正如十多年前移动应用和社交媒体彻底改变了消费者体验一样，现在人工智能 (AI) 也将撼动企业。多年来，企业已经严重依赖技术来促进沟通、提高生产力和推动创新。如今，人工智能融入业务运营有望带来更大的潜力。 值得注意的是，过去的许多突破性技术都遵循了类似的轨迹：最初的认可，兴奋在炒作中达到顶峰，当炒作面对现实时略有失望，然后一旦技术突破关键阈值并展示其价值，就会迅速崛起。这一轨迹反映了生成式人工智能的进步，但速度前所未有。 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日正式向公众公布，主要作为技术演示。推出仅两个月后，它就已经拥有约 1 亿活跃用户的令人印象深刻的用户群，赢得了有记录以来增长最快的消费者应用程序的称号。从那时起，生成式人工智能持续快速发展，多种新工具和应用程序的出现，展示了该技术彻底改变个人生活和职业活动方式的巨大能力。 此外，Salesforce 最近进行的一项调查突显了 IT 领导者的普遍情绪，  生成式 AI 预计将在未来在他们的组织中发挥重要作用。这项技术进步使组织能够从其广泛的数据池中获得更大的价值，并简化劳动密集型流程，例如会议记录的转录和消费者查询的管理。这些提高效率的前景引发了企业之间利用人工智能的竞争热潮。根据麦肯锡的分析，生成式人工智能每年有望增加 2.6 万亿至 4.4 万亿美元的价值，主要通过丰富客户体验、创新研究方法和促进任务自动化来实现。此外，Salesforce 预计 。 86% 的领导者声称 从 2022 年到 2028 年将产生超过 2 万亿美元的业务收入，并创造约 1160 万个就业岗位 值得注意的是，人工智能的采用不再仅限于科技巨头或创新者。各种规模和跨行业的企业都认识到定制人工智能解决方案在改变其运营方面的潜力。无论是改善供应链管理和预测、优化资源利用率，还是提供个性化的客户体验，人工智能正在成为整个业务领域的宝贵资产。 现在决定下一步：生成人工智能的迅速崛起 2007 年左右腾飞的创新时期利用社交媒体和应用商店帮助企业在消费市场实现规模化，但这一次有所不同。随着企业家和创新者竞相进军不断扩大的数字市场，它们是增长、品牌知名度和用户获取的引擎。然而，这一次，故事发生了逆转。虽然社交媒体网络和应用程序商店继续在消费者参与中发挥重要作用，但生成式人工智能热潮正在将焦点转向企业的引擎室，使人员和流程的生产力从根本上提高。与之前将人工智能生成的内容视为前沿创新的浪潮不同，当前的技术浪潮的特点是深度学习算法和人工智能系统日益复杂和易于使用。 人工智能正在改变产品的设计方式、客户数据的分析方式以及决策的制定方式。企业正在转向人工智能来优化供应链、预测市场变化、自动化管理任务、个性化客户服务并提高网络安全。这种区别至关重要：当今时代不再是直接接触消费者，而是更多地关注增强企业的基本能力，以更有效和高效地服务消费者。这是从面向消费者的前端创新到后端流程优化的转变，可以带来跨行业更深刻、更持久的变革。 人们对生成式人工智能解决方案的热情仍在高涨，预计未来三年内将发生重大转变。然而，这种兴奋并非没有忧虑，因为 也表达了一种不确定感。  30% 的 IT 领导者 一些人预计，生成式人工智能将在未来三年内促进其企业和各自行业发生深刻的变化——值得注意的是，几乎三分之一的人预计重大变革要么在当前（14%）要么在不到一年的时间内发生（17%） 。  目前的趋势是，许多企业正准备升级人工智能的应用，转向更广泛的生成技术整合。这反映了更广泛的市场动态，全球企业正在加快步伐，从实验性概念验证阶段推进到更广泛、更雄心勃勃的部署。这些部署涵盖了不同的用例和数据类型，公司寻求抓住生成式人工智能所承诺的速度和价值，同时明智地应对其潜在风险和社会影响。 衡量生成式人工智能的商业价值和效益 各地公司不断发现该技术的创新、实际应用，远远超出了人工聊天机器人的领域。企业不仅仅使用生成式人工智能来执行运营任务。该技术还被应用于传统上以人为本的角色，例如销售和营销，并取得了巨大成功。   目前的生成式人工智能工作仍然更注重效率、生产力和降低成本，而不是创新和增长。 目前，很大一部分组织正在利用生成式人工智能来获得实际收益，例如提高效率和生产力（56%）以及降低成本（35%）。这一趋势与技术采用阶段相关的历史先例是一致的。在早期阶段，组织通常会优先考虑对其现有流程和服务进行微妙的增强，摘取容易实现的成果，同时加强对新兴技术的理解、熟练程度和保证。随着他们的专业知识不断发展，他们扩大或重新调整关注点，转向更具创新性、战略性和变革性的进步——利用新技术来推动增长、获得竞争优势并释放以前不可想象的新能力。人工智能熟练程度较高的领导者更早地表现出了上升曲线的迹象，更热衷于揭示新概念和见解。即便如此，这些实际优势仍然是他们的主要关注点。  毫无疑问，生产力和效率可能会发生巨大的变化，尤其是在考虑到生成式人工智能所带来的巨大规模时。然而，最实质性的好处和战略差异可能来自于使用该技术作为创新的催化剂。一方面，它可以帮助设计新产品、服务和功能，否则这些是无法想象的。另一方面，它可以在整个组织中培育新的业务范例和工作流程，从而重新定义业务运作方式。 与过去的情况一样，组织预计首先将重点放在提高效率、提高生产力、节省成本以及寻求其他形式的逐步改进上。这种方法预计将帮助员工适应生成式人工智能的使用，并展示该技术如何简化他们的专业角色。 此外，最初的成功可能会带来成本效益，并激发一股可以转向追求更高价值领域的势头。这可能涉及更具战略性和独特性的努力，例如促进新颖产品、服务和商业模式的创建。更不用说，它为创新工作方法铺平了道路，而这些方法在生成式人工智能出现之前是不切实际的。   目前都严重倾向于现成的解决方案，这反映出人们对生成式人工智能的直接收益的关注。他们正在利用： 大多数公司 ：这些应用程序旨在通过自动化日常任务和流程来提高日常效率。 具有生成式人工智能集成的生产力工具 ：这些平台通常跨组织使用，通过利用人工智能的数据处理和分析能力来改进各种业务功能。 具有生成式人工智能功能的企业系统 ：此类应用程序旨在广泛适用，为广泛的行业和部门提供通用任务。 标准生成式人工智能应用程序    ：ChatGPT 等平台是公共 LLM 的典范，以其在语言处理方面的多功能性而闻名，能够进行对话、内容生成等多种应用。  ChatGPT 等公共大型语言模型 (LLM) 另一方面，人们对更小众、定制的生成式人工智能工具的热情不那么高，包括： ：这些是针对特定行业的专门解决方案，提供更符合独特行业需求和词汇的工具。 行业特定的软件应用程序  ：组织可以选择私人法学硕士根据其专有需求或增强数据隐私来定制语言处理能力。 私人大型语言模型（32%）  ：这有点像人工智能世界中的 DIY，采用公开可用的开源法学硕士并对其进行修改，以更紧密地满足其特定的业务需求。 定制开源法学硕士 (25%) 对通用、开箱即用的解决方案的普遍依赖与当前生成式人工智能集成的新兴阶段相一致，重点强调简化和提高传统操作的生产力。然而，随着生成人工智能的应用不断扩展——变得更加独特、专业化和战略上的必要性——预计开发战略和支持技术基础设施将相应发展，采用更加定制的方法来提供更大的竞争优势和价值一代。 有什么变化？ 生成式人工智能可能不具备像社交媒体平台或移动应用程序那样快速建立庞大用户群的能力，但它正在带来独特的变化——从内部改变大型组织。这一切都是为了从内到外改变大型组织的运营方式，使每项任务更加高效并提高整体生产力。 与以消费者为中心的技术不同，生成式人工智能并不构建外部用户平台；而是构建外部用户平台。相反，它建立了一个内部支柱，支撑组织的支柱。这有助于让员工腾出时间从事更具挑战性、更有价值的工作。而且它还不止于此。人工智能驱动的分析可以深入挖掘组织产生的数据深海，提取有价值的见解和趋势。能够塑造和指导战略决策，引导企业走上更有利可图的道路。   ，减轻员工的日常负担，并腾出时间从事更高价值的工作。人工智能驱动的分析可以筛选大量数据，生成为战略决策提供信息的见解，从而引导公司走向更有利可图的道路。它可以通过部署聊天机器人进行即时查询解决来彻底改变客户服务，通过预测性招聘和人才分析提升人力资源职能，并通过预测性物流改善供应链。 人工智能模型可以自动执行日常任务 这里要强调的一点是，生成式人工智能并不是要取代人类的努力；而是要取代人类的努力。这是关于增强它。这是关于“增强”而不是“自动化”。它是一种使员工变得更具创造力、战略性和效率的工具，从而推动生产力的显着提高。生成式人工智能在企业环境中的最终胜利在于，它体现了通过提高大型组织最有价值的资产（人员）的效率来改造大型组织的力量。它培育了一种协作智能文化，其中人类创造力和决策与人工智能功能相辅相成，利用两者的最佳属性为企业提供可量化的竞争优势。 随着我们的前进，生成人工智能的独特主张——从根本上提高组织的效率和生产力——将是关键。在技术进步日益驱动的世界中，正是这种增强人才和简化业务流程的潜力，使人工智能成为企业发展中改变游戏规则的力量。 生成式人工智能最引人注目的方面之一是它的普遍适用性。从小型初创公司到跨国企业，企业可以部署人工智能技术来自动执行复杂的任务，从大数据集中获取见解，并创造吸引客户的新方式。与之前的技术浪潮通常需要大量投资、成为大型企业的领域不同，生成式人工智能创造了公平的竞争环境。现在，即使是小企业也有可能通过利用人工智能驱动的创新来扰乱现有市场并挑战现有企业。 此外，生成式人工智能的多功能性超出了单纯的运营效率。它是创造新产品、服务和商业模式的催化剂。凭借以前所未有的准确性分析趋势和预测需求的能力，企业可以比以往更快地识别和利用新兴市场机会。此外，生成式人工智能使公司能够提供高度个性化的客户体验，这已成为当今竞争格局中的一个显着差异化因素。 然而，人工智能集成之路并非没有挑战。数据隐私、道德考虑、技术基础设施和技能差距是企业释放人工智能全部潜力必须解决的一些关键问题。随着企业不断突破人工智能的极限，他们也有责任确保其创新符合道德、透明和公平。这包括解决与隐私、数据安全、就业以及人工智能系统潜在的意外后果相关的问题。企业领导者必须让他们的组织为这一转型之旅做好准备，培育一种基于学习、适应性和道德责任的人工智能文化。 最后说 总而言之，生成式人工智能的繁荣不仅仅是技术进步史上的又一章。这是一个有可能从根本上改变企业运营和竞争方式的关键时刻。通过拥抱这场革命，公司可以将效率、创新和客户参与度提升到新的水平。但这不仅需要采用新技术，还需要适应它们所创造的新现实——培养正确的技能，拥抱变革，并深思熟虑地应对道德环境。通过这样做，企业可以充分利用生成式人工智能的力量，推动自己进入这样一个未来：他们不仅是数字革命的参与者，而且是塑造数字革命进程的领导者。

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商业中的生成式人工智能：它会撼动企业吗？

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