根人工智能正在改变的不仅仅是技术——它还将重塑整个行业。典型的例子是：麦肯锡最近的一项研究预测，它每年可为全球经济增加 4.4 万亿美元。
Gen AI 不仅仅是另一种工具；更是一种工具。它是强大的增长动力，能够简化运营、激发创新并开启全新的商业模式
但问题在于：虽然潜力巨大，但许多公司却在不知从何入手的问题上苦苦挣扎。拥有压倒性数量的Gen人工智能工具随着技术涌入市场，弄清楚采用哪些技术以及如何真正看到有意义的结果已成为一项重大挑战。
对于想要取得成功的企业来说，关键不仅仅是追随新一代人工智能的潮流，而是准确地了解哪些应用程序将带来真正的、可衡量的影响。
FlowX.AI 研究主管。
如何释放价值
企业不应试图在各地实施人工智能，而应投资于人工智能能够带来真正、可衡量影响的领域。以下是公司如何通过在三个关键领域应用 Gen AI 来取得有意义的成果：
自动化以提高效率：Gen AI 可以承担消耗团队时间和精力的重复性任务，例如内容创建、数据输入和报告——让员工能够专注于更高价值的工作。这种转变不仅节省了时间，还节省了时间。它改善了生产率并降低成本。要了解其影响，请跟踪节省的时间、生产力提高和成本降低等指标。
使数据驱动的决策变得更容易：Gen AI 以惊人的速度处理大型数据集，揭示有助于做出更明智、主动决策的见解。通过预测分析和趋势预测，Gen AI 帮助公司预测变化并有效应对。在衡量成功时，请考虑更快的决策周期、更高的准确性以及这些见解如何带来积极的成果。
推动创新并加快产品开发：借助 Gen AI，公司可以加快产品开发的每个阶段，从构思到原型设计。这种加速使企业能够更快地将新产品推向市场，并赋予他们竞争优势。需要监控的指标包括更短的开发时间、更多的产品发布以及与新的人工智能驱动产品相关的收入增长。
投资地点
为了让新一代人工智能成为真正的增长引擎，首席信息官应该将预算分配给能够充分发挥其潜力的技术：人工智能驱动的个性化：量身定制客户体验对于培养忠诚度和参与度至关重要。通过利用人工智能进行个性化交互（无论是通过产品推荐、有针对性的内容还是一对一的沟通），公司可以使每个客户接触点更加相关和有影响力，从而加强长期关系。
高级数据分析：实时数据平台使团队能够做出快速、明智的决策并主动响应客户需求。投资高级分析不仅可以使企业在动态市场中保持敏捷，还可以增强其竞争优势。借助实时洞察，团队可以快速调整以满足不断变化的需求。
人工智能治理和风险管理：为了确保可持续增长，构建负责任的人工智能使用框架至关重要。围绕透明度、问责制和道德实践建立明确的指导方针有助于减轻潜在风险并建立与客户和利益相关者的信任。通过优先考虑治理，企业为可靠、安全和值得信赖的人工智能驱动创新奠定了基础。
如何衡量影响
为了让 Gen AI 计划展现真正的价值，组织需要一个清晰的框架来跟踪其随时间的影响。定义和衡量成功不仅可以证明投资的合理性，还可以使团队在重要的目标和基准上保持一致。以下是评估 Gen AI 有效性的一些关键指标：
自动化节省时间和成本：首先跟踪通过自动化重复流程节省了多少时间和成本。例如，计算在以下领域节省的时间数据进入、内容创建或客户服务，并将这些减少量化为成本节省。监控随着时间的推移，这些效率突显了自动化的实际投资回报率，并为持续的人工智能投资提供了强有力的理由。
提高员工生产力和满意度：随着人工智能承担耗时的任务，员工可以专注于更有意义、更有影响力的工作。通过查看每小时完成的任务或每天处理的客户请求等指标来衡量生产力的提高。为了了解更广泛的影响，请进行员工满意度调查，以衡量人工智能工具如何影响士气和工作满意度，因为这里的积极转变意味着更高的保留率和更好的整体绩效。
收入增长归功于人工智能驱动的创新：跟踪由 Gen AI 支持的新产品、服务或客户群直接产生的收入。通过隔离人工智能驱动的收入流，公司可以更好地了解其人工智能投资对营收增长的贡献程度。例如，引入由 Gen AI 支持的个性化推荐的零售商可以衡量平均订单价值或重复购买率的提升，将收入增长归因于这些创新。
提高客户满意度和保留率：人工智能驱动的个性化、更快的响应时间和增强的产品体验都有助于提高客户满意度。使用净推荐值 (NPS)、客户保留率和满意度调查得分等指标，公司可以衡量其 Gen AI 计划对客户的影响。更高的客户满意度不仅可以提高客户保留率，还可以提高品牌忠诚度和积极推荐
留意陷阱
随着企业拥抱新一代人工智能，谨慎应对潜在挑战非常重要。以下是一些需要注意的常见陷阱，以确保人工智能投资与业务目标保持一致：
在没有明确的商业案例的情况下过度投资技术：在没有明确战略的情况下进入人工智能领域可能会导致投资成本高昂，回报却微乎其微。通过为每个人工智能计划建立具体的业务目标和可衡量的目标来避免这种情况。在采用新技术之前，请考虑它是否符合您更广泛的业务优先事项以及它将如何以具体方式推动价值。
忽视对员工进行再培训和提高技能：人工智能可以提高团队生产力，但前提是雇员能够与这些新工具一起工作。忽视员工技能提升可能会导致技术未得到充分利用，并使团队成员感到沮丧。投资培训计划，让员工熟悉人工智能工具和工作流程，并提供持续支持，帮助他们在各自的岗位上有效利用人工智能。帮助员工将人工智能顺利融入日常工作将最大限度地发挥其影响。
未能解决人工智能系统中的道德问题和偏见：随着人工智能成为业务运营的核心部分，道德责任的需求也随之增加。忽视人工智能系统中的道德考虑和潜在偏见可能会损害客户的信任并导致意想不到的后果。为了建立信任的基础，优先考虑透明度，并确保人工智能系统的开发考虑到公平、问责和包容性。定期审核人工智能模型以检查是否存在偏见，并与客户就数据使用和隐私保护进行公开沟通。
底线：采用实用的方法实现 Gen AI，以保持竞争力并推动增长。专注于实际应用并跟踪结果，将 Gen AI 转变为您业务的核心优势。
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