AI领导者的数据策略

组织已经开始努力从生成式人工智能中获取实际的商业价值。正如埃森哲首席负责任人工智能官阿纳布·查克拉博特所说，“2023年是客户对生成式人工智能及其可能性感到惊叹的一年。到了2024年，我们开始看到负责任的生成式人工智能项目的大规模实施。”

一些生成式人工智能的努力仍然比较谦逊。正如IDC欧洲的自动化、分析和AI副总裁Neil Ward-Dutton所描述的，这是“一种典型的自动化：使团队或个人更高效，消除繁琐的工作，并让人员更快地交付更好的成果。”然而，大多数公司对生成式人工智能有着更大的抱负：它们希望重塑其运营方式及销售的产品。

对生成式人工智能的高期望值

对生成式人工智能能够从根本上颠覆商业模式和产品供应的期望，是由该技术解锁大量以前无法访问的数据的能力所驱动的。“世界上的数据有80%到90%是无结构化的，”Snowflake（一家AI数据云公司）的人工智能负责人Baris Gultekin表示。“但令人兴奋的是，人工智能正在为组织打开一扇门，使它们能够从前无法获得这些数据中获取洞察。”

麻省理工学院技术评论洞察部门进行的一项调查显示，全球高管们被问及他们希望从生成式人工智能中获得的价值。许多人表示，他们优先考虑该技术提高效率和生产力的能力（72%），增强市场竞争力（55%）以及推动更好的产品和服务（47%）。很少有人认为这项技术主要是一个增加收入（30%）或降低成本（24%）的驱动因素，这暗示了高管们更高的抱负。受访者对生成式人工智能的主要期望似乎是相辅相成的。超过一半的公司表示，新的市场竞争力途径是他们前三项目标之一，而实现这一目标的两个可能路径是提高效率和提供更好的产品或服务。

对于推出生成式AI的公司来说，这些选择并不一定是相互独立的。Chakraborty认为，在当前活动中，“效率和创新之间的界限很模糊。”他说：“我们开始注意到一些公司将生成式AI应用于员工的工作中，并且应用场景是内部的。”但是，节省下来的处理琐碎任务的时间可以让员工专注于客户服务或更具创意性的活动。Gultekin也表示同意。“我们看到客户在构建内部生成式AI产品方面进行创新，这些产品释放了巨大的价值，”他说，“它们是为了提高生产力和效率而建立的。”

Chakraborty 举市场营销活动为例：“整个创意输入的供应链正在利用生成式人工智能的力量重新构想。这显然将创造出新的效率水平，但同时可能会在你们以何种方式将新产品理念推向市场方面带来创新。”同样地，Gultekin 报告称，一家全球技术集团和 Snowflake 的客户使用 AI 将“70 万页的研究资料提供给其团队，以便他们可以提问并加快自身的创新速度。”

生成式AI对聊天机器人的影响——用Gultekin的话说，即“最近一轮AI周期的核心”——可能是最好的例子。使用AI的聊天机器人能力迅速扩张，介于现有工具的改进和新工具的创造之间。因此，不足为奇的是，44%的受访者认为生成式AI将通过提高客户满意度带来价值。

对我们调查结果的深入分析表明了生产力提升与产品或服务创新之间的这种重叠。近三分之一的受访者（30%）将提高生产力和创新都列为他们希望利用生成式人工智能实现的前三大价值之一。在许多情况下，前者将成为实现后者的主途径。

但效率提升并不是产品或服务创新的唯一途径。查克拉博特说，有些公司正在“进行重大赌注”，致力于使用生成式人工智能进行全面创新。他以制药公司为例说明这一点。他说，这些公司在探讨这项技术的力量时提出了根本性的问题：“我如何利用生成式AI来创造新的治疗路径，或者重新构想我的临床试验过程？我可以将药物研发时间从10年缩短到5年乃至1年吗？”

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