年间，对全球超过 10,000 名 CEO 及其他最高管理层开展了一项访谈式调研。问题内容涉及他们对生成式 AI 影响力的预期、投资规划，以及在这一过程中需要克服的关键障碍。调研结果显示，未来充满机遇。虽然企业将面临诸多挑战，但我们也发现了一系列关键策略，帮助 CEO 们抓住生成式 AI 时代的机遇。本书汇集了 IBM

4、数十年来在 AI 及其他技术领域的深厚经验，并结合了我们持续进行的快速响应研究成果。IBM 始终致力于利用技术让世界运转得更加高效。我们具备独特的视角，帮助 CEO 们驾驭生成式 AI，在瞬息万变的商业环境中保持独特的竞争优势。Jonathan Adashek营销与传播业务高级副总裁首席传播官IBMSalima Lin高级合伙人兼副总裁战略、转型与思想领导力IBM ConsultingMohamad Ali高级副总裁IBM ConsultingRob Thomas软件业务高级副总裁首席商业官IBMKareem Yusuf高级副总裁产品管理与增长IBM SoftwareJoanne Wright

5、高级副总裁转型与运营IBM 财务与运营James J.Kavanaugh高级副总裁及首席财务官IBMKelly Chambliss高级副总裁美洲地区IBM Consulting目录第一部分AI 赋能的数据与技术1第 1 章 数字产品工程3第 2 章 IT 自动化 9第 3 章 AI 模型优化 15第 4 章 计算工成本 21第 5 章 平台、数据和治理27第 6 章 开放创新和生态系统 33第 7 章 应用现代化 39第 8 章 负责任 AI 与伦理 45第 9 章 技术支出 51第二部分AI 赋能的运营57第 10 章 企业运营模式 59第 11 章 业务流程自动化 65第 12 章 财务

6、71第 13 章 采购 77第 14 章 风险管理 83第 15 章 实物资产管理 89第 16 章 供应链 95第 17 章 市场营销 101第 18 章 网络安全 107第 19 章 可持续发展 113第三部分AI 赋能的人才119第 20 章 技能与人才 121第 21 章 客户服务 127第 22 章 客户和员工体验 133结论139“我们如何使用生成式 AI？这个问题不对。正确的问题是 我们有哪些用例最需要帮助，技术和数据分析的不同领域可以发挥什么作用？”Bernie HickmanLegal&General Retail 首席执行官1 第一部分AI 赋能的数据与技术数据与技术不再是

7、 IT 部门的“独角戏”，它已成为企业战略的核心议题。生成式 AI 帮助企业打造客户所需的一体化体验，提供高度个性化的产品和服务，CEO 们需要深思：哪些技术会限制企业发展？哪些数据能成为竞争利器？生成式 AI 时代，企业争分夺秒抢占先机，CEO 们唯有看透数据与技术的本质，才能让有限的技术预算创造最大价值。数据驱动决策，CEO 们能够精准分配，投资最能带来增长的平台与工具，同时淘汰低效资产。理解生成式 AI 运行机制的 CEO，将能在不断变化的环境中，从容应对客户、监管机构和市场质疑。CEO 若能精准回答 AI 数据来源、模型应用方式与伦理责任归属，便能在 AI 时代的挑战中立于不败之地。请

8、继续阅读下文，了解 CEO 如何掌握生成式 AI 关键技能。3 第 1 章数字产品工程+生成式 AI消除产品开发中的猜测客户究竟想要什么？为了解答这个不断变化的难题，数字产品团队需要整理海量数据，从市场研究、用户调查到设备指标，同时还要处理复杂的代码库和企业架构。这是一个持续且艰难的过程，而且无法保证一定会成功。即使市场信号和指标看起来非常有利，产品仍可能会莫名其妙地失败。而一些不起眼的产品发布却可能会意外受到广泛采用。生成式 AI 可以帮助企业优化产品开发流程，从简化生产、快速测试到验证功能，从而节省资金并加快上市速度。与此同时，生成式 AI 让团队能够专注于应对复杂的工程挑战，并通过设计、

9、用户体验和用户界面来为产品赋予差异化优势这些创造性任务将对客户忠诚度和满意度产生最大的影响。生成式 AI 可以比人类团队更快、更有效地分析海量数据，帮助数字产品团队更加稳定可靠地达成目标。生成式 AI 使用机器学习算法来识别客户行为中的模式和趋势，从而快速发现未满足的需求，提出数十种可填补空缺的功能或新产品，甚至依据特定的业务标准来验证这些选项。不仅如此，生成式 AI 还使得动态产品开发和高度个性化体验成为可能，这有助于快速适应不断变化的客户需求并根据客户反馈快速验证更改。考虑到如此强大的颠覆性能力，86%的受访高管表示，生成式 AI 现已成为数字产品设计和开发的关键要素。这一结果实属意料之中

10、。研究方法本报告分析所依据的统计数据来自 IBM 商业价值研究院的专有数据，包括从 2023 年 12 月到 2024 年 2 月期间对全球 450 名数字产品领导者开展的一项绩效管理和对标分析调研，了解他们在数字产品中采用 AI 的情况以及对各项指标产生的影响。“在我看来，一切都关乎数据的流动。人们需要信息。我们应当如何采用对客户有意义的方式，向每位客户提供这些信息？”Paul Graham澳大利亚邮政首席执行官2 第一部分 AI 赋能的数据与技术 4 第一部分 AI 赋能的数据与技术5 需要了解的事项生成式 AI 助力企业大规模提供高度个性化的产品想象一下这样的场景：每件产品都针对特定客户

11、量身定制，移动设备、订阅服务和物联网相互协同，为每一位用户打造个性化体验。这就是一个高度个性化的世界，而不再是一个遥远的梦想。随着生成式 AI 日趋成熟，高管们预计这项技术将为前所未有的大规模个性化体验铺平道路。通过分析每次点击、滑动和交互，生成式 AI 可以为每一位客户拼合出量身定制的产品体验。但只有 30%的受访组织正在利用功能强大的生成式 AI 来快速分析和总结客户反馈。这些早期采用者已经建立了优势：他们要比其他公司更有可能打造高度个性化的体验，其比例要高出 86%。尽管目前只有四分之一的受访组织使用生成式 AI 来打造高度个性化的数字产品体验，但到 2024 年底，这一数字预计将增加一

12、倍以上，达到 64%。将生成式 AI 与物联网相结合或许是企业大规模提供真正高度个性化体验的有效方式。物联网设备可以将海量数据输入给 AI 和生成式 AI 模型，这或许就是为什么受访高管们表示，在未来五年内，物联网将成为继 AI 和生成式 AI 之后最重要的数字产品变革技术。展望未来，70%的高管预计生成式 AI 将提高其数字产品组合的个性化水平。这些组织在生成式 AI 实施方面取得了多大的进展，以及实施速度有多快，很可能将决定最终谁能建立竞争优势。在未来的生成式 AI 时代，产品需要做到既实用又个性化，从而满足每一位客户的独特偏好、需求和期望，而无论这些需求变化有多快。应当采取的行动重新设计

13、产品开发流程，从每次客户互动中获取高价值产品洞察避免在市场趋势面前措手不及。培育专有数据输入并建立差异化的生成式 AI 使用方式，从而弯道超车。持续学习，并在恰当的时机生成客户想要的体验、产品和内容。超越交叉销售和追加销售。使用生成式 AI 创建根据用户行为、偏好和上下文进行调整的动态界面，充分发挥高度个性化的用户体验/用户界面的潜力。定制从搜索结果、产品设计到定价的所有要素，以提高客户参与度并增加收入。邀请客户按照自己的方式将其数据纳入产品体验。让客户选择共享其数据，并明确向客户传达如何使用和保护这些数据。利用生成式 AI 来发现隐藏的客户偏好，并使用预测性分析来预测未来的客户需求。利用客户

14、数据来打造高度个性化的体验。编排不同的数据（包括来自物联网设备的数据）以丰富用户体验。使用生成式 AI 将您的产品优先级映射到数据驱动的客户痛点。使用生成式 AI 不断完善待办事项列表，以实现商业价值最大化，从而保持产品路线图的相关性和针对性。第 1 章：数字产品工程1.高度个性化2.创意3.设计“如今的创新速度令人难以置信。企业里几乎每个星期都会有两到三个新产品被开发出来。”Amit BendovGong 公司首席执行官和共同创始人1.高度个性化了解生成式 A I 助力企业大规模提供高度个性化的产品。行动重新设计产品开发流程，从每次客户互动中获取高价值产品洞察。2.创意了解使用生成式 AI

15、的团队可以在数分钟内构思和评估新产品，而不是数天。行动打造增强型团队，为各种融入生成式 AI 的工作流程做好准备。3.设计了解快速代码生成让团队更加专注于设计。行动针对产品团队开展经验和创新方面的技能提升培训。需要了解的三大事项 和应当采取的三大行动IBM 商业价值研究院甄别出每位领导者当下需要了解的事项和应当采取的行动。6 第一部分 AI 赋能的数据与技术7 需要了解的事项使用生成式 AI 的团队可以在数分钟内构思和评估新产品，而不是数天生成式 AI 彻底改变了传统产品设计流程。无休止的头脑风暴和疲惫不堪的推介会议的时代已经一去不返。如今，生成式 AI 可以使用大型数据集在数秒内孵化出数十个

16、具有巨大市场潜力的创意，从而让团队能够专注于与客户进行验证并把握最佳机会。随着这项技术日趋成熟，三分之二的受访高管预计，到 2026 年，生成式 AI 将为其产品路线图提供信息依据，甚至直接创建产品路线图。目前，近三分之一的组织正在使用生成式 AI 来生成数字产品创意。而这部分组织将抢占先机并建立竞争优势。与尚未部署这一生成式 AI 用例的企业相比，这些早期采用者企业在 2023 年的新产品收入溢价达到 7%，对现有产品增强带来的收入增长达到 5%。但收入增长只是开始。90%的受访高管已经使用生成式 AI 来生成产品创意，并表示这有助于更快地响应客户需求和新的商机，从而助力其企业从竞争中脱颖而出。展望未来，他们还认为生成式 A I 将对产品差异化(88%)、产品信任(83%)和产品质量(80%)带来积极影响。与计划在 2024 年底之前实施生成式 AI 来生成产品创意的高管相比，这部分先行者高管始终要更加乐观，这表明他们从经验中获取了更强的信心。已经使用生成式 AI 来生成产品创意的组织正在构建基础以备利用 AI 来增强人类工作，从而抢占先发优势：其中 22%的组织专注于正式的优先级系