人工智能革新:罗兰贝格深度分析如何利用AI提升商业效率与创新

时间:2023-11-23 所属栏目:行业动态 浏览:108
罗兰贝格的深度分析揭示了AI如何优化企业运作和提升生产率。详细阐述了AI的成功应用策略,包括分析、制定策略和概念验证。了解如何通过AI技术转型企业,克服技术和实践障碍,以及AI如何改善员工的工作质量和满意度。

罗兰贝格相信,人工智能(AI)的力量能够显著优化商业成果。AI的应用不仅可以增强商业模型,还能带来更快的创新、更高的效率,并促进团队协作,帮助做出更明智的决策。企业在采纳AI技术时,需要不仅仅考虑技术本身,还要关注企业的整体转型,以及识别和管理潜在风险。通过深入思考和谨慎实施,企业可以利用新技术来优化现有资源的配置。

当前,人们对生成式AI技术抱有很高期望。罗兰贝格的新研究指出,生成式AI在解决生产率危机方面的潜力是基于事实的。例如,像ChatGPT这样的语言模型,如果正确应用,能为提升生产力开启新的可能性,如接管日常后台任务,或作为数字助手协助处理工作中的复杂环节。

罗兰贝格的研究也发现,使用AI语言模型并不会立即导致大量裁员。在调查的高管中,只有16%的人计划到2025年底前裁减5%或更多的员工。大多数高管认为员工人数将保持不变。在预期生产力提升方面,82%的受访者认为他们的企业可以从生成式AI中获得至少6%的效率提升。

企业高管的这种看法与历史上几次创新浪潮的经验相吻合。历史显示,长远来看,重大技术进步创造的新机会和业务通常超过其破坏效应。因此,为员工提供再培训和技能提升变得更加重要。

报告

不同行业在采用新技术方面的差异显著。一些行业正迅速采用生成式AI,而其他行业则更为谨慎。在罗兰贝格的排名中,批发和零售业、信息和通信业、专业、科学和技术服务业以及其他服务业领先于使用新技术。在这些行业中,至少有57%的企业已部署了生成式AI工具。相比之下,在传统制造业中,目前只有14%的公司探索生成式AI的潜力。

生成式AI对工作质量的影响不可忽视。它可能提高员工对工作的认同感,从而增加工作满意度。如果AI工具能在一天中为员工腾出更多时间进行有意义的“人类”活动,比如深化客户关系或处理重要的战略问题,就可能发生这种情况。

尽管投资热潮迅猛,但技术和实践上的障碍依然阻碍着生成式AI的广泛应用。这包括隐私问题、保护商业秘密和个人数据,以及当前AI模型有时会产生不准确的答案(“幻觉”现象)。许多公司发现将生成式AI应用程序嵌入企业工作流程中在实践上很困难。只有克服这些挑战,企业才能充分发挥新技术的潜力。

成功应用生成式AI的三个步骤包括:分析AI的影响、制定AI策略、验证概念。企业首先需要分析整个价值链,确定哪些环节可以通过AI实现效率提升,然后与竞争对手的AI应用情况和行业趋势进行比较,分析IT基础设施。接着,企业应制定目标和生产力基准,并规划初始用例。最后,确定技术细节后,可以开始实施首个用例,并进行评估和迭代改进,最终在整个企业范围内推广。

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文章标签: 生成式AI AI提升效率