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.pdf

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IBM 商业价值研究院IBM 商业价值研究院(IBM IBV)创立 20 年来，我们持续提供有研究支持和技术支持的战略洞察，帮助领导者做出更明智的业务决策。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，将他们的观点综合成可信赖的、振奋人心和切实可行的洞察。需要 IBV 最新研究成果，请在 上注册以接收 IBV 的电子邮件通讯。您可以在 Twitter 上关注 IBMIBV，或通过 https:/ibm.co/ibv-linkedin 在 LinkedIn 上联系我们。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CEO生成式 AI 行动指南CEO 生成式 AI 行动指南 目录序言 1 引言 领导力无法自动化 3第一部分 AI 赋能的人才 7 第 1 章 人才与技能 9 第 2 章 客户服务 19 第 3 章 客户和员工体验 29第二部分 AI 赋能的数据与技术 39 第 4 章 平台、数据和治理 41 第 5 章 开放创新和生态系统 51 第 6 章 应用现代化 61 第 7 章 负责任 AI 与伦理 71 第 8 章 技术支出 81 第三部分 AI 赋能的运营 91 第 9 章 供应链 93 第 10 章 营销 103 第 11 章 网络安全 113 第 12 章 可持续发展 123结束语 奠定伟业之基石 133VI The CEO s guide to generative AI 新一轮工业革命是否将由生成式 AI 来定义？1 作为企业的关键决策者，CEO 往往要面对和处理最棘手的问题而这些问题的解决方式通常决定了一个组织的未来。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。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？长期以来，IBM 一直致力于利用技术让世界变得更美好。正是因此，我们在帮助 CEO 解答这些棘手问题方面具有得天独厚的优势。本书汇集了从众多来源获取的独到见解，包括我们的主要研究、与 CEO 进行的直接对话以及与其团队开展的用例试点。此外，我们还融合了数十年以来与客户开展合作，运用 AI 并创造有意义的变革性业务成果的成功经验。我们已经将对这一不断发展的技术的深刻洞见以及我们最及时的研究结果，汇总为当今的 CEO 可以在其业务中使用的具体见解和行动方案。2023 年，IBM 商业价值研究院(IBM IBV)针对全球近 6,000 位 CEO 和其他高管进行了访谈，了解他们预计生成式 AI 将在哪些领域产生最大的影响，计划如何进行投资，以及在此过程中需要克服哪些障碍。我们的研究结果擘画了一个极具前景的未来。这些洞见揭示了未来的许多新挑战，但也展示了 CEO 应如何主动出击，把握生成式 AI 的投资机会。对于企业高管来说，现在正是一个令人振奋的时刻。就像引领世界完成上一次工业革命的巨头们一样，我们现在肩负着重新定义人机偕行关系的责任。在这个变革时期，CEO 必须设想未来企业的形态，并激励其团队将这一愿景转化为现实。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 ConsultingJohn Granger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 Software序言Joanne Wright高级副总裁转型与运营IBM 财务与运营2 The CEO s guide to 生成式 AI 3 领导力无法自动化生成式 AI 有望推动变革性创新和转型性增长。但推动变革需要人类干预。这对于 CEO 意味着什么？与任何其他重大变革一样，CEO 首先需要明确企业的目标，确保这些目标与战略紧密相关，并定义切实可行的后续步骤。战术是一个有点棘手的问题。在组织的每个领域，领导者需要评估可以在哪些方面简化和增强工作，以及如何在日常任务中运用生成式 AI 来创造更大的价值。数据是难题的一个重要部分，但只有人类思维才能带来差异化的洞察。这就是增强型劳动力的用武之地。随着 AI 的智能水平不断提高，CEO 需要重新思考工作的完成方式。借助生成式 AI 助手，员工可以更快地完成工作，并担任多种不同角色。每位员工都可以像指挥乐团一样，而不仅仅是个人独奏。关键在于选择能够创造价值的用例，而不是让组织进行过于分散化的投资。CEO 不应广泛地看待应用和机会，而是要解答生成式 AI 如何帮助企业解决当今面临的最大问题。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。3 引言4 The CEO s guide to 生成式 AI 当然，任何变革性技术都伴随着风险。需要通过适当的监督来正确识别、量化和管理采用生成式 AI 的相关风险。然而，60%的组织尚未建立一致的企业级生成式 AI 方法。1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。但无论您选择如何将生成式 AI 应用于人员、运营、数据和技术，一些基本原则将始终保持不变。在阅读接下来的 12 个章节以及各种潜在应用和行动方案时，请谨记企业转型的三项基本原则：4 引言5 您仍然是决策者。尽管技术进展有潜力为决策提供信息依据，但关键战略决策仍然必须由强大的领导者做出。事实上，90%的 CEO 预计其高管团队将共同决定组织对采用生成式 AI 的态度。2 这项技术的实现方式将放大治理、组织文化、技能与能力以及技术成熟度等方面的优点、缺点和负面影响。犹豫不决将破坏大规模采用的速度。生成式 AI 先行者将短暂而紧张地完成试验阶段74%的受访高管表示，生成式 AI 将在未来三年内准备好进行全面推广。3 如果等到一切问题得到解答再采取行动，您的优势将荡然无存，并将领先优势拱手让给竞争对手。未来的新篇章有待书写。超过五分之四的受访高管表示，生成式 AI 将重新定义其组织的工作方式。4这种变革将为组织带来一项前所未有的新机会，有望对能力和角色进行有意义的重塑。不过，尽管生成式 AI 将增强您的能力，但不应改变您的本质。我们知道您对接下来会发生什么存有疑问。您真正需要了解有关生成式 AI 的哪些信息？您目前需要采取哪些行动来保持领先优势？请继续阅读，了解生成式 AI 如何重新定义您的客户和员工互动策略，如何通过数据驱动的技术加速企业转型，以及如何锻造可应对未来颠覆和变革的弹性运营模式。6 第一部分 AI 赋能的人才7 第一部分第 1 章 人才与技能未来工作新格局 9第 2 章 客户服务从成本中心到价值引擎19第 3 章 客户和员工体验体验为王 29正如装配线改变了工厂工人生产产品的方式一样，生成式 AI 将变革知识工作的方式。在这一部分，我们将探讨 CEO 如何利用这项技术来增强人才与技能、客户服务以及客户和员工体验。写作、编码、分析、设计生成式 AI 让所有这些工作变得更加轻松。它让每个人都能在一天内完成更多工作，但这并不意味着会神奇地出现生产力提升。若要成为一家由 AI 赋能的组织，就需要整个高管团队全力以赴。生成式 AI 工具和资源投入需要侧重于对组织具有最高影响力且最切实可行的用例上，以优化组织价值并提供关于未来优先事项的模型。千万不要被生成式 AI 的 400 种可能用例分散注意力。请聚焦于前五个或前三个用例，然后坚定推动大规模扩展。随着人类与机器之间的传统边界逐渐消失，CEO 必须为人员赋予开展试验的权力，同时保证业务的安全性和稳定性。每一位领导者都必须在这两者之间找到微妙的平衡，AI 赋能的人才8 第一部分 AI 赋能的人才生成式 AI 不会取代人类，但使用生成式 AI 的人将会取代不使用生成式 AI 的人。9 第 1 章 人才与技能+生成式 AI 未来工作新格局9 生成式 AI 正在改变我们的工作方式和所需要的技能，而且这一进程的发展速度远超预期。尽管自全球疫情以来，人们的工作模式一直在不断演化，但这一变革即将来得更加激烈。生成式 AI 正在重新定义从基层员工到高管的每一项工作和每一项任务。如今，领先的组织正在采取行动，重新思考围绕人才和技能的战略与行动。生成式 AI 可以成为新的技术伙伴。成功的企业将建立一种灵活而深思熟虑的方法，鼓励创造力、试验和创新，克服焦虑，通过奖励激发积极性，倡导包容性和乐观主义。10 第一部分 AI 赋能的人才“我认为生成式 AI 是科技领域最令人激动的进展，至少在我有生之年是如此。”Lidiane Jones Slack 首席执行官11 人才与技能我们确定了 CEO 当前需要了解的三个事项和需要采取的三项行动。1.人才2.期望3.创造力需要了解的事项生成式 AI 的本质是人才的工作方式。需要了解的事项 大多数 CEO 对于其组织在采用生成式 AI 方面的准备程度持过于乐观的态度。需要了解的事项创造力是生成式 AI 的一项“必备”技能。需要采取的行动将人才置于生成式 AI 战略的核心，而非技术需要采取的行动 明确生成式 AI 的应用以及所期望的收益。需要采取的行动 重新思考运营模式以释放创造力。12 第一部分 AI 赋能的人才60%的受访高管将人力资源视为纯粹的行政职能，这可能成为削弱生成式 AI 积极影响的风险。13 人才与技能1.人才2.期望3.创造力需要了解的事项生成式 AI 的本质是人才的工作方式。与仅关注机器能做什么的新技术不同，生成式 AI 增强了人类的能力。它可以自动处理各种重复性任务，从市场研究、内容创建、数据分析到代码开发，实际应用比比皆是。客服人员可以运用生成式 AI 来处理日常问题，这样就腾出时间来开展销售支持工作。编码人员可以从繁重的日常编程任务中解放出来，专注于提高代码质量和安全性。人力资源专家可以从日常任务中抽身出来，专注于真正重要的事情培养人才。反馈循环变得近乎即时，从而为实现新的、更好的业务成效开辟了道路。但生成式 AI 的影响并非在抽象的数字环境中发生，竞争优势乃是源自拓展员工专业知识和扩展组织能力。所有这一切都应将人力资源置于组织发展的核心位置。然而，60%的受访高管将人力资源视为纯粹的行政职能，这种风险可能会削弱这项革命性技术的积极影响。5 了解如何运用生成式 AI 为员工赋能的领导者将实现倍增业务效应。一半的受访高管表示生成式 AI 将改善其业务的多个方面，从决策、客户体验到收入增长。6需要采取的行动 将人才置于生成式 AI 战略的核心，而非技术。生成式 AI 不会取代人类，但使用生成式 AI 的人将会取代不使用生成式 AI 的人。请着手打造与时俱进的人才团队。提升人力资源的战略地位，而不仅仅是行政职能；您的人力资源团队将在构建 AI 驱动的未来员工团队方面发挥战略作用。首先对负责领导这项工作的人力资源专员开展技能再培训。制定正式、透明、以人为中心的变革管理计划，确定生成式 AI 测试和采用的进展情况，并在整个企业范围内提供有关用例、成功、失败及经验教训的持续反馈。但首先应避免“买家懊悔”思维。确保建立一个以符合伦理的方式使用生成式 AI 的模型，设定明确的标准、指南和期望，避免选择错误或花费过高。并与整个企业的员工共享这些模型。14 第一部分 AI 赋能的人才人才与技能 1.人才2.期望3.创造力需要了解的事项 大多数 CEO 对于其组织对生成式 AI 的准备程度持过于乐观的态度。74%的 CEO 表示其团队具备采用生成式 AI 所需的适当技能，但只有 29%的其他高管认同此观点。7诸如此类的分歧可能会造成摩擦，并延迟推动组织前进所需的战略变革。没有任何角色能够不受到生成式 AI 的影响。到 2025 年，77%的初级员工工作岗位会发生变化，而超过四分之一的高管工作岗位也会发生变化。8在接下来的几年中，整个组织中的所有职位和所有层级都将广泛采用生成式 AI。长期以来关于哪些技能最重要的传统观念正在受到挑战。如果生成式 AI 能够提供越来越高的技术熟练程度，那么什么样的能力才能真正帮助最成功的组织脱颖而出？需要采取的行动 明确生成式 AI 的应用以及所期望的收益。尽管企业应当鼓励其员工尝试新的实验性方法，但为数据保护和伦理建立适当的护栏至关重要。为员工建立基于绩效的薪酬和奖励机制，为生成式 AI 的采用做好充分准备。采用迭代式方法推出生成式 AI，鼓励主动承担风险和快速失败。让团队独立识别并测试自己的生成式 AI 机会。从人力资源部门开始，以确保人力资源部门全面参与。让业务、IT 和人力资源等部门的领导者共同对生成式 AI 项目的成果负责。这有助于加强团队合作，并凸显在整个企业中采用生成式 AI 的战略重要性，让整个组织从中受益。15 “生成式 AI 不会取代人类工作者，而是会增强人类工作者，最终人类将成为驾驶员。移动设备则是副驾驶或助手。它们仍然需要我们，需要人类。”Bill BurnsZebra Technologies 首席执行官16 第一部分 AI 赋能的人才17 人才与技能1.人才2.期望3.创造力需要了解的事项 创造力是生成式 AI 的一项“必备”技能。您可能会认为基于技术的转型对技术能力的要求更高。但在当前形势下，事实并非如此。受访高管表示，到 2025 年，对组织最有价值的技能是创造力。9那么富有创造力的人才呢？他们足智多谋。他们将找到与生成式 AI“助手”互动的有效方式，并寻找创新方法来增强与人类同事互动的方式。受访高管表示，团队建设和协作技能与软件开发和编码技能同样重要，并且领先于分析和数据科学技能。然而，创造力引领前行道路。需要采取的行动 重新思考运营模式以释放创造力。领导者不应畏惧管理层变动。事实上，他们应当将生成式 AI 融入到自己的工作中，以展现出对转型的开放态度。让生成式 AI 技能提升成为每个人（尤其是顶尖人才）实现个人发展和晋升的机会。生成式 AI 无法优化或改善糟糕的绩效。这是一项变革，而不仅仅是技术进步。率先在高管和管理层团队使用生成式 AI。营造好奇心文化以加速创造力。让生成式 AI 成为团队建设的核心。建立员工公平感。使用生成式 AI 创建目前尚不存在的明确反馈循环，并分发之前存放在文件夹中的知识和洞察。重新定义工作方式，利用由生成式 AI 增强的流程挖掘来分析工作的完成方式、存在瓶颈和效率低下的环节以及如何修复这些问题，包括如何大规模加速和改进决策。“我们的目标不是减少劳动力。我们只是希望让人们更有成效、更有创造力地利用时间，这样他们也会更幸福。”Okuyama Hiroshi董事兼董事会成员，首席数字官Yanmar Holdings Co.,Ltd.18 第一部分 AI 赋能的人才借助生成式 AI，组织可以充分结合自动化与人性化的优势。19 第 2 章 客户服务+生成式 AI 从成本中心到价值引擎19 客户服务是展示生成式 AI 成功的最佳领域。利用 AI 工具、人工客服和客户之间的互动，CEO 能够以独有方式创造价值，同时利用全新的互动方式提高运营效率。20 第一部分 AI 赋能的人才20 第一部分 AI 赋能的人才“走近客户。倾听并与客户交流。向客户解释你的想法，并获得一些建议。”Kazz Kobayashi 公司董事，未来事业部总裁 Ricoh Company,Ltd.21 21 1.战略2.人才3.实验需要了解的事项客户服务已经超越其他职能，成为 CEO 的第一要务。需要了解的事项 85%的受访高管表示，生成式 AI 将在未来两年内直接与客户互动。需要了解的事项 在客户服务领域试点生成式 AI 有助于加速企 业范围内的成功部署。需要采取的行动 为客服提供生成式 AI 工具，让他们如虎添翼。需要采取的行动 运用生成式 AI 以超乎以往的方式来深入理解您的客户。需要采取的行动 利用客户服务中的成功经验与教训。客户服务我们确定了 CEO 当前需要了解的三个事项和需要采取的三项行动。22 第一部分 AI 赋能的人才需要了解的事项 客户服务已经超越其他职能，成为 CEO 的第一要务。在 2023 年初,受访 CEO 告诉我们，研究、创新、营销和风险合规是生成式 AI 最直接且最具价值的应用场景。几个月后，客户服务已经跃升至生成式 AI 实施清单的首位，获得了更多 CEO 的投票，并且超过了任何其他组织职能或服务。10 这在一定程度上是由于各方利益相关者施加了压力，要求 CEO 实施生成式 AI。近一半的受访 CEO 表示，他们感受到来自客户的压力，要求他们加快采用这项新技术。11客户希望快速、轻松地获取个性化解答，这意味着 AI 驱动的客服机器人不仅极其实用，而且必不可少。高管们认识到生成式 AI 在推动客户服务转型方面的潜力。他们预计生成式 AI 会带来一系列益处，而缩短响应时间和改善整体客户体验就位居前列。12但要实现所有这些益处，首先要从客服开始。近三分之二(63%)的受访高管表示，到 2023 年底，他们将已经投资实施直接应用于客服领域的生成式 AI 项目，包括部署生成式 AI 来进行客服培训，以及让客服能够直接与技术应用交互，从而提供更好的即时帮助。13客户服务 1.战略2.人才3.实验需要采取的行动 为客服提供生成式 AI 工具，让他们如虎添翼。让人工客服从繁琐的任务中解放出来，转而专注于更加个性化的客户互动（这才是最重要的），这是组织为客户提供更高价值、打造差异化品牌以及将客户服务从成本中心转变为收入引擎的一种立即可行的方法。优先考虑可改善客服体验的应用场景。显然，组织应自动化繁琐的手动任务，并让客服能够利用生成式 AI 来回答关于产品和服务的问题并提供建议。让客服能够快速轻松地访问通话转录和摘要。利用生成式 AI 进行即时翻译并让客服人员能够根据个人分析，利用技术工具来获取指导。让生成式 AI 管理标准客户交互，并将更复杂和敏感的问询转给人工客服。投资精心发展和培养经过严格培训的人才。除了同理心之外，还要确保他们具备商业头脑，能够提供周到的服务，将不满意的客户转变为品牌忠实支持者。不要与客户玩“捉迷藏”：明确告知客户他们正在与生成式 AI 机器人互动，并让他们能够随时要求获取人工帮助，而不需要提供任何解释、理由或附加条件。23 23 Paul Graham澳大利亚邮政首席执行官“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？”24 第一部分 AI 赋能的人才uNg25 需要了解的事项 85%的受访高管表示，生成式 AI 将在未来两年内直接与客户互动。14超过 60%的受访高管预计将在年底之前使用生成式 AI 来开展优化任务，包括对会话式 AI 进行审查、测试和训练。15当企业将生成式 AI 置于与客户关系直接接触的最前线时，任何失误都可能对品牌造成灾难性的影响，因此风险极高。在客户互动领域快速部署生成式 AI 是一项极具吸引力的决策，但领导们必须认识到生成式 AI 最适合解决哪些客户痛点，并应用从人工客服互动中学到的经验与教训。CEO 们当前最关注的问题包括：基于机器人的回应可能会产生负面影响或与公司的品牌形象不符，透明度或可审计性方面的问题以及损害社会责任目标。16至少在早期学习阶段，无监督的生成式 AI 可能会产生不太理想的结果。人员（在客户服务领域，这是指客服人员）可以提供安全护栏。客服人员在增强 AI 功能的同时，还可以作为防止 AI 生成错误信息的最后一道防线。而且，随着技术的日益发展，客服人员将能够与客户建立情感联系，从而产生新的洞察和机会。利用强大的“客服人员+AI”组合，企业可以创造更大的价值。需要采取的行动 运用生成式 AI 以超乎以往的方式来深入理解您的客户。为了克服客户服务中的高风险并实现高回报，这项技术部署应专注于倾听和测试，然后创造投资效益。投资于客户与生成式 AI 之间的直接互动，但不要盲目行事。首先确定哪些挑战最有可能给您的组织带来最大的风险，以及可以设计哪些生成式 AI 应用场景来降低这些风险。使用生成式 AI 作为研究工具来收集和分析每次客户服务交互的基于情感的指标。从解决关键客户问题的低风险、省力的应用场景开始。时刻谨记您品牌当前的差异化优势，以及 AI 可如何增强这项差异化优势。不仅将生成式 AI 应用于交互和互动，同时还应用于推动创新。运用生成式 AI 来挖掘新的客户合作机会，并跟踪客户服务成功，以了解自动化应用如何影响客户生命周期内的销售和客户忠诚度。重新聚焦于数据治理工作。客户服务 1.战略2.人才3.实验26 第一部分 AI 赋能的人才需要了解的事项 在客户服务领域试点生成式 AI 有助于加速企业范围内的成功部署。呼叫中心仍然是一个充满变革机会的领域。在疫情封锁期间，人们清楚看到了客户服务可实现的自动化水平，但同时缺乏人际接触也带来了一定的损失。借助生成式 AI，组织可以充分结合自动化与人性化的优势。通过将两者相结合，客户服务将成为一个概念验证项目，能够向企业的其他部门展示新技术工具可如何提高员工满意度、影响客户参与度以及推动创造回报。利用生成式 AI 改善自动回应的质量和对话能力，可以快速演示如何利用 AI 的影响力来升级组织内部其他领域的服务。对于大多数组织来说，需求和机会都是广阔的。例如，大多数企业表示缺乏审查和重新训练客户服务机器人的能力，只有一半的企业能够在问题出现时主动主动提醒客户。17需要采取的行动 利用客户服务中的成功经验与教训。生成式 AI 既关乎技术，也关乎人的因素。因此，在客户服务这个突出领域应用生成式 AI 可以激励企业内部的变革和创新。将客户服务从问题解决者转变为创新中心。促进开展基于结果的生成式 AI 实验，并进行衡量、优化和扩展。整理汇总特定的学习成果，以便轻松应用于其他领域。表扬生成式 AI 的成功，并在个人和功能层面分享典范成功案例。重点展示新的 AI 能力不仅有助于改善客户体验，还有助于改善员工的工作环境，让其他领域的员工了解他们可如何从生成式 AI 中受益。挑战并激励您的员工团队探索如何利用生成式 AI 来帮助他们处理日常工作，而不仅限于最初的应用场景。为个人贡献者提供游戏化机制，激励他们提出可激发新想法和新应用的使用场景。客户服务 1.战略2.人才3.实验27 27 Judy McReynoldsArcBest 首席执行官“客户情感和我们处理客户互动的方式对我们来说非常重要。因此，我们使用生成式 AI 来读取所收集的通话文本，帮助更快速地识别哪些通话存在问题，并需要领导介入来指导员工取得更好的结果。”28 第一部分 AI 赋能的人才当生成式 AI 与体验相结合时，价值就会爆炸式增长。如今，每一件产品都是数字产品，每一家公司都在销售数字体验。各行各业的企业都在与竞相打造重新定义消费者期望的数字体验。而且这一竞争非常激烈。由于消费者需要定制化的优惠、相关的推荐和无缝的客户服务，因此个性化定制现已成为一项标杆。但仅仅提供定制化的互动体验是不够的。体验还必须是直观的，能够在用户提出要求之前就满足他们的需求。生成式 AI 有望提高这些期望，并为企业提供满足这些期望的必要工具。事实上，全球受访高管预计生成式 AI 将成为未来颠覆其组织的体验设计方式的首要趋势。1829 第 3 章 客户和员工体验+生成式 AI 体验为王29 例如，在线零售商可以使用生成式 AI 来简化其搜索功能。顾客可以用自然语言（打字或语音）描述自己想要的产品，指定关键细节（例如颜色、尺寸或材料），而不必使用类别和过滤器。他们甚至可以包括预算和期望的交货日期，以进一步细化搜索结果。在这种情况下，顾客不仅可以轻松获得所需的产品，还可为零售商提供有价值的数据，以便用于指导未来的业务决策。这只是一个单一应用场景，但未来的可能性是无限的。在此环境下，每一次体验都应融入 AI，每一个 AI 应用都应是一种体验，两者密不可分。30 第一部分 AI 赋能的人才30 第一部分 AI 赋能的人才“我们坚信，打造卓越的客户体验是真正使我们脱颖而出的关键。为了实现这一目标，我们正在整合包括生成式 AI 在内的 AI 技术，以优化和增强我们销售团队向客户提供信息和知识的方式。”Fernando GonzlezCemex 首席执行官31 31 1.战略2.客户3.员工需要了解的事项 生成式 AI 是一种令人震撼的体验。需要了解的事项 客户信任是新一代货币。需要了解的事项 生成式 AI 打开了重塑员工体验的大门。需要采取的行动 找到并消除摩擦。需要采取的行动 创建可增强客户信心的伦理旅程。需要采取的行动 满足并超越员工需求。客户和员工体验我们确定了 CEO 当前需要了解的三个事项和需要采取的三项行动。32 第一部分 AI 赋能的人才的高管表示生成式 AI 将颠覆组织设计体验的方式。62%33 客户和员工体验1.战略2.客户3.员工需要了解的事项 生成式 AI 是一种令人震撼的体验。企业不可能始终都让所有人满意。至少在生成式 AI 出现之前是做不到的。生成式 AI 打造的高度个性化体验有望彻底变革企业与客户及员工之间的交互方式。利用来自销售、营销和服务职能的真实 360 度客户数据，生成式 AI 可以打造定制化体验，并确定“下一步最佳行动”，从而帮助企业吸引特定客户。例如，金融服务公司可以使用生成式 AI 来快速分析其客户数据，以及来自社交来源和合作伙伴组织的数据，以确定哪些客户最有可能采取各种行动，从开设新的支票账户、投资资产到申请贷款等。然后，生成式 AI 可以帮助该金融服务企业的高管通过个性化策略和自动化、即时定制的优惠（翻译成客户的首选语言）实现真正的一对一营销。在全球范围内，62%的受访高管表示，生成式 AI 将颠覆其组织设计体验的方式，而个性化定制则是这一演进的核心。19事实上，推动组织利用生成式 AI 重塑体验的两大益处就是更好的内容质量和个性化体验。20然而，组织如何实现这一目标仍然有些模糊。虽然 78%的受访高管表示其组织可以采用适当的方法将生成式 AI 扩展到客户和员工体验中，但其中大多数仍在研究如何确保一致的质量。21超过一半(56%)的受访高管表示并未建立适当的流程来审查生成式 AI 的输出并解决问题。22控制质量的一种方法是使用专有的生成式 AI 模型，该模型基于经过许可的材料进行了训练，经过编程以满足特定的性能标准，并且只能由员工访问。这些模型可以无缝整合到组织的现有基础架构中，从而提供更加一致的用户体验。需要采取的行动 找到并消除摩擦。虽然所有人都可以使用生成式 AI，但 CEO 如何选择使用此功能可能将成为一项差异化因素。通过分析大量用户数据，生成式 AI 可以识别常见的痛点，并设计直观、极具吸引力且独特的体验。将此作为您的终极目标，以实现非凡成效。鼓励设计师成为内容策展人。利用生成式 AI 增强内容创作，以创建可根据用户访问和交互方式自动调整的自适应设计。在可发挥关键作用的细节上加入人性化因素。让一切成为专属。并非所有用户都采用相同的体验交互方式。对专有数据进行更深入的投资，作为对开放模型的补充，以帮助生成式 AI 识别客户和员工的特有模式。随着时间的推移，生成式 AI 还可以使用专有数据来定制、完善和改善体验。注重设计思维。利用生成式 AI 使复杂问题简单化，而不是恰恰相反。将设计融入到您的一切活动中，改变事物的运作方式，而不仅限于形式。“我们对 Slack 的用户体验进行了大量迭代，因为我们相信，这些人类客户将决定我们的 AI 采用旅程。”Lidiane JonesSlack 首席执行官 34 第一部分 AI 赋能的人才需要了解的事项 客户信任是新一代货币。生成式 AI 可以比以往更快地满足客户需求，但只有在建立在信任基础上时，这种便捷性才有价值。当生成式 AI 在提供个性化建议时会限制可用选项的数量。当然，这是有意设计的。但如果客户认为所收到的建议其兴趣或价值观不符，则个性化可能会损害而不是改善客户关系。找到适当的平衡至关重要，但 CEO 也感受到迅速采取行动的压力。为了跟上变化的步伐，组织正在多个领域快速推出面向客户的生成式 AI：语音：目前，27%的组织正在部署生成式 AI 人工智能驱动的语音对话与客户进行对话，75%组织预计到 2025 年将提供此服务。聊天：42%的组织正在使用基于文本的生成式 AI 聊天机器人与客户对话，84%的组织预计到 2025 年将提供此服务。外联：33%的组织正在使用生成式 AI 开展客户外联活动，81%的组织计划到 2025 年采取此实践。23但 80%的企业领导者认为可解释性、伦理、偏见或信任视是采用生成式 AI 的过程中的主要问题。24 半的企业领导者表示其组织当前缺乏管理生成式 AI 伦理挑战所需的治理和结构。25一些组织可能会为了快速前进而走捷径，但大多数组织都致力于采取负责任的行动。事实上，72%的受访高管表示，如果他们认为生成式 AI 计划的好处可能会以伦理成本为代价，他们就会退出生成式人工智能项目。在这种情况下，少即是多。这些组织实现出众收入增长的比例要比其他组织高出 27%。26收入增长背后的原因是什么？这取决于成熟度。由于山势险峻，小心行走的人才能走得更远更快。对于希望长期构建生成式 AI 能力的 CEO 来说，避免陷阱和建立客户信任是首要任务。在未知领域，彻底的透明度对于建立内在信任必不可少。考虑采用可穿戴技术。基于生成式 AI 的应用可以捕获关于用户锻炼习惯、睡眠模式、饮食和生物识别的数据，并总结结果，包括需要改进或关注的领域，而用户可以用自然语言查询这些结果。但企业首先需要征得用户同意才能收集和分析他们的数据。向用户明确说明生成式 AI 将如何保护和处理其数据，并让客户能够轻松提供反馈意见，这有助于促进客户互动和忠诚度，而且随着时间的推移，客户能够更加得心应手地使用生成式 AI。客户和员工体验1.战略2.客户3.员工35 需要采取的行动 创建可增强客户信心的伦理旅程。以同理心引领建立信任，同时加速创新体验。将伦理放在首位，并邀请客户提供反馈，这有助于组织与客户进行互动，识别痛点，并随着需求的变化而调整方向。与客户共情，建立信任。让同理心成为客户体验的指导设计原则。根据客户的关切点来开发生成式 AI 伦理，赢得客户信任。要求生态系统合作伙伴也遵守相同的标准。将数据来源转化为数据财富。为客户提供值得信赖的体验并获得数据回报。持续迭代以改进和个性化产品与服务，从而实现增长和更高的投资回报率。打造前所未有的高度个性化营销体验。从客户首次接触品牌开始，将生成式 AI 融入客户体验中。通过生成式 AI 推动个性化营销活动、定向广告和直接客户外联，并鼓励持续客户反馈。“通过真正的文化和培训过程，人们能够领悟到，优质数据和经验的平衡是取得更佳成果的关键，二者缺一不可。”Paul Graham 澳大利亚邮政首席执行官36 第一部分 AI 赋能的人才需要了解的事项 生成式 AI 打开了重塑员工体验的大门。生成式 AI 有望变革各个行业的工作方式，许多之前因过于复杂而无法由机器处理的任务现在都可以实现自动化。但企业领导者并未计划大规模替换人才。平均而言，87%的受访高管预计生成式 AI 将增强而非取代人类工作角色。27建立能够增强员工而不是激怒员工的人机偕行关系是一项严峻的组织变革挑战。那些采取正确行动的组织将实现丰厚回报：提供卓越员工体验的组织实现出众收入增长的比例要比其他组织高出 31%。28卓越的用户体验是“杀手级”的变革管理工具，因为这将激员工采用新的工作方式。当组织将繁琐的任务（例如翻译或设备优化）自动化时，可以让员工专注于处理更高价值的工作，从而提高员工的生产力和满意度。这些生产力提升最终有助于团队开展创新，不仅可助力组织从竞争中脱颖而出，而且还可以让其工作更加有趣。然而，将所有简单的任务自动化可能会让人类仅处理最困难、最具挑战性的工作。为了在效率和积极性之间取得适当的平衡，CEO 必须仔细考虑在价值链中的哪个环节引入 AI。CEO 需要重新思考运营模式，确保以最能提高员工生活质量的方式嵌入生成式 AI。例如，组织可以使用生成式 AI 为后台系统提供无缝对话界面，打造基于自然语言的员工体验。无头体验将前端用户界面与后端处理及存储分开，隐藏底层系统的复杂性，并简化用户交互。最终目标是为员工提供一站式服务来管理其日常任务。借助无头体验，员工不再需要登录到不同的数字平台，例如时间跟踪、人力资源管理、认可和绩效管理等，而是可以在一个已经使用的单一工具（例如 Slack）中完成更多任务。当企业在不同系统之间迁移时，员工体验将保持不变，从而消除流程在职能孤岛之间移动时产生的历史脱节 而这本身就是一场变革。以改进工作方式为中心部署生成式 AI 也有助于组织实现更好的回报。例如，更正式地管理员工如何使用生成式 AI 的组织表示，其员工体验投资的回报率要比其他组织高出 46%。但只有 37%的建立了正式的管理方法。29员工们也对此充满期待。尽管 54%的员工担心新技术会淘汰其岗位，但 84%的员工表示相信自己有能力在工作中跟上技术的发展。30他们也渴望主动学习新的技术。近一半的员工表示，为了争取在工作中使用最新技术的机会，他们愿意接受减薪。31即便如此，一些 CEO 在推动生成式 AI 项目时并未充分考虑员工的需求。只有 28%的受访 CEO 评估了生成式 AI 对其组织劳动力的影响，43%的受访 CEO 已经因生成式 AI 而减少或重新部署了劳动力，46%的受访 CEO 表示其组织已经雇佣了更多人才。32客户和员工体验1.战略2.客户3.员工37 37 需要采取的行动 满足并超越员工需求。使用生成式 AI 让您的员工采用面向未来的运营模式。只要将员工敬业度放在首位，建立有效的人机偕行关系就可以比任何单独一方创造更多的价值。启用“杀手级”的变革管理工具。M 向员工展示生成式 AI 可如何提高效率和生产力，以及这对他们的职业生涯意味着什么，给员工留下良好的印象。让员工有权利纠正糟糕的体验。将人才挑战转化为运营模式机遇。整合对话式 AI、混合云平台、智能工作流和敏捷工作方式，让员工能够充分发挥自己的效能。扩大人类员工的职权范围。依靠员工帮助设计以人为本的体验，并确定哪些任务适合生成式 AI。将人类工作者与数字助手配对。从人力资源接触点开始，并逐步扩展。平均而言，87%的受访高管预计生成式 AI 将增强而非取代人类工作角色。38 第二部分 AI 赋能的数据与技术39 第二部分发展建立在技术的基础之上。从简单的机器到量子计算机，组织所使用的工具将决定组织可以走多远，以及需要多长时间才能达到目标。生成式 AI 也不例外。当商业平台使用生成式 AI 以光速处理数据，或者设计新的技术架构时，全新的商业模式就成为了可能。当然，其前提是技术基础稳固。数据完整性、治理以及负责任的 AI 对每个生成式 AI 用例都是最基本的要求。开放标准和互操作性对于组织在内部以及与合作伙伴之间加速协作与创新至关重要。但首先，CEO 必须建立文化心态和治理准则，以促使新的人机偕行关系蓬勃发展。在本章中，我们将探讨 CEO 如何通过专注于以下五个关键领域来实现前所未有的增长：平台、数据和治理，开放创新和生态系统，应用现代化，负责任的 AI 和伦理，技术支出。第 8 章 技术支出如何分配技术支出预算？81第 4 章 平台、数据和治理成为创造者，而非消费者41第 7 章 负责任 AI 与伦理伦理工作责无旁贷 71第 6 章 应用现代化业务运营新形态 61第 5 章 开放创新和生态系统发挥生态系统创新的力量51AI 赋能的数据与技术40 第二部分 AI 赋能的数据与技术生成式 AI 正在颠覆“颠覆者”，而基于平台的企业具有优势。从 Netflix 到 Nvidia，当