蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
IBM商业价值研究院近日发布了《借助生成式AI重塑电信行业：分辨信号与噪声的7项关键策略》研究报告。该报告深入探讨了电信行业如何利用生成式AI技术进行转型，并识别了在这一过程中需要考虑的七个关键因素。报告指出，尽管电信行业对生成式AI的潜力持乐观态度，但也面临着准备不足和资源限制等挑战。其中包含了对300位全球电信行业领导者的调查结果，以及与行业专家的访谈，提供了关于如何有效采用生成式AI的深刻见解和战略指导，对电信行业的决策者来说，这是一份极具价值的参考。
电信行业的未来：生成式AI的颠覆性力量
电信行业正站在一个关键的十字路口。随着生成式人工智能（AI）技术的快速发展，它为行业带来了前所未有的机遇和挑战。这项技术不仅能改变电信行业的运营方式，还能重塑其商业模式和市场竞争力。IBM商业价值研究院的最新研究揭示了电信行业如何利用生成式AI来推动业务转型和创新。
生成式AI的潜力巨大，电信行业对此表现出极大兴趣。据调查，通信服务提供商（CSP）已经确定了100多个使用生成式AI的用例，预计在未来三年内，这项技术将在行业内外带来显著的机遇。然而，对准备不足和资源限制的担忧削弱了高管的期望。事实上，只有不到四分之一的受访高管表示已经明确如何通过生成式AI打造差异化企业战略。
电信行业对生成式AI的投资正在增加，预计在未来两年内，生成式AI在总AI支出中所占比例将增长37%。受访高管对这些用例的潜在业务影响抱有高预期，特别是在从现有数据中生成新洞察、获取额外数据、转变组织的行业角色、扩大客户覆盖、在其他行业创造机会、拓展新市场以及加速产品/服务开发等方面。
然而，电信行业的高管们也意识到，要充分利用生成式AI的力量，需要制定明确的战略，确保安全、负责地使用这项技术，并客观评估投资回报率（ROI）。IBM商业价值研究院的研究表明，只有三分之一的受访电信高管认为其组织能够有效利用生成式AI，而60%的受访者承认其组织的数据集成能力仍处于不成熟或初级阶段。
构建坚实的数据基础对生成式AI的成功至关重要。通信服务提供商需要优先建立数据基础设施，并采取灵活的治理和监督方法，以确保能够充分发挥生成AI的潜力。此外，在生成式AI的采用过程中，通信服务提供商需要采取深思熟虑的战略方式，避免草率决策带来的高成本风险。
成功的关键在于选择最具回报的用例，保持正确的心态，并采取稳健的技术决策和成本管理方法。通信服务提供商可以利用其云计算领域的FinOps专业知识和多年的机器学习操作（MLOps）经验来实现大规模、安全可靠的AI部署。借助适当的组织文化和技能，通信服务提供商可以创建和部署可带来可观回报的用例。
电信行业对生成式AI的潜力充满期待，认为这项技术能够彻底改变行业未来。然而，大多数高管认为其组织尚未做好充足的准备来采用生成式AI。资源限制（包括人才和技术）是采用生成式AI的主要障碍之一。此外，超过半数（56%）的受访者表示其组织没有成熟、明确的方法来采用这项技术。
IBM商业价值研究院与TM Forum携手合作，提出了电信高管应谨慎考虑的七项关键因素，旨在帮助电信行业克服在生成式AI采用过程中面临的不确定性。理解并解决这些问题可以帮助组织快速且审慎地从实验过渡到富有成效、创造价值的生成式AI项目。
电信行业正处于一个关键的转折点，生成式AI的采用将对行业的未来产生深远影响。通过仔细规划和开展合作，通信服务提供商可以更有效地发挥生成式AI的潜力，推动业务的数字化转型与创新。这份报告为我们提供了一个深入了解电信行业如何利用生成式AI的窗口，同时也揭示了在这一过程中需要克服的挑战。除了这份报告，还有许多同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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