人工智能领导者的数据策略

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

一些生成式人工智能的努力仍然较为适度。正如IDC欧洲自动化、分析和AI副总裁Neil Ward-Dutton所描述的那样，这“是一种典型的自动化：使团队或个人更加高效，消除繁琐的工作，让人们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雄心：它们希望重新塑造自身的运营方式以及销售的产品。

对生成式AI寄予厚望

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，是由该技术解锁了以前无法访问的海量数据的能力所驱动的。“世界上80%到90%的数据是无结构化的，”Snowflake公司的AI负责人Baris Gultekin说。“但令人兴奋的是，AI正在为组织打开了从这些数据中获得见解的大门，而这在之前是不可能实现的。”

在麻省理工学院技术评论洞察进行的一项调查中，全球高管被问及他们希望从生成式人工智能中获得的价值。许多受访者表示，他们优先考虑该技术提高效率和生产力（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增加收入（30%）或降低成本（24%）的驱动因素，这表明了高管们的更高抱负。受访者对生成式人工智能的主要期望似乎相互配合。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条可能路径分别是提高效率和提供更好的产品或服务。

对于推出生成式AI的公司而言，这些选择并不一定是彼此独立的。Chakraborty认为，在当前活动中，“效率和创新之间有一条很细的界限”。“我们开始注意到一些公司将生成式AI代理应用于员工，并且使用案例是内部的，”他说，但在处理日常任务上节省的时间可以让人员专注于客户服务或更具创意的活动。Gultekin也同意。“我们看到客户在构建内部生成式AI产品以释放大量价值方面进行创新，”他说，“这些产品的目的是为了提高生产力和效率。”

Chakraborty 以市场营销活动为例：“整个创意输入的供应链正在利用生成式人工智能的力量进行重新构想。这显然将创造新的效率水平，但同时可能会在你们将新产品理念引入市场的方式上带来创新。”同样地，Gultekin 报告称，一家全球技术集团和 Snowflake 的客户已经使用 AI 使“70万页的研究资料可以供其团队查询，并且加快了他们自身的创新能力。”

生成式AI对聊天机器人的影响——用Gultekin的话来说，即“近期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展，在改进现有工具和创造新工具之间摇摆不定。因此，毫不意外的是，44%的受访者认为改善客户满意度是生成式AI将带来的价值体现方式之一。

对我们调查结果的深入分析反映了生产效率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类型之一。在许多情况下，前者将成为实现后者的主渠道。

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，一些公司正在“大举押注”全面采用生成式人工智能进行创新。他以制药公司为例。他们提出了关于这项技术能力的基本问题：“我如何使用生成式人工智能来创建新的治疗路径或重新构想我的临床试验过程？我能否将药物发现的时间框架从十年加速到五年，甚至一年？”

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