以人工智

能獲勝業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者從戰(zhàn)略到執(zhí)行的AI指南——

IMD

playbook2以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)生成式AI的未來(lái)：新興技術(shù)與范式轉(zhuǎn)變08理解10生成式AI標(biāo)志著一個(gè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折點(diǎn)——然而，大多數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者還沒(méi)準(zhǔn)備好12不同功能的GenAI實(shí)施方式有何差異16工作生產(chǎn)力的提升18聚焦：部署生成式人工智能以推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展22從成功實(shí)施人工智能的組織中吸取的教訓(xùn)：定義金融服務(wù)、消費(fèi)品、汽車(chē)行業(yè)的AI成熟度醫(yī)療保健和制藥，以及制造業(yè)28建筑32價(jià)值—數(shù)據(jù)—人員框架：將IMD模型應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界

40場(chǎng)景構(gòu)建為成功：能力和風(fēng)險(xiǎn)管理

44內(nèi)容執(zhí)行摘要

04管理風(fēng)險(xiǎn)

50識(shí)別和減輕潛在陷阱52網(wǎng)絡(luò)安全：如何構(gòu)建安全設(shè)計(jì)的戰(zhàn)略54結(jié)論

58要點(diǎn)和建議

60真正的AI挑戰(zhàn)：賦能人們，而不僅僅是平臺(tái)34301執(zhí)行摘要以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)跨行業(yè)價(jià)值創(chuàng)造在IMD，我們看到為自主性設(shè)計(jì)的AI在落地應(yīng)用上出現(xiàn)了巨大增長(zhǎng)；在商業(yè)領(lǐng)域的自主AI已經(jīng)超越了自動(dòng)化任務(wù)，正如我們?cè)诠I(yè)AI領(lǐng)域看到的，這已經(jīng)持續(xù)了十多年；現(xiàn)在它正在構(gòu)建能夠自行管理并優(yōu)化整個(gè)業(yè)務(wù)職能的系統(tǒng)。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，AI被用于診斷、個(gè)性化治療、藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)。AI被應(yīng)用于金融服務(wù)，以減少欺詐、增強(qiáng)安全性和定制金融建議和服務(wù)。如果自動(dòng)駕駛汽車(chē)在物流中尚未成為常態(tài)，它們正在興起，并且世界各地智慧城市依賴于智能交通管理和擁堵控制。在IMD的年度人工智能成熟度

指數(shù)

，我們排名全球200家領(lǐng)先企業(yè)關(guān)于他們采用人工智能來(lái)轉(zhuǎn)變其商業(yè)戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)的有效程度。結(jié)果是令人驚訝是的，科技公司表現(xiàn)良好。但金融服務(wù)、

電信、消費(fèi)品和能源領(lǐng)域的代表也都在前列。這些組織正在實(shí)施人工智能解決方案，它們以自己的方式、出于自己的原因，但最重要的是，它們都在取得進(jìn)展。如果您是一位商業(yè)領(lǐng)袖，您可能已經(jīng)接受人工智能將改變您工作和個(gè)人生活的許多方面。然而，您可能不確定如何制定一個(gè)戰(zhàn)略來(lái)充分利用人工智能。您可能擔(dān)心被落下。結(jié)合我們的AI成熟度指數(shù)，本文檔旨在展示良好狀態(tài)是什么樣的，并為有效部署人工

智能提供路線圖。然而，盡管投資回報(bào)率（ROI）可能有所不同，但很清楚,各公司都在競(jìng)相投資：高德納（Gartner）已經(jīng)預(yù)測(cè)了全球GenAI支出有望在2025年達(dá)到6440億美元較2024年 大幅增長(zhǎng)了76.4%。并且時(shí)間表正在縮短：據(jù)IDC研究，五 分之二的組織實(shí)施時(shí)間少于六個(gè)月。這些是在速度上的高

風(fēng)險(xiǎn)投資。這讓領(lǐng)導(dǎo)層需要充分掌握信息、正確地支出，并且要意識(shí)到他們的決定將對(duì)他們的組織、員工和地球產(chǎn)生的影響至關(guān)重要。人工智能消耗大量的能源。此外，也有越來(lái)越多的

對(duì)AI

的擔(dān)憂做出最佳投資許多人對(duì)于人工智能的投資回報(bào)率持樂(lè)觀態(tài)度。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，每公司向人工智能投資1美元，就能平均獲得3.5美元的回報(bào)。由IDC進(jìn)行的一項(xiàng)最新研究，并由微軟贊助,在金融服務(wù)、媒體和電信領(lǐng)域，迄今為止顯示出最高的投資回報(bào)率…。該研究發(fā) 現(xiàn)在全球范圍內(nèi)，每20個(gè)組織中就有一個(gè)實(shí)現(xiàn)了可觀的8美元

回報(bào)。

摩根士丹利研究估計(jì)人工智能驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)力可能為標(biāo)普500指數(shù)成分股公司的2025年凈利率增加30個(gè)基點(diǎn)。其他人的預(yù)測(cè)則要保守得多：波士頓咨詢集團(tuán)于2025年中的一項(xiàng)調(diào)查了解人工智能格局：人工智能采用的當(dāng)前趨勢(shì)與

挑戰(zhàn)人工智能（AI）的應(yīng)用將在未來(lái)12或36個(gè)月內(nèi)如何改變您的

組織？根據(jù)Gartner2025預(yù)測(cè)

到明年，20%的組織將使用

人工智能來(lái)扁平化其結(jié)構(gòu)，消除超過(guò)一半的現(xiàn)有中層管理職位，并且在未來(lái)四年內(nèi)，十分之一的世界董事會(huì)將使用人工智能指導(dǎo)來(lái)挑戰(zhàn)對(duì)其業(yè)務(wù)具有核心重要性的執(zhí)行決策?？纯茨悻F(xiàn)在的公司：你是誰(shuí)，以及你如何做決策，將在未來(lái)幾年

發(fā)生巨大變化。采用生成式人工智能（GenAI），特別是，代表著關(guān)鍵時(shí)刻，具有變革企業(yè)潛力的可能性，其程度不亞于互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)。但伴隨著重新想象我們?nèi)绾喂ぷ鳌?chuàng)造和解決問(wèn)題的潛力而來(lái)的是，使用這些工具的人類承擔(dān)著巨大的責(zé)任，以有益于社會(huì)的方式使用它們。隨著技術(shù)的成熟，一些現(xiàn)有問(wèn)題，如數(shù)據(jù)偏差

,可能會(huì)減少。但其他問(wèn)題會(huì)出現(xiàn)。例如，人工智能的快速采用帶來(lái)了環(huán)境成本：美國(guó)能源部去年的一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，到2028年，人工智能可能會(huì)將數(shù)據(jù)中心消耗的國(guó)家電力供應(yīng)比例從

4.4%提高到12%

僅在美國(guó)。為滿足這一需求，報(bào)告建議，

一

些發(fā)電廠預(yù)計(jì)將燃燒更多的煤炭和天然氣。發(fā)現(xiàn)，在金融職能方面的AI投資，中位數(shù)投資回報(bào)率僅僅在10%，三分之一接受調(diào)查的領(lǐng)導(dǎo)者報(bào)告收益有限或沒(méi)有收益。執(zhí)行摘要

5 已創(chuàng)造出新的數(shù)字鴻溝在擁有計(jì)算機(jī)能力（主要在北半球）的國(guó)家和尚未擁有支持人工智能的數(shù)據(jù)中心的國(guó)家之間存在著差距。這種差距將在地緣政治、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和創(chuàng)新能力中發(fā)揮作用?，F(xiàn)在是定義人工智能將在你的組織中發(fā)揮的作用、優(yōu)先考慮戰(zhàn)略目標(biāo)并明確界定人類代理在交付中所扮演的角色的時(shí)候。戰(zhàn)略要?jiǎng)?wù)：為何人工智能轉(zhuǎn)型迫不及待傳統(tǒng)人工智能專注于分析數(shù)據(jù)以做出更好的預(yù)測(cè)并改進(jìn)決策。

從Netflix的個(gè)性化內(nèi)容推薦等B2C應(yīng)用到西門(mén)子基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案等工業(yè)環(huán)境，其應(yīng)用已經(jīng)改變了我們做生意的模式超過(guò)十年。我們也看到了許多公司因各種組織、數(shù)據(jù)或能力原因而持續(xù)努力從人工智能中提取價(jià)值。但我們現(xiàn)在正處在另一個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻：GenAI改變了規(guī)則，使機(jī)器能夠通過(guò)從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式來(lái)創(chuàng)建新內(nèi)容，如文本、圖像、音樂(lè)和代碼。GenAI正在通過(guò)將AI的能力從分析型和決策型任務(wù)拓展到創(chuàng)意型和生成型任務(wù)，改變數(shù)字化轉(zhuǎn)型的格局。這為組織內(nèi)部的自動(dòng)化、個(gè)性化和創(chuàng)新帶來(lái)了新的可能性。本指南借鑒了IMD學(xué)院豐富的科研成果，為領(lǐng)導(dǎo)者提供了在當(dāng)前

利用其行業(yè)最佳AI能力的可操作指南。從高管層到各組織中的運(yùn)營(yíng)領(lǐng)導(dǎo)者，本文探討了嵌入AI到戰(zhàn)略中的商業(yè)案例，并闡述

了相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。6執(zhí)行摘要

7隨著組織整合生成式人工智能，技術(shù)格局正在快速演變。對(duì)于準(zhǔn)備迎接下一波人工智能驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的企業(yè)來(lái)說(shuō)，了解這些

新興趨勢(shì)至關(guān)重要。硬件進(jìn)化:加速AI性能生成式人工智能的計(jì)算需求正在推動(dòng)專用處理器的創(chuàng)新。除了傳統(tǒng)的GPU之外，TPU和NPU等專用AI芯片正變得越來(lái)越復(fù)雜，而神經(jīng)形態(tài)計(jì)算則模仿大腦架構(gòu)以顯著提高能效。量子-人工智能混合系統(tǒng)為某些問(wèn)題承諾指數(shù)級(jí)的速度提升。這些進(jìn)步將使組織能夠在本地運(yùn)行復(fù)雜的AI模型，從而降低響應(yīng)速度、提高隱私性，同時(shí)使人工智能更容易被中小企業(yè)使

用。革命性的模型架構(gòu)和能力生成式人工智能正在從文本擴(kuò)展到能夠無(wú)縫處理和生成文本、圖像、視頻和音頻的多模態(tài)系統(tǒng)。視頻生成模型的逼真度正接近照片級(jí)，使組織能夠以前所未有的規(guī)模創(chuàng)建定制內(nèi)容。檢索增強(qiáng)生成：準(zhǔn)確AI的關(guān)鍵檢索增強(qiáng)生成（RAG）結(jié)合了生成能力與實(shí)時(shí)訪問(wèn)當(dāng)前、組織特定信息的能力。RAG系統(tǒng)不依賴僅限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是查詢數(shù)據(jù)庫(kù)和文檔來(lái)提供準(zhǔn)確、與上下文相關(guān)的響應(yīng)。對(duì)于組織而言，RAG解決了關(guān)鍵挑戰(zhàn)：幻覺(jué)、過(guò)時(shí)信息和缺乏領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)。通過(guò)將人工智能連接到專有數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，公司確保了信息的準(zhǔn)確性，同時(shí)保持了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。RAG還提供了監(jiān)管行業(yè)至關(guān)重要的審計(jì)追蹤。智能體的興起：從工具到自主協(xié)作者也許在通用人工智能中最具變革性的發(fā)展是向自主系統(tǒng)的演進(jìn)——能夠獨(dú)立規(guī)劃、執(zhí)行復(fù)雜的多步任務(wù)，并與各種工具和系統(tǒng)交互以達(dá)成目標(biāo)的AI。與當(dāng)前響應(yīng)提示的AI工具不同，自主AI能夠?qū)?fù)雜目標(biāo)分解為可執(zhí)行的步驟，跨多個(gè)平臺(tái)和應(yīng)用執(zhí)行這些步驟，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整其方法。讀者指南由Misiek

Piskorski創(chuàng)作生成式AI的未來(lái)：新興技術(shù)與范式轉(zhuǎn)變當(dāng)前具身人工智能的發(fā)展包括能夠自動(dòng)管理電子郵件通信、協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)成員的項(xiàng)目時(shí)間表、通過(guò)與多個(gè)數(shù)據(jù)源接口進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研，甚至在內(nèi)置參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行合同談判的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)代表了從我們?cè)缙谟懻撝忻枋龅捻憫?yīng)式人工智能框架向主動(dòng)型人

工智能協(xié)作者的演進(jìn)。新的架構(gòu)，如聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)（JEPA），代表了與傳統(tǒng)Transformer模型的偏離。JEPA通過(guò)預(yù)測(cè)而非重建來(lái)實(shí)現(xiàn)更高效的學(xué)習(xí)，減少計(jì)算需求，同時(shí)提高推理能力。專家混合模型根據(jù)任務(wù)動(dòng)態(tài)激活組件，使大規(guī)模人工智能對(duì)具有多樣化用例的組織更加高效。以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)8等級(jí)人為發(fā)起機(jī)器發(fā)起個(gè)體用戶向AI提出特定任務(wù)信息，或協(xié)助AI觀察個(gè)體行為和主動(dòng)提供個(gè)性化輔導(dǎo)，發(fā)展建議以及性能洞察團(tuán)隊(duì)團(tuán)隊(duì)成員請(qǐng)求AI貢獻(xiàn)用于討論、事實(shí)核查或提供分析AI監(jiān)控團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)和自主協(xié)調(diào)工作，分配任務(wù)，并優(yōu)化團(tuán)隊(duì)績(jī)效組織人類設(shè)定組織目標(biāo)，人工智能執(zhí)行復(fù)雜的多步驟流程要實(shí)現(xiàn)它們多個(gè)AI系統(tǒng)獨(dú)立識(shí)別戰(zhàn)略機(jī)遇并啟動(dòng)跨-組織舉措人工智能的未來(lái)在于右側(cè)列表-系統(tǒng)將從被動(dòng)響應(yīng)工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)合作伙伴，在所有組織層級(jí)中觀察、分析并發(fā)起對(duì)話和行動(dòng)。這代表了一種根本性的轉(zhuǎn)變從

人類提示

AI

響應(yīng)

AI

觀察

AI

發(fā)起人類協(xié)作。

→→→這種轉(zhuǎn)變需要新的框架來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能治理和人類-人工智能協(xié)作。組織必須在推進(jìn)人工智能項(xiàng)目的同時(shí)，建立明確的界限，并

保持監(jiān)督和透明度。為AI原生未來(lái)做準(zhǔn)備公司應(yīng)制定針對(duì)rag實(shí)施的健康數(shù)據(jù)治理措施，為人工智能發(fā)起的行動(dòng)制定政策，并培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)與主動(dòng)式人工智能系統(tǒng)協(xié)同工作。那些將蓬勃發(fā)展的組織將人工智能視為復(fù)雜的協(xié)作者，而非替代技術(shù)，其能夠增強(qiáng)人類智能并主動(dòng)推動(dòng)成功。在探索本文檔其余部分時(shí)，請(qǐng)牢記這一點(diǎn)。最顯著的范式轉(zhuǎn)變?cè)谟趶娜祟惏l(fā)起到人工智能發(fā)起的交互的過(guò)渡。未來(lái)人工智能代理將不再等待人類提示，而是基于對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)流和變化條件的持續(xù)監(jiān)控，主動(dòng)向用戶提供建議、推薦和警報(bào)。這代表著人與人工智能關(guān)系上的根本性改變，從命令-響應(yīng)模式轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)作伙伴關(guān)系，其中人工智能在驅(qū)動(dòng)對(duì)話和行動(dòng)方面采取主動(dòng)。人工智能發(fā)起的交互：下一個(gè)前沿未來(lái)人工智能將主動(dòng)與人類互動(dòng)，而不僅僅是響應(yīng)請(qǐng)求。AI代理將持續(xù)監(jiān)控業(yè)務(wù)狀況和團(tuán)隊(duì)表現(xiàn)，以發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)，并在問(wèn)題升級(jí)

前提供見(jiàn)解和建議。這種根本性轉(zhuǎn)變可以通過(guò)跨組織層級(jí)的AI交互模式演變來(lái)理解：執(zhí)行摘要

902以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)理解11為什么你應(yīng)該將人工智能

嵌入你的戰(zhàn)略理解操作：

在您現(xiàn)有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃中管理您的GenAI舉措；如果您有一個(gè)行之有效的組織治理結(jié)構(gòu)，就不要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)獨(dú)立的。專注于少數(shù)燈塔應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序既能推進(jìn)您的數(shù)字戰(zhàn)略，又能推動(dòng)您的業(yè)務(wù)成果（可衡量的）變動(dòng)。對(duì)于其余

部分，“讓孩子們?cè)诿鞔_的護(hù)欄內(nèi)玩耍”，并捕獲最佳實(shí)踐。II：從自動(dòng)化到增強(qiáng)：建立正確的目標(biāo)、運(yùn)營(yíng)和技能從用機(jī)器替代倉(cāng)庫(kù)中揀選和打包等常規(guī)重復(fù)性任務(wù)，到通過(guò)基于軟件的技術(shù)（如機(jī)器人流程自動(dòng)化）自動(dòng)化銀行后臺(tái)流程，傳統(tǒng)人工智能與自動(dòng)化相關(guān)聯(lián)，被采用以節(jié)省成本和提高效率。生成式人工智能也自動(dòng)化任務(wù)，但它將自動(dòng)化的前沿推向認(rèn)知技能，如分析和創(chuàng)造性活動(dòng)：它可以形成假設(shè)或

生成產(chǎn)品原型想法。這至少對(duì)工作角色有三個(gè)深遠(yuǎn)的影響。首先，它允許員工重新分配在某項(xiàng)任務(wù)上花費(fèi)的時(shí)間，專注于那些為組織創(chuàng)造最大價(jià)值的工作。其次，它完全釋放了員工，使其能夠從事新的工作。第三，幾個(gè)行業(yè)中的學(xué)術(shù)研究表明，通用人工智能（GenAI

)應(yīng)用具有技能提升和均衡效應(yīng)（即，低技能工人受益多于高

技能工人），這使得低技能員工能夠執(zhí)行通常由更高級(jí)別工人

負(fù)責(zé)的復(fù)雜性更高的任務(wù)。這就是新的“工作未來(lái)”前沿所在：

在規(guī)模上實(shí)現(xiàn)更高員工生產(chǎn)力、效率和品質(zhì)輸出的承諾。操作：

如果您的GenAI部署的關(guān)鍵戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)是降低人工成本

,您將錯(cuò)失大部分價(jià)值創(chuàng)造的潛力。相反，放大和增強(qiáng)員工

任務(wù)和角色應(yīng)該是您的北極星。為了實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力收益，工作

增強(qiáng)將要求流程和工作流通向通用技術(shù)大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用的道路歷來(lái)漫長(zhǎng)，因?yàn)閯?chuàng)造和捕獲價(jià)值需要組織和工作方式的適應(yīng)。我們對(duì)生成式人工智能(GenAI）的變革能力仍在發(fā)展中，但似乎其商業(yè)應(yīng)用周期可能

更短——如果部署得當(dāng)，它承諾著通過(guò)扁平化組織結(jié)構(gòu)和加速

基于數(shù)據(jù)的決策來(lái)獲得戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。探索當(dāng)前格局作為領(lǐng)導(dǎo)者，記住三個(gè)標(biāo)志著我們當(dāng)前所處數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段

的根本性變化：i:geekstocrowd:

ai的力量民主化為了執(zhí)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，組織傳統(tǒng)上必須建立人工智能能力。這些單位——卓越中心或人工智能工廠——需要具備數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)深厚專業(yè)知識(shí)的熟練工人；這些工人很少見(jiàn)，因此很昂貴。這些單位傳統(tǒng)上在幕后運(yùn)作，組織數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)算法和測(cè)試人工智能模型，直到系統(tǒng)準(zhǔn)備投入生產(chǎn)才與用戶進(jìn)行少量直接的互動(dòng)，從而影響結(jié)果。這些專家位于勞動(dòng)力金

字塔的頂端。借助生成式人工智能，金字塔結(jié)構(gòu)被倒置。它直接且互動(dòng)地與組織各級(jí)用戶進(jìn)行交流，因?yàn)闊o(wú)需編程，無(wú)需算法設(shè)計(jì)，僅需多模態(tài)和直觀的自然語(yǔ)言界面。生成式人工智能為大規(guī)模、自下而上的新一輪數(shù)字創(chuàng)新創(chuàng)造了潛力。這既帶來(lái)了機(jī)遇，也帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)遇在于技術(shù)的廣泛可及性，為企業(yè)創(chuàng)造了無(wú)數(shù)潛在的業(yè)務(wù)價(jià)值。但風(fēng)險(xiǎn)也在于此，因?yàn)閼?yīng)用可能會(huì)在組織的各個(gè)角落泛濫。大量缺乏協(xié)調(diào)的數(shù)字計(jì)劃很少能產(chǎn)生積極的商業(yè)回報(bào)。生成式AI標(biāo)志著一個(gè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折點(diǎn)——然而，大

多數(shù)領(lǐng)導(dǎo)者還沒(méi)準(zhǔn)備好12

以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)由迪迪爾·邦內(nèi)特理解你為什么應(yīng)該在戰(zhàn)略中嵌入人工智能在傳統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，重點(diǎn)往往在于采納；而在生成式人工智能（GenAI）中，重點(diǎn)將是持續(xù)適應(yīng)。生成式人工智能模型的生命周期很短，系統(tǒng)能力的提升速度比以往創(chuàng)新的數(shù)字技術(shù)更快。那些在快速“沙箱”測(cè)試各種技術(shù)代際方面取得優(yōu)勢(shì)的組織

將率先前進(jìn)。用例設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)集成、測(cè)試、安全等，需要得到簡(jiǎn)化，將無(wú)法應(yīng)對(duì)許多傳統(tǒng)企業(yè)的跨部門(mén)壁壘（cross-silo）方法。最后，盡管通用人工智能技術(shù)廣泛可用，但開(kāi)發(fā)核心模型的成本可能很高。對(duì)于非技術(shù)性組織來(lái)說(shuō)，這可能是難以企及的。而且，變革性用例往往不是基于單一技術(shù)，而是基于各種系統(tǒng)的集成。操作：

能夠構(gòu)建并可持續(xù)管理合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)以支持其人工智能雄心的組織將獲得優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)、創(chuàng)新流程和生態(tài)系統(tǒng)一直是傳統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分。通用人工智能增加的是對(duì)集成、適應(yīng)性和快速執(zhí)行的綜合性和持續(xù)性的卓越需求。這對(duì)數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)說(shuō)并非小挑戰(zhàn)。通用人工智能世界為現(xiàn)代化提供了低的進(jìn)入門(mén)檻，但提出了高的執(zhí)行障礙。為了真正的轉(zhuǎn)型。與之前的數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段一樣，

一些組織

將進(jìn)入轉(zhuǎn)型階段，但許多組織將被落下。對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，生成式人工智能為效率、生產(chǎn)力和工作方式的變革帶來(lái)了巨大的潛力。當(dāng)前，領(lǐng)導(dǎo)者的首要議程是如何發(fā)掘這種潛力，并如何為組織、員工和社會(huì)創(chuàng)造最大價(jià)值。在接下來(lái)的部分中，我們將提供一個(gè)路線圖，探討可能實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)、如何在整個(gè)組織內(nèi)部嵌入人工智能，以及如何隨著技術(shù)的發(fā)展建立適應(yīng)的文化。重新設(shè)計(jì)，有時(shí)甚至包括商業(yè)模式的演變。規(guī)?；墒?/p>

人工智能的實(shí)施將改變?nèi)藗兒徒M織的工作方式。在通用人工智能世界里，人類技能和能力仍然重要。動(dòng)態(tài)再培訓(xùn)、體驗(yàn)式學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展項(xiàng)目對(duì)于確保采用通用人工智能部署并充分提取其價(jià)值至關(guān)重要。人工智能增強(qiáng)型員工將推動(dòng)組織內(nèi)人機(jī)分工的新模式，但必須從以人為中心的角度進(jìn)行管理才能取得成功。III：從現(xiàn)代化到轉(zhuǎn)型：采用持續(xù)適應(yīng)的文化在生成式人工智能（GenAI）時(shí)代，差異化并不僅僅基于技術(shù)

,更重要的是基于組織的執(zhí)行能力。首先，要確保卓越的數(shù)據(jù)

可用性和可訪問(wèn)性（包括專有數(shù)據(jù)），以及從中得出分析洞察

的能力：這兩者都是實(shí)現(xiàn)差異化的關(guān)鍵。理解

13我們能比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更快地快速“沙盒”并適應(yīng)新一代

AI模型嗎？我們是否具備組織變革管理能力，以圍繞人機(jī)協(xié)

作重新設(shè)計(jì)流程和工作流程？我們是否在我們現(xiàn)有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中管理著Ge

nAI計(jì)劃？我們是否有合適的人員和學(xué)習(xí)計(jì)劃，以在組織

內(nèi)成功采用GenAI？高管檢查清單14以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通用人工智能為效

率、生產(chǎn)力和工作方式的飛躍帶來(lái)了

巨大的潛力。當(dāng)前，領(lǐng)導(dǎo)層最緊迫的

議程就是了解潛在價(jià)值所在，以及如

何為組織、員工和社會(huì)獲取最大價(jià)值。迪迪埃·邦內(nèi)imd

戰(zhàn)略與數(shù)字化轉(zhuǎn)型教授理解

15提升創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)超越常規(guī)任務(wù)，生成式人工智能工具可以在推動(dòng)組織創(chuàng)新中發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過(guò)分析市場(chǎng)趨勢(shì)、用戶行為和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品，生成式人工智能可以為產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、新功能和品牌活動(dòng)提供創(chuàng)新想法。公司可以規(guī)?；貞?yīng)用這些工具，鼓勵(lì)集體創(chuàng)意會(huì)議和跨部門(mén)的頭腦風(fēng)暴。想象一下研發(fā)、營(yíng)銷(xiāo)和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)協(xié)同使用生成式人工智能工具來(lái)生成原型、預(yù)測(cè)市場(chǎng)反應(yīng)并更快地迭代想法的場(chǎng)景。這種集成創(chuàng)造了一種統(tǒng)一的創(chuàng)新

方法，使其更高效，并且減少了對(duì)孤立靈感的依賴。在組織層面實(shí)現(xiàn)個(gè)性化擴(kuò)展為組織使用生成式人工智能工具的另一個(gè)關(guān)鍵差異點(diǎn)是其提供大規(guī)模個(gè)性化定制的能力。市場(chǎng)部門(mén)可以部署人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)，為成千上萬(wàn)用戶同時(shí)創(chuàng)作獨(dú)特內(nèi)容，根據(jù)他們的偏好和行為模式，為不同的客戶群體定制信息。類似地，銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)可以利用生成式人工智能洞察力，向潛在客戶提供高度個(gè)性化的推介，從而提升整體客戶體驗(yàn)。這種個(gè)性化，當(dāng)以大規(guī)模應(yīng)用時(shí)，有助于組織與客戶建立更深入的關(guān)系，并

使其在與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的差異化中脫穎而出?？鐖F(tuán)隊(duì)提升效率組織經(jīng)常面臨跨多個(gè)團(tuán)隊(duì)或部門(mén)的重復(fù)性、耗時(shí)性任務(wù)的挑戰(zhàn)。GenAI工具可以自動(dòng)化這些任務(wù)，例如生成報(bào)告、總結(jié)會(huì)議或起草日常溝通。通過(guò)在組織層面部署這些能力，公司可以顯著減輕員工的行政負(fù)擔(dān)，將時(shí)間釋放給更具戰(zhàn)略性的活動(dòng)。例如，客服團(tuán)隊(duì)可以從AI生成的對(duì)常見(jiàn)客戶咨詢的回復(fù)中受益，而人力資源部門(mén)則可能使用GenAI通過(guò)自動(dòng)化文檔和培訓(xùn)材料來(lái)簡(jiǎn)化入職流程?？鐖F(tuán)隊(duì)的高效性帶來(lái)了更快的流程、降低的運(yùn)營(yíng)成本和更協(xié)調(diào)的工作流程。為了最大化生成式人工智能（GenAI）的潛力，組織必須超越單個(gè)用途——例如起草電子郵件或管理項(xiàng)目——并探索這些工

具如何融入其更廣泛的戰(zhàn)略和整個(gè)職能中。無(wú)論是自動(dòng)化常規(guī)流程、促進(jìn)跨團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)造力，還是創(chuàng)造高度個(gè)性化的客戶體驗(yàn) ,當(dāng)GenAI嵌入整個(gè)組織時(shí)，其可能性是變革性的。GenAI實(shí)施在不同功能上的差異不僅是大型企業(yè)正在從應(yīng)用生成式人工智能中獲益。中小企業(yè)也可以利用生成式人工智能來(lái)挑戰(zhàn)更大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手并快速成長(zhǎng)。16

以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)由邁克爾·韋德創(chuàng)作

與Amit

Joshi

理解人工智能背后的技術(shù)及其作用供應(yīng)鏈管理及其他職能往往難以吸引專業(yè)人才，許多任務(wù)仍然依賴手動(dòng)重復(fù)執(zhí)行。生成式人工智能可以自動(dòng)化這些繁瑣流程

,讓團(tuán)隊(duì)能專注于更高價(jià)值、更具戰(zhàn)略性的工作。展望未來(lái)，具備自主決策能力的人工智能代理的開(kāi)發(fā)將進(jìn)一步提升運(yùn)營(yíng)效率。這些代理有望獨(dú)立處理常規(guī)任務(wù)，減輕人工操作負(fù)擔(dān)并提

高效率。加強(qiáng)知識(shí)共享與協(xié)作GenAI可以作為各部門(mén)之間的橋梁，通過(guò)總結(jié)、分類和使組織知識(shí)更易于獲取。AI驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)可以幫助公司各團(tuán)隊(duì)保持信息靈通和步調(diào)一致，將會(huì)議記錄、研究成果和部門(mén)文件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于消化的格式。與個(gè)人使用（員工可能生成單個(gè)文檔或摘要）不同，大規(guī)模部署GenAI可以確保所有組織知識(shí)都以結(jié)構(gòu)化方式存儲(chǔ)和訪問(wèn)，實(shí)現(xiàn)一致化——打破

有效協(xié)作的障礙。當(dāng)大規(guī)模使用時(shí)，GenAI

工具擁有從根本上重塑工作流程、提升創(chuàng)新和創(chuàng)造以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化體驗(yàn)的能力。通過(guò)策略性地采用這些工具，組織可以解鎖跨部門(mén)的效率，推動(dòng)協(xié)

調(diào)創(chuàng)新，并做出更明智、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策——從而在日益競(jìng)

爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中為自己奠定持續(xù)成功的基礎(chǔ)。通過(guò)分析龐大的數(shù)據(jù)集，GenAI工具能夠生成詳細(xì)的分析洞察

,識(shí)別模式，并創(chuàng)建預(yù)測(cè)，為整個(gè)決策流程中的戰(zhàn)略選擇提供

信息。例如，財(cái)務(wù)部門(mén)可以利用AI模型來(lái)生成預(yù)測(cè)并評(píng)估財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，而運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)則可以利用這些洞察來(lái)優(yōu)化供應(yīng)鏈物流。當(dāng)GenAI工具的預(yù)測(cè)能力與組織目標(biāo)相一致時(shí)，它們就變得非常有價(jià)值，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的策略。用情景規(guī)劃解決新興問(wèn)題組織開(kāi)始能夠?qū)崟r(shí)處理和響應(yīng)海量數(shù)據(jù)，革新了客戶服務(wù)、供應(yīng)鏈管理和運(yùn)營(yíng)決策。當(dāng)我們面對(duì)新問(wèn)題時(shí)，供應(yīng)鏈中常用的工具往往是微軟Excel。如今，在波動(dòng)劇烈的背景下，GenAI是為出現(xiàn)的新問(wèn)題提供的新解決方案。GenAI擅長(zhǎng)情景分析和問(wèn)題解決，它允許供應(yīng)鏈管理者模擬不同結(jié)果，并根據(jù)不斷變化的條件快速調(diào)整策略。這種靈活性在一個(gè)中斷日益常態(tài)化的世界里尤為重要。經(jīng)過(guò)多年的試驗(yàn)和挫敗，供應(yīng)鏈專業(yè)人士終于看到了他們希望從GenAI中取得的成果。曾經(jīng)看似科幻的工具正變得實(shí)用和易得，為優(yōu)化運(yùn)營(yíng)、降低成本和應(yīng)對(duì)不確定性提供了新方法。理解

17利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察提升決策能力填補(bǔ)人才缺口通信通過(guò)分析起草個(gè)性化消息上下文、語(yǔ)氣和先前的交流。創(chuàng)造力頭腦風(fēng)暴，產(chǎn)生與討論相符的新穎想法。幫助團(tuán)隊(duì)克服創(chuàng)意障礙，加快構(gòu)思速度規(guī)劃流程。項(xiàng)目管理識(shí)別團(tuán)隊(duì)中的瓶頸和潛在風(fēng)險(xiǎn)對(duì)話。主動(dòng)提出解決方案，調(diào)整時(shí)間表，并且監(jiān)控項(xiàng)目動(dòng)態(tài)。

理解

GenAI

如何驅(qū)動(dòng)個(gè)人和組織在工作場(chǎng)所的生產(chǎn)力工作生產(chǎn)力的提升個(gè)人利益應(yīng)用領(lǐng)域

要點(diǎn)生產(chǎn)力通過(guò)創(chuàng)建自定義代理來(lái)自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)以驗(yàn)證字段和草稿后續(xù)郵件。自動(dòng)執(zhí)行會(huì)議總結(jié)，突出關(guān)鍵主題，并建議后續(xù)行為。戰(zhàn)略決策

處理大量信息以提供情境感知推薦。根據(jù)實(shí)時(shí)反饋調(diào)整建議，充當(dāng)

虛擬顧問(wèn)。18

以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)提升創(chuàng)新通過(guò)分析市場(chǎng)趨勢(shì)、用戶行為，促進(jìn)創(chuàng)意構(gòu)思競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品。鼓勵(lì)跨團(tuán)隊(duì)頭腦風(fēng)暴和高效創(chuàng)新，快速原型設(shè)計(jì)。個(gè)性化擴(kuò)展支持大規(guī)模個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售策略。橫跨各細(xì)分市場(chǎng)，為顧客打造更深入的體驗(yàn)關(guān)系和競(jìng)爭(zhēng)差異化。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策分析大數(shù)據(jù)集以獲得洞察、模式和預(yù)測(cè)。支持財(cái)務(wù)、運(yùn)營(yíng)和整體的戰(zhàn)略決策組織規(guī)劃。強(qiáng)化知識(shí)分享總結(jié)并分類組織知識(shí)——打破下silos，使非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可訪問(wèn)并改善跨部門(mén)協(xié)作與對(duì)齊。我是否正在部署通用人工智能來(lái)驅(qū)動(dòng)個(gè)人生產(chǎn)力和創(chuàng)造力？我們的GenAI策略是否超越了個(gè)人效率，以在整個(gè)范圍內(nèi)部署能力？函數(shù)——以及整個(gè)組織？我們是否通過(guò)確保組織內(nèi)部各部門(mén)和職能間的協(xié)作來(lái)提升跨部門(mén)職能協(xié)作？知識(shí)以結(jié)構(gòu)化、存儲(chǔ)并以一致的方式訪問(wèn)？獲得如何跨團(tuán)隊(duì)提升效率

自動(dòng)執(zhí)行報(bào)告生成、會(huì)議等重復(fù)性任務(wù)摘要，和入職。好處包括更快的流程

降低了成本，并簡(jiǎn)化了工作流程。擴(kuò)展通用人工智能的影響力

Transformsworkflowsandboosts

innovation

across

entire組織，驅(qū)動(dòng)協(xié)同、高效和個(gè)性化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)策略。理解

19我們是否正在使用通用人工智能來(lái)系統(tǒng)性地推動(dòng)創(chuàng)新？高管檢查清單組織收益20以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)無(wú)論是自動(dòng)化常規(guī)流程，還是促進(jìn)

跨團(tuán)隊(duì)創(chuàng)意，或創(chuàng)造深度個(gè)性化的

客戶體驗(yàn)，當(dāng)通用人工智能嵌入整

個(gè)組織時(shí)，可能性都是革命性的。邁克爾·韋德IMD

戰(zhàn)略與數(shù)字經(jīng)濟(jì)教授TONOMUS喬希·阿米特IMD人工智能、分析和營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略教授理解

21協(xié)助起草定性回復(fù)，以確保敘述內(nèi)容既合規(guī)又具前瞻性。這些系統(tǒng)還能動(dòng)態(tài)適應(yīng)多種框架，使組織能夠在不重復(fù)工

作的情況下管理多樣化的報(bào)告義務(wù)。集成式儀表板提供實(shí)時(shí)洞察，公司可以可視化趨勢(shì)、監(jiān)控進(jìn)度并發(fā)現(xiàn)績(jī)效差距。通過(guò)自動(dòng)化復(fù)雜性，GenAI將可持續(xù)發(fā)展報(bào)告轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)精簡(jiǎn)的、價(jià)值驅(qū)動(dòng)的流程，使領(lǐng)導(dǎo)者能夠?qū)?/p>

注于戰(zhàn)略和影響，而不是行政管理。影響：

曾經(jīng)需要數(shù)周或數(shù)月的任務(wù)現(xiàn)在只需數(shù)小時(shí)即可完成。在可持續(xù)發(fā)展報(bào)告中使用的生成式人工智能也實(shí)現(xiàn)了無(wú)與倫比的準(zhǔn)確性，使組織能夠盡早識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)和低效之處

,將報(bào)告從一項(xiàng)合規(guī)性練習(xí)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)用于決策的主動(dòng)工

具。一.任務(wù)：提高可持續(xù)性報(bào)告可持續(xù)發(fā)展報(bào)告是企業(yè)的一項(xiàng)戰(zhàn)略要求，但CSRD、CDP、ISSB、溫室氣體議定書(shū)、TCFD、GRI等框架需要大量努力和精確性。對(duì)許多組織而言，用于數(shù)據(jù)收集和分析的傳統(tǒng)手動(dòng)流程已經(jīng)無(wú)法管理。操作：

通過(guò)部署生成式人工智能來(lái)管理這種復(fù)雜性，您可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)收集自動(dòng)化，將來(lái)自供應(yīng)商披露、物聯(lián)網(wǎng)傳感器和衛(wèi)星圖像的信息綜合起來(lái)，形成一個(gè)統(tǒng)一的可操作數(shù)據(jù)集。先進(jìn)的AI解決方案，如埃森哲和avanade開(kāi)發(fā)的，通過(guò)無(wú)縫集成定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)，將此進(jìn)一步推進(jìn)。定量指標(biāo)自動(dòng)導(dǎo)入

并與監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)對(duì)齊，而GenAIII.任務(wù)：優(yōu)化資源使用生成式人工智能正在改變組織管理其最關(guān)鍵投入的方式，使領(lǐng)導(dǎo)者能用更少的人手實(shí)現(xiàn)更多，同時(shí)發(fā)掘通往可持續(xù)性的

新途徑。操作：

將GenAI部署以應(yīng)對(duì)多種數(shù)據(jù)輸入，從而推動(dòng)資源的更智能利用。例如，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過(guò)分析傳感器、無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星圖像的數(shù)據(jù)，GenAI能夠針對(duì)每株作物的特定需求量身定制干預(yù)措施，無(wú)論這些需求是水、營(yíng)養(yǎng)素還是農(nóng)藥。在制造業(yè)中，通用人工智能監(jiān)控生產(chǎn)的每一步，在缺陷發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測(cè)，并自動(dòng)調(diào)整機(jī)器設(shè)置以最大限度地減少材料浪費(fèi)和能源使用。像西門(mén)子這樣的公司正在使用由通用人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)來(lái)實(shí)時(shí)優(yōu)化生產(chǎn)流程，實(shí)現(xiàn)前所未有的效率和

可持續(xù)性。如果人工智能被廣泛認(rèn)可為生產(chǎn)力與效率的驅(qū)動(dòng)因素，可持續(xù)性則常被視為成本負(fù)擔(dān)。然而，通過(guò)將人工智能融入可持續(xù)性倡議中，組織能夠優(yōu)化運(yùn)營(yíng)并加速低碳技術(shù)的采用。這種結(jié)合不僅提高了效率，還培育了與環(huán)境責(zé)任與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相一致的新商業(yè)模式的發(fā)展。這種方法的緊迫性正在增長(zhǎng)，其驅(qū)動(dòng)力來(lái)自監(jiān)管變化、投資者期望和資源稀缺。生成式人工智能（GenAI）正在改變企業(yè)應(yīng)對(duì)其最緊迫的可持續(xù)性挑戰(zhàn)的方式。然而，這種變革力量伴隨著巨大的成本；GenAI巨大的能源和水需求引發(fā)了嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題。盡管面臨這些挑戰(zhàn)，但GenAI在四個(gè)領(lǐng)域不僅改進(jìn)了流程，而且從根本上重新定義了企業(yè)在更可持續(xù)的世界中能夠和應(yīng)該如何領(lǐng)導(dǎo)。聚焦：部署生成式人工智能以

推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展22以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)

理解效率提升如何幫助實(shí)現(xiàn)ES

G目標(biāo)

由JuliaBinder理解操作：

使用生成式人工智能推動(dòng)保護(hù)，賦予企業(yè)保護(hù)和維持其賴以生存的自然系統(tǒng)的能力。從人工智能驅(qū)動(dòng)的無(wú)人機(jī)勘測(cè)廣袤雨林，分析實(shí)時(shí)視頻以檢測(cè)非法砍伐、盜獵或棲息地喪失。這些系統(tǒng)已部署在亞馬遜等地區(qū)，提供實(shí)時(shí)洞察，否則可能

被忽視的威脅。例如OceanMind等工具監(jiān)測(cè)全球捕魚(yú)活動(dòng)，利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)和人工智能識(shí)別非法行為，防止過(guò)度捕撈。除了關(guān)鍵監(jiān)控活動(dòng)外，GenAI還能恢復(fù)，分析生態(tài)數(shù)據(jù)

,以預(yù)測(cè)造林項(xiàng)目和棲息地恢復(fù)工作的成功。影響：

以往依賴被動(dòng)措施的保護(hù)工作現(xiàn)已轉(zhuǎn)為主動(dòng)，使企業(yè)政府和政府能夠在造成損害之前進(jìn)行干預(yù)。通過(guò)確保關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)的完整性，公司不僅保護(hù)了生物多樣性，也保護(hù)了

其自身供應(yīng)鏈的長(zhǎng)期可行性。從革新回收利用到設(shè)計(jì)以便重用和優(yōu)化廢物轉(zhuǎn)化，它正在將敘事從減少?gòu)U物轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)造價(jià)值。面向未來(lái)的領(lǐng)導(dǎo)者知道，轉(zhuǎn)向資源被減少、復(fù)用、修復(fù)或回收的循環(huán)經(jīng)濟(jì)，不僅僅是對(duì)正確的事情采取行動(dòng)；它是一種戰(zhàn)略必需。通用人工智能通過(guò)使企業(yè)能夠?qū)U物重新構(gòu)想為有價(jià)值的資產(chǎn)，而不是負(fù)

債，正在加速這一轉(zhuǎn)變。操作：

在生命周期初期，通用人工智能通過(guò)將循環(huán)性融入新產(chǎn)品的基因中，正在重新定義產(chǎn)品設(shè)計(jì)。人工智能系統(tǒng)分析材料屬性、消費(fèi)者使用模式以及生命周期結(jié)束場(chǎng)景，以優(yōu)化產(chǎn)品的再利用和回收。想想可以拆卸和翻新的模塊化家具 ,或像公平手機(jī)，其設(shè)計(jì)用于易于升級(jí)和維修，而不是更

換。除了產(chǎn)品設(shè)計(jì)干預(yù)之外，通用人工智能正在改變廢物能源化系統(tǒng)，優(yōu)化流程以在最小化排放的同時(shí)提取最大能量輸出。這些系統(tǒng)不僅減少?gòu)U物，還將其轉(zhuǎn)化為清潔、可用的能源，

閉環(huán)資源利用，并將環(huán)境責(zé)任轉(zhuǎn)化為運(yùn)營(yíng)效率。影響：

在生命周期結(jié)束時(shí)，人工智能驅(qū)動(dòng)的分選技術(shù)利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)識(shí)別材料，即使在混合廢物流中也能達(dá)到無(wú)與倫比的準(zhǔn)確率。這些系統(tǒng)極大地減少了污染，確保了更高品質(zhì)的可回收物，使其在二級(jí)市場(chǎng)上獲得更好的價(jià)格。更重要的是，它們最大限度地減少了對(duì)外來(lái)材料依賴，降低了開(kāi)采

成本和環(huán)境影響。曾經(jīng)被視為“廢物”的東西，如今已成為一條

收入來(lái)源。超越損控、引領(lǐng)保護(hù)地球自然資本的機(jī)會(huì)。III.任務(wù)：推動(dòng)循環(huán)利用IV.保護(hù)生物多樣性基因人工智能正在改變生物多樣性保護(hù)的潮流。它提供了監(jiān)測(cè)、保護(hù)和恢復(fù)生態(tài)系統(tǒng)的工具，其規(guī)模和精度是前所未有

的。對(duì)于企業(yè)而言，這影響：

構(gòu)建可擴(kuò)展、超本地化的方法消除了籠統(tǒng)處理的低效性，在節(jié)約資源的同時(shí)提高結(jié)果。這不僅僅是微調(diào)；它是將靜態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)檫m應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)，決策基于數(shù)據(jù)，操作無(wú)縫，使每

項(xiàng)資源都發(fā)揮出最大潛力。24以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)優(yōu)化資源使用提高效率，將靜態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)以及自適應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)。面向循環(huán)性設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)循環(huán)，革命化回收并設(shè)計(jì)重復(fù)使用，并優(yōu)化廢物轉(zhuǎn)化。信息披露與非財(cái)務(wù)報(bào)告？資源優(yōu)化？設(shè)計(jì)和研究與發(fā)展？使用GenAI打造更可持續(xù)的企業(yè)任務(wù)

要點(diǎn)可持續(xù)發(fā)展報(bào)告分析數(shù)據(jù)，跨所有來(lái)源自動(dòng)化，以提取戰(zhàn)略洞察。高管檢查清單我的組織是否將其人工智能整合到其可持續(xù)性戰(zhàn)略中，包括：保護(hù)生物多樣性分析海量數(shù)據(jù)集以實(shí)現(xiàn)快速主動(dòng)干預(yù)在損壞發(fā)生之前。理解

25保護(hù)自然資本？26以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)曾經(jīng)需要數(shù)周或數(shù)月的任務(wù)現(xiàn)在只

需數(shù)小時(shí)即可完成。在可持續(xù)發(fā)展

報(bào)告中使用的生成式人工智能也實(shí)

現(xiàn)了無(wú)與倫比的準(zhǔn)確性，使組織能

夠盡早識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)和低效之處，將報(bào)

告從一項(xiàng)合規(guī)性練習(xí)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)用

于決策的主動(dòng)工具。朱莉婭·賓德可持續(xù)創(chuàng)新與商業(yè)轉(zhuǎn)型

IMD教授理解

27IMD的TONOMUS全球數(shù)字化與人工智能轉(zhuǎn)型中心提供世界領(lǐng)先的研究 并分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使高管能夠利用數(shù)字機(jī)遇，尤其是人工

智能。這些見(jiàn)解也啟發(fā)了IMD針對(duì)個(gè)人和組織的數(shù)字化和人工

智能轉(zhuǎn)型計(jì)劃。作為其年度AI成熟度指數(shù)的一部分，該中心已創(chuàng)建此清單，用于評(píng)估組織有效利用人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)型其業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略的方式：1.強(qiáng)有力的執(zhí)行支持人工智能成熟度始于強(qiáng)有力的領(lǐng)導(dǎo)層承諾和高層參與。這通過(guò)已宣布的企業(yè)人工智能戰(zhàn)略、任命人工智能相關(guān)的C級(jí)職位以及建立專門(mén)的業(yè)務(wù)部門(mén)來(lái)體現(xiàn)。此類戰(zhàn)略舉措展示了企業(yè)致力于將人工智能集成到其核心業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中的決心。2.技術(shù)與基礎(chǔ)設(shè)施投資于可擴(kuò)展的云數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于人工智能成熟度至關(guān)重要。這些平臺(tái)促進(jìn)了無(wú)縫的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和操作，確保人工智能系統(tǒng)在整個(gè)業(yè)務(wù)單元中實(shí)現(xiàn)集成。這種集成支持運(yùn)營(yíng)工作流程，并在人工智能驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新中發(fā)揮作用，創(chuàng)造新的價(jià)值主張并提升客戶體驗(yàn)。3.運(yùn)營(yíng)卓越人工智能成熟度涉及利用人工智能進(jìn)行自動(dòng)化，并將其整合到組織流程中以提高決策能力和提高生產(chǎn)力。組織展示了人工智能在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)卓越的情況，展示了他們流程中人工智能的聲明用途和示例。4.人力資源發(fā)展和文化持續(xù)投資于員工再培訓(xùn)和技能提升，確保勞動(dòng)力能夠有效使用人工智能技術(shù)。這培養(yǎng)了擁抱人工智能的文化。在人工智能技能發(fā)展和戰(zhàn)略招聘實(shí)踐方面的投資，是這個(gè)維度

進(jìn)步的關(guān)鍵措施。5.倫理與風(fēng)險(xiǎn)管理要實(shí)現(xiàn)人工智能成熟，就必須負(fù)責(zé)任地使用人工智能，這取決于堅(jiān)實(shí)的倫理治理。為此，組織設(shè)立了倫理和治理委員會(huì)

,制定了指導(dǎo)原則，并建立了負(fù)責(zé)任地使用人工智能的架構(gòu)。此外，他們啟動(dòng)并持續(xù)開(kāi)展專注于負(fù)責(zé)任的人工智能實(shí)踐

的倡議，確保倫理考量融入其人工智能運(yùn)營(yíng)中。從成功實(shí)施人工智能的組織中汲取的教訓(xùn)：定義金

融服務(wù)、消費(fèi)品、汽車(chē)、醫(yī)療保健和制藥以及制造

業(yè)的人工智能成熟度28以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)

跨職能理解人工智能

通過(guò)理解醫(yī)療保健和藥品處于這場(chǎng)轉(zhuǎn)型前沿的組織正在跨多個(gè)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域構(gòu)建人工智能能力，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和組織變革建立市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)。醫(yī)療組織已建立起專門(mén)的技木基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)其產(chǎn)品、研究能力和治療技術(shù)的創(chuàng)新，并將人工智能嵌入其運(yùn)營(yíng)流程和工作流程中，專注于提升效率、降低成本和增強(qiáng)業(yè)務(wù)績(jī)效的應(yīng)用。行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者通過(guò)專門(mén)的合作關(guān)系擴(kuò)展其能力，在推動(dòng)發(fā)展的同時(shí)應(yīng)

對(duì)醫(yī)藥領(lǐng)域獨(dú)特的合作研究傳統(tǒng)。消費(fèi)品人工智能已成為消費(fèi)品行業(yè)的決定性因素，具有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的組織正在系統(tǒng)地開(kāi)發(fā)超越單個(gè)項(xiàng)目、創(chuàng)造企業(yè)級(jí)轉(zhuǎn)型的能力。這些公司認(rèn)識(shí)到，人工智能的成熟不僅僅關(guān)乎技術(shù)實(shí)施——它關(guān)乎重新構(gòu)想其整個(gè)商業(yè)模式。人工智能正在重塑汽車(chē)行業(yè)的各個(gè)方面，從制造運(yùn)營(yíng)到自動(dòng)駕駛汽車(chē)部署。行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)識(shí)到，人工智能的成熟度不僅僅是孤立的用例，而是涵蓋全面的組織變革，改變公司設(shè)計(jì)

、建造和銷(xiāo)售汽車(chē)的方式。了解更多行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者信息，包括大眾汽車(chē)集團(tuán)（在

我們的人工智能成熟度指數(shù)中排名第22位）、現(xiàn)代

汽車(chē)（第23位）、豐田汽車(chē)（第25位）和通用汽車(chē)

（第27位），請(qǐng)?jiān)诖颂幉榭?。最成功的機(jī)構(gòu)是那些在多個(gè)維度上系統(tǒng)地發(fā)展其人工智能能力，并通過(guò)技術(shù)革新與組織變革相結(jié)合創(chuàng)造可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

的機(jī)構(gòu)。了解更多關(guān)于行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，包括拜耳（人工智能成熟

度指數(shù)排名第20）、美敦力（排名第26）和阿斯利康

（排名第28），請(qǐng)?jiān)诖颂庨喿x。了解更多關(guān)于行業(yè)領(lǐng)先者，包括維薩（人工智能成

熟度指數(shù)排名第12位）、巴克萊（排名第21位）和

摩根大通（排名第29位）的信息，請(qǐng)?jiān)诖颂幉榭础Ａ私飧嘈袠I(yè)領(lǐng)導(dǎo)者信息，包括索尼（人工智能成

熟度指數(shù)排名第18位）、沃爾瑪（排名第24位）和

家得寶（排名第75位），請(qǐng)?jiān)诖颂幉榭础?0以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)按行業(yè)劃分的AI汽車(chē)金融服務(wù)高管檢查清單我的組織戰(zhàn)略是否將人工智能整合到核心業(yè)務(wù)

運(yùn)營(yíng)中？我們的組織為我們的AI舉措設(shè)定了量化的生

產(chǎn)力目標(biāo)嗎？我是否通過(guò)定期的技能提升和再培訓(xùn)計(jì)劃為我的

員工做好了擁抱人工智能的準(zhǔn)備？制造制造業(yè)已邁入一個(gè)新紀(jì)元，人工智能正成為決定競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的決定性因素。行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)識(shí)到，人工智能成熟度涉及全面的組織轉(zhuǎn)型，徹底改變了從生產(chǎn)流程到全球運(yùn)營(yíng)的客戶互動(dòng)等各個(gè)方面。了解更多關(guān)于行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，包括洛克希德·馬丁公司(人工智能成熟度指數(shù)排名第30位）、通用電氣公司(

排名第31位）、寧德時(shí)代公司（排名第35位）、三井株式會(huì)社（排名第40位）和西門(mén)子（排名第41位），

請(qǐng)?jiān)谶@里查看。理解

31我的組織是否有清晰的倫理和治理指南來(lái)支

持負(fù)責(zé)任的AI使用？0332以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)建筑實(shí)施藍(lán)圖：從戰(zhàn)略到執(zhí)行建筑當(dāng)學(xué)習(xí)失敗時(shí)企業(yè)正投入資源進(jìn)行技能提升和轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)，但許多人仍難以將培訓(xùn)轉(zhuǎn)化為實(shí)際變革。員工在培訓(xùn)結(jié)束后通常充滿活力——滿載新想法，渴望運(yùn)用新技能。但回到辦公桌前，這種勢(shì)頭便會(huì)逐漸消退。如果沒(méi)有明確的途徑將所學(xué)應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景，培訓(xùn)的“熱潮”很快就會(huì)消退。結(jié)果便是潛能與進(jìn)展之間的令人沮喪的差距。轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)并非簡(jiǎn)單地完成在線學(xué)習(xí)模塊或收集證書(shū)。它關(guān)乎賦能人們推動(dòng)變革，無(wú)論是通過(guò)識(shí)別運(yùn)用人工智能的機(jī)會(huì)，還是在日常工作中嘗試解決方案。未來(lái)的工作將獎(jiǎng)勵(lì)的不是死記硬背的執(zhí)行，而是與機(jī)器協(xié)作進(jìn)行批判性思維和迭代式問(wèn)題解決。真正的轉(zhuǎn)型并非來(lái)自與人工智能競(jìng)爭(zhēng)，而是來(lái)自學(xué)會(huì)與其共融共生。為何如此多的企業(yè)未能達(dá)標(biāo)？因?yàn)檎系K在于文化和結(jié)構(gòu)層面。層級(jí)依舊僵化。部門(mén)壁壘扼殺實(shí)驗(yàn)精神。領(lǐng)導(dǎo)層猶豫不決，不愿下放決策權(quán)。缺乏心理安全感的情況下，無(wú)論是否接受培訓(xùn)，鮮有員工會(huì)主動(dòng)嘗試運(yùn)用人工智能。下表闡明了一個(gè)簡(jiǎn)單的事實(shí)：只有在基礎(chǔ)設(shè)施和動(dòng)機(jī)協(xié)同一致時(shí)，轉(zhuǎn)崗培訓(xùn)才能成功。投入資源進(jìn)行培訓(xùn)卻未賦予人們行動(dòng)權(quán)，會(huì)導(dǎo)致挫敗感。培養(yǎng)緊迫感卻缺乏支持，會(huì)導(dǎo)致混亂。真正的轉(zhuǎn)型發(fā)生在員工既具備能力又充滿動(dòng)力去運(yùn)用所學(xué)之時(shí)。如今，我們已經(jīng)探討了從人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）的采用中可能獲得的收益，我們將考察將這些技術(shù)融入您組織中的最佳方法。人工智能的變革潛力不僅需要技術(shù)準(zhǔn)備，還需要工作場(chǎng)所有力。許多組織投資于數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺(tái)，但員工仍然難以在工作中應(yīng)用新技能。這不是培訓(xùn)

的失?。贿@是結(jié)構(gòu)性問(wèn)題。未來(lái)的歸屬權(quán)在于那些圍繞人工智能激發(fā)緊迫感，同時(shí)構(gòu)建支持實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用的實(shí)際基礎(chǔ)設(shè)施的組織。新的優(yōu)勢(shì)在于問(wèn)題

界定、判斷以及與機(jī)器協(xié)同工作的能力——這些能力并非通

過(guò)被動(dòng)指導(dǎo)產(chǎn)生，而是通過(guò)嵌入式、真實(shí)的經(jīng)驗(yàn)形成。真正的AI挑戰(zhàn)：賦能人們，而不僅僅是

平臺(tái)落在技能方面的公司也將在績(jī)效方面落后。如果他們的勞動(dòng)力沒(méi)有適應(yīng)人工智能增強(qiáng)的工作，他們還有失去相關(guān)性的風(fēng)險(xiǎn)。為了釋放這些價(jià)值，公司必須重新思考人們?nèi)绾螌W(xué)習(xí)、實(shí)踐和適應(yīng)。那些成功進(jìn)行再培訓(xùn)的公司將捕捉到像英偉達(dá)現(xiàn)在享受。34以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)由霍華德·余和馬克·格

里文

建筑：克服人工智能的主要挑戰(zhàn)高緊急性創(chuàng)新區(qū)自滿區(qū)技能提升成功，均衡方法高

基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備狀態(tài)挫敗區(qū)缺乏基礎(chǔ)設(shè)施的行動(dòng)低緊急性缺乏基礎(chǔ)還趕時(shí)間？

沮喪（右下）。沒(méi)有動(dòng)力的資源？

自滿（左上）。只有當(dāng)你在建立實(shí)踐的基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)激發(fā)緊迫感，兩者結(jié)合才能成功。在人工智能驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型背景下，模塊化設(shè)計(jì)提供了“沒(méi)有混亂

的創(chuàng)新”。以馬斯特卡,這展示了模塊化系統(tǒng)如何驅(qū)動(dòng)全球支

付行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其核心在于模塊化意味著將復(fù)雜、龐大的系統(tǒng)分解為模塊，這能夠?qū)崿F(xiàn)更快的修改和更高效的擴(kuò)

展。很少有金融服務(wù)領(lǐng)域經(jīng)歷過(guò)像支付這樣劇烈的技術(shù)顛覆。數(shù)字和移動(dòng)工具的興起，引發(fā)了自五十年前塑料卡問(wèn)世以來(lái)最根本的變革。支付曾一度由少數(shù)幾家大型銀行主導(dǎo)，如今可以使用各種設(shè)備并通過(guò)多個(gè)渠道進(jìn)行支付。與其依賴其聲譽(yù)和富裕的客戶群，萬(wàn)事達(dá)通過(guò)將自己重新定位為以模塊化為核心承諾的技術(shù)合作伙伴來(lái)回應(yīng)。這種方法重塑了萬(wàn)事達(dá)的內(nèi)部系統(tǒng)以及它與合作伙伴互動(dòng)的方式。這種開(kāi)放性也擴(kuò)展到了金融科技子部門(mén)。萬(wàn)事達(dá)公司通過(guò)共享工具、提供準(zhǔn)入機(jī)會(huì)以及鼓勵(lì)共同創(chuàng)造，努力將自己定位為新進(jìn)入者的首選合作伙伴。開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)應(yīng)用程序編程接口(API）接入其網(wǎng)絡(luò)，突顯了基于平臺(tái)的模式的優(yōu)勢(shì)。這種模式促進(jìn)了一個(gè)創(chuàng)新循環(huán)，為消費(fèi)者和企業(yè)提供新的服務(wù)。是什么驅(qū)動(dòng)了成功的技能再培訓(xùn)一張圖表揭示倉(cāng)促采納人工智能的反噬——以及什么真正有效。建筑

35一種模塊化設(shè)計(jì)，用于靈活性停滯區(qū)低創(chuàng)新，進(jìn)步少低基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備狀態(tài)缺乏動(dòng)力的資源從采用到吸收所有公司都能接觸到前沿技術(shù)。但并非所有公司都能將其轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。經(jīng)合組織分析發(fā)現(xiàn)，即使前沿技術(shù)的可及程度大致相同，頂尖企業(yè)和其余企業(yè)之間的差距也在擴(kuò)大。區(qū)別何在？領(lǐng)先企業(yè)不只是采用技術(shù)——它們是吸收技術(shù)。它

們擁有互補(bǔ)能力：先進(jìn)技能和員工培訓(xùn)、強(qiáng)大的管理和領(lǐng)導(dǎo)力、現(xiàn)代組織實(shí)踐以及獲取資金、規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)的渠道。這些不僅僅是錦上添花；它們才是讓技術(shù)發(fā)揮作用的關(guān)鍵。落后公司往往會(huì)錯(cuò)過(guò)這些部分。他們可能有相同的技術(shù)準(zhǔn)入

,但缺乏重塑工作流程或提升團(tuán)隊(duì)能力的能力，因此收益停滯。同樣的技術(shù)，不同的結(jié)果。另一個(gè)陷阱是缺乏可靠的指標(biāo)。通過(guò)勤奮測(cè)量人工智能對(duì)周期時(shí)間、輸出質(zhì)量或客戶滿意度的實(shí)際影響，領(lǐng)導(dǎo)者可以確保他們保持領(lǐng)先。這意味著要對(duì)比傳統(tǒng)流程對(duì)人工智能賦能的工作流程進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試?？头硎欠耥憫?yīng)更快？供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)是否更準(zhǔn)確？人工智能增強(qiáng)的個(gè)性化是否推動(dòng)了更高的

轉(zhuǎn)化率？一個(gè)用于人工智能采用和實(shí)施的框架要從孤立的試點(diǎn)擴(kuò)展到轉(zhuǎn)型，領(lǐng)導(dǎo)者必須提供一個(gè)歡迎人工智能的組織環(huán)境。第一步：投資實(shí)踐性技能再培訓(xùn)計(jì)劃程序必須超越被動(dòng)學(xué)習(xí)。員工應(yīng)參與整合人工智能工具的真實(shí)項(xiàng)目，無(wú)論是嘗試預(yù)測(cè)分析還是內(nèi)容創(chuàng)作中的生成式人工智能。重點(diǎn)必須放在“做中學(xué)”和業(yè)務(wù)相關(guān)性上。第二步：創(chuàng)建“沙盒”，讓員工測(cè)試人工智能創(chuàng)新提供安全的環(huán)境，讓團(tuán)隊(duì)可以在沒(méi)有績(jī)效壓力的情況下測(cè)試人工智能用例。這些沙盒鼓勵(lì)實(shí)驗(yàn)，并培養(yǎng)好奇心文化。關(guān)鍵在于，企業(yè)必須保護(hù)這些沙盒免受官僚主義拖累，以避免

扼殺創(chuàng)新。在全球教育公司培生,首席財(cái)務(wù)官莎莉·約翰遜這不僅僅是在談?wù)撊斯ぶ悄軐?shí)驗(yàn)；她還在傳達(dá)真實(shí)的影響力。公司高等 教育課程ware中內(nèi)置的通用人工智能工具正在關(guān)鍵領(lǐng)域推動(dòng)業(yè)績(jī)提升?！皩?duì)于使用那些人工智能學(xué)習(xí)工具的產(chǎn)品，我們看

到了兩位數(shù)的收入增長(zhǎng)，”她說(shuō)?！八?，從商業(yè)角度來(lái)看，它

確實(shí)產(chǎn)生了影響?！弊粉櫲斯ぶ悄苋绾斡绊憙?nèi)部效率和面對(duì)客戶的成果。衡量影響有助于保持專注、證明投資的合理性，并強(qiáng)化結(jié)果導(dǎo)向的思維模式。第3步：建立指標(biāo)以跟蹤AI

的內(nèi)部和外部

影響36以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)飛輪效應(yīng)有效的再培訓(xùn)創(chuàng)造了一個(gè)良性循環(huán)，即“飛輪效應(yīng)”。學(xué)習(xí)促

進(jìn)應(yīng)用，這帶來(lái)了激勵(lì)努力和加速投資的結(jié)果。未能果斷采取行動(dòng)的組織很快會(huì)發(fā)現(xiàn)自己在人才保留方面處

于劣勢(shì)，同時(shí)難以維持市場(chǎng)相關(guān)性。隨著人工智能的發(fā)展，

競(jìng)爭(zhēng)也在加劇。在一個(gè)競(jìng)相利用智能機(jī)器的世界里，差異將

不會(huì)是技術(shù)獲??；而將是人類適應(yīng)能力。那些重新培訓(xùn)員工

并賦予他們行動(dòng)權(quán)力的CEO將開(kāi)創(chuàng)一個(gè)他人難以追趕的步伐。建筑38以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)在一個(gè)競(jìng)相利用智能機(jī)器的世界里，

決定性因素將不是技術(shù)獲取；而是人

類的適應(yīng)能力。那些重新培訓(xùn)員工并

賦權(quán)他們行動(dòng)的CEO將設(shè)定一個(gè)他人難以匹敵的步伐。HowardYuIMD樂(lè)高?管理學(xué)與創(chuàng)新教授馬克·格里文IMD管理創(chuàng)新教授建筑

39增量成功不僅改善成果，還為更雄心勃勃的舉措構(gòu)建內(nèi)部動(dòng)力。這里的悖論在于，如果領(lǐng)導(dǎo)者專注于資金旨在解決實(shí)際問(wèn)題的舉措，他們將會(huì)間接地為組織內(nèi)部知識(shí)的產(chǎn)生做出貢獻(xiàn)。這種方法甚至可能激發(fā)文化進(jìn)化，從而在更遠(yuǎn)的將來(lái)利用AI來(lái)應(yīng)對(duì)更大、更復(fù)雜的問(wèn)題。2.數(shù)據(jù)：確保訪問(wèn)和品質(zhì)成功的AI采納的第二個(gè)維度關(guān)注數(shù)據(jù)。評(píng)論家們經(jīng)常用“垃圾

進(jìn)，垃圾出”這句箴言來(lái)總結(jié)這一方面。AI的有效性取決于數(shù)

據(jù)的品質(zhì)和可獲取性，然而組織常常缺乏有效AI訓(xùn)練所需的數(shù)量、多樣性或結(jié)構(gòu)。關(guān)鍵在于從訪問(wèn)的角度而不是僅僅從

所有權(quán)角度看待數(shù)據(jù)。你可能“擁有”數(shù)據(jù)，但因?yàn)槿狈ν舛鵁o(wú)法使用它。但也有你并非擁有但可以訪問(wèn)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)協(xié)作平臺(tái)使組織能夠在保護(hù)隱私的同時(shí)訓(xùn)練人工智能模型。這些系統(tǒng)的工作原理是發(fā)送算法到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的位置，而不是將數(shù)據(jù)移至組織內(nèi)部以訓(xùn)練該工具。這確保了個(gè)人信息

仍能安全地存儲(chǔ)在其原始位置，而不會(huì)妨礙分析。這樣的平臺(tái)涵蓋了私營(yíng)公司提供的專有服務(wù)，以及組織或聯(lián)盟使用的開(kāi)源解決方案。這些平臺(tái)的廣泛使用凸顯了安全訪問(wèn)共享或敏感數(shù)據(jù)價(jià)值的日益認(rèn)可。重要的是，這些工具可以解決人工智能發(fā)展中的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺乏。例如，醫(yī)院和制藥公司可以共同訓(xùn)練算法以支持增強(qiáng)

的診療或治療，而無(wú)需共享原始數(shù)據(jù)。確保人工智能的采用和吸收需要前面討論的文化轉(zhuǎn)變；它還要求高層領(lǐng)導(dǎo)者確保人工智能計(jì)劃與整體業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，避免分散的、各自為政的努力，并驅(qū)動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。許多人工智能項(xiàng)目未能實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)——往往表現(xiàn)顯著不佳。為應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜性，組織應(yīng)專注于人工智能采用的三個(gè)關(guān)鍵維度：商業(yè)價(jià)值、數(shù)據(jù)和人才。這些元素共同構(gòu)成一個(gè)價(jià)值-數(shù)據(jù)-人才框架，是一個(gè)用于思考決策者必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題的結(jié)構(gòu)。組織旨在通過(guò)人工智能創(chuàng)造什么價(jià)值？它是否有權(quán)訪問(wèn)所需的數(shù)據(jù)？以及員工和利益相關(guān)者將如何感知和適應(yīng)

變化？框架的第一個(gè)維度要求組織闡述他們打算通過(guò)人工智能創(chuàng)造的價(jià)值。雖然這似乎很明顯，但在被問(wèn)及他們?cè)噲D解決的具體問(wèn)題時(shí)，許多人難以給出一個(gè)直接的答案。與其為了AI而采用AI，成功的組織專注于解決可衡量的挑戰(zhàn)

,例如使用算法來(lái)提升銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。例如，銷(xiāo)售人員可以使用AI來(lái)預(yù)測(cè)應(yīng)接觸哪些客戶，從而將年收入從100萬(wàn)美元提升至1

30萬(wàn)美元——這是一個(gè)具體的應(yīng)用案例，展示了切實(shí)的商業(yè)

價(jià)值。價(jià)值—數(shù)據(jù)—人員框架：將IMD模型應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)場(chǎng)

景通過(guò)始終關(guān)注這些考慮因素，領(lǐng)導(dǎo)者可以更好地配置資源、降低風(fēng)險(xiǎn)并提高長(zhǎng)期成功的可能性。1.價(jià)值：定義商業(yè)案例采用人工智能的企業(yè)往往傾向于采取專注務(wù)實(shí)的策略。他們優(yōu)先解決特定的、可管理的問(wèn)題，積累小小的成功，并避免昂貴的失敗。40以人工智能獲勝：從戰(zhàn)略到執(zhí)行的商業(yè)領(lǐng)袖人工智能指南——一本IMD手冊(cè)

構(gòu)建您的價(jià)值-數(shù)據(jù)-人員框架

由何塞·帕拉·莫亞諾翻譯在更復(fù)雜的B2B環(huán)境中，由于法規(guī)或隱私問(wèn)題禁止公司使用客戶數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練AI模型，這些平臺(tái)允許企業(yè)在尊重隱私的同時(shí)無(wú)可挑剔地訓(xùn)練算法，并促進(jìn)合規(guī)和創(chuàng)新。通過(guò)在保護(hù)隱私的同時(shí)提供洞見(jiàn)，數(shù)據(jù)協(xié)作平臺(tái)正在為醫(yī)療保健到自動(dòng)駕駛汽車(chē)等各個(gè)行業(yè)解鎖新的可能性，同時(shí)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)管日益增加的復(fù)雜性。如果沒(méi)有相關(guān)數(shù)據(jù)，一個(gè)組織的重點(diǎn)應(yīng)該轉(zhuǎn)向獲取或獲得數(shù)據(jù)，而不僅僅是繼續(xù)推進(jìn)。3.人：管理認(rèn)知和建立信任組織必須直面這些恐懼，強(qiáng)調(diào)人工智能可以增強(qiáng)人類能力并賦權(quán)人們做更多。關(guān)鍵信息是，即使人工智能到位，人類專業(yè)知識(shí)仍將是必不可少的，尤其是在新挑戰(zhàn)出現(xiàn)時(shí)。管理員

工如何看待這次轉(zhuǎn)型非常重要——如果他們視人工智能為威

脅，他們可能會(huì)抵制甚至破壞倡議。成功的人工智能計(jì)劃側(cè)重于溝通和變更管理，認(rèn)識(shí)到對(duì)人工智能的錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)會(huì)顯著增加失敗的風(fēng)險(xiǎn)。高管必須及早并經(jīng)常地參與利益相關(guān)者，獲得認(rèn)同并確保在整個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中保持一致性和信任。我們確定識(shí)別了特定的角色嗎哪個(gè)將會(huì)被最多地改變？我們想要?jiǎng)?chuàng)造的價(jià)值是什么？我們有訪問(wèn)相關(guān)數(shù)據(jù)嗎？我們的人力資源會(huì)如何看待這修改？第三維度——人——經(jīng)常決定人工智能計(jì)劃是成功還是失敗。

人工智能可以被看作是一種威脅，特別是在對(duì)工作機(jī)會(huì)被取代的擔(dān)憂方面。這反映了更廣泛的社會(huì)焦慮。A皮尤研究中心研究發(fā)現(xiàn)對(duì)人工智能在公共生活中作用的擔(dān)憂日益加劇，52

%的美國(guó)受訪者表示他們對(duì)此感到擔(dān)憂而不是興奮。建筑