生成式人工智能的战略蓝图：CEO和CIO的导航

关键要点

在快速变化的人工智能领域，生成式人工智能成为了行业领导者关注的焦点，成为提升竞争力的必要工具。本文提供了一系列战略指导，帮助企业领导者有效利用这一技术，实现业务价值。

生成式人工智能Generative AI正在迅速发展，成为可能改变游戏规则的技术，吸引了各行业商业领袖的关注。这项技术有潜力彻底改变我们的思维、创造和运营方式，促使CEO思考“我们的生成式人工智能战略是什么？”，而CIO则困惑于“我该如何实施？”

对于希望保持竞争优势的组织来说，接受生成式人工智能不再是选择，而是必需。挑战不在于不尝试，而在于陷入尝试的阶段，无法充分实现这一技术的变革力量。本文将为商业领袖提供战略指导，帮助他们在初期利用生成式人工智能，实现其全面潜力。

立即行动！

你需要立刻行动。尽早采用生成式人工智能可以让你在组织内积累宝贵的经验和专业知识，培养一个适应人工智能的文化和人才库，从而吸引顶尖人才，并激发对前沿技术的热情。这样做可以让你在采用这项变革性技术时获得先行者优势。

生成式人工智能模型的优点在于其预训练的特性，使你能够在90天内开发初步应用案例。商业领袖应当带着紧迫感接近生成式人工智能，同时确保遵循负责任的人工智能实践，而不是陷入假设的泥潭。

1 确定有价值的应用案例：优先考虑商业价值

尽管对生成式人工智能的兴奋与好奇是合理的，但将这种能量引导到识别和优先考虑能够推动业务关键指标的应用案例上是至关重要的。

在第一周内，识别出可轻易整合的机会，例如内容生成如撰写文章、报告或市场文案、数据分析如从结构化或非结构化数据中产生见解或客户支持自动化如构建对话式人工智能助手。目标是迅速建立一个能够展示技术能力并获得内部支持的概念验证。

应当优先考虑商业价值而非技术可行性。尽管生成式人工智能的能力无疑令人印象深刻，但主要焦点应该是识别那些可以直接促进收入增长、降低成本、提高客户满意度或其他可量化成功指标的倡议。

全组织参与。生成式人工智能有潜力变革业务的多个方面，包括产品开发、客户服务等。通过宣传活动和研讨会，吸引全组织的参与，以充分发挥其潜力。通过调动各部门和角色间员工的集体知识和创造力，组织能够发现有价值的见解和创意，利用生成式人工智能解决特定痛点、简化流程并增强客户体验。

在接下来的一月中，扩大努力范围。与跨职能团队和利益相关者展开合作。进行创意讨论和研讨会，发现与组织战略目标一致的创新应用案例。员工通常对其领域内的挑战和低效有深刻理解。鼓励他们分享想法和见解可以成为生成式人工智能潜在应用案例的珍贵来源。通过营造重视员工贡献的环境，组织可以培养创新文化，提高指认有影响机会的可能性。

快速评估与优先排序：一旦确定了潜在应用案例的池子，进行评估来去除那些未能产生影响的想法。这个过程应涉及一个结构化的优先排序框架，考虑战略一致性、预期投资回报、资源需求数据可用性、计算能力和专业人员和实施复杂性等因素。

2 转变心态：接受范式转变

在团队评估和考虑潜在应用案例时，鼓励他们质疑工作方式的假设，并探索生成式人工智能所带来的新可能性。营造一个能让员工提出大胆想法并承担计算风险的环境，同时在价值、速度和责任之间取得平衡。生成式人工智能与创新的结合依赖于战略性提问、挑战假设，并将见解引导至关键业务目标。

前进过程中不要让团队陷入过度思考。是的，期望他们谨慎而周全地推进，但唯有通过实验和实践才会学习他们需要动手实施。

你需要迅速行动，但员工不必独自一人。他们应该参与战术性、快速的跨职能合作和知识分享会议，以打破信息孤岛，培养对技术潜力的共同理解。邀请不同视角，鼓励开放讨论生成式人工智能如何颠覆传统商业模式、简化工作流程并解锁新收入来源。

接受持续学习和适应的文化。生成式人工智能在快速演进，组织必须保持敏捷，及时响应新兴趋势和进展。投资培训和发展项目，使员工掌握有效利用这一技术所必需的技能和知识。

3 寻求可扩展胜利：利用复制的力量

生成式人工智能的一个关键优势在于其固有的多样性和能在多个应用案例中的可复制性。尽管你的初期部署可能针对特定流程或工作流程，但其基础能力通常可以扩展到全组织，创造出指数级的价值。这种可复制性在生成式人工智能在深度检索领域的能力中尤为强大，能够从大量非结构化数据源如文档、电子邮件、报告等中提取可操作见解。

聪明的领导者可以通过系统性地识别具有广泛适用性的高价值生成式人工智能能力，放大投资的影响，而不是将每个应用案例视为一次高成本的单独实施。例如，在为产品团队构建深度检索解决方案后，相同的人工智能能力可以迅速部署，以增强法律部门的尽职调查，识别内部审计员的关键风险，或提取销售组织的购买智能。

当基于明确的商业价值驱动进行谨慎应用时，这种复制方法释放出一种乘法效应。它使你能够利用生成式人工智能在各业务单元和领域中的可移植性，且相对低的边际成本。然而，你无需陷入复制狂潮中让切实的价值实现引导你的扩展决策，而不是追求复制作为目的。

4 不要事事都要做到完美：接受敏捷实验

在生成式人工智能的不断变化的环境中，试图同时解决每一个挑战或机会是导致不知所措和低效的食谱。商业领袖必须接受一种敏捷的思维模式，专注于快速实验和迭代改进。

应避免启动大型、资源密集的项目，而是针对优先应用案例进行有时间限制的试点。鼓励跨职能团队承担合理风险，尝试不同的方法，并从失败中学习。

保持灵活和适应的心态，意识到并非所有应用案例都能产生预期的结果。要准备好调整或淘汰未能提供所需业务价值的项目，将资源重新分配到更有前景的机会中。

5 保持信任：坚持伦理与负责任的人工智能

尽管速度、创新和创造力在生成式人工智能旅程中至关重要，客户的信任仍应是首要任务。商业领袖必须主动解决伦理问题，并确保负责地部署这项强大的技术。

建立稳健的治理框架和指南，以确保在开发和部署生成式人工智能解决方案时保持透明性、问责制和公平性。实施严格的测试和验证流程，以降低潜在的偏见、错误或意外后果。

有关此主题，我在我的博客“负责任的人工智能最佳实践：促进负责任和可信赖的人工智能系统”中进行了深入探讨。

结论

生成式人工智能革命已经来临，为商业领袖带来了巨大的机会和复杂的挑战。领导者需要一种战略性和务实的方法，以在这个快速发展的环境中规划他们的道路。通过建立快速部署计划，培养创新思维，识别高影响的应用案例，寻求可扩展的胜利，接受敏捷实验，以及实施伦理与负责任的人工智能，组织能够充分发挥生成式人工智能的变革力量，同时降低风险并保持信任。

这段旅程需要果敢的领导力、挑战假设的勇气，以及持续学习和适应的承诺。但成功驾驭这一领域的回报是巨大的提高效率、增强创造力，以及在以颠覆性技术变革为特征的时代中获得可持续的竞争优势。

现在是采取行动的时候。

标签： 敏捷、人工智能、人工智能、变革领导、文化、实验、机器学习

Tom Godden

Tom Godden是亚马逊网络服务AWS的企业战略家和推广者。加入AWS之前，Tom曾担任Foundation Medicine的首席信息官，帮助构建世界领先的FDA监管癌症基因组诊断、研究和患者结果平台，以改善效果并助力下一代精准医疗。此前，Tom还在荷兰阿尔芬丹赖因的Wolters Kluwer担任多个高级技术领导职务，并在医疗保健和生命科学行业拥有超过17年的经验。Tom毕业于亚利桑那州立大学，获得学士学位。