【埃森哲】领跑者的AI扩展指南-行业领袖的教训

埃森哲近日发布了《领跑者的AI扩展指南：行业领袖的教训》报告，这份报告深入探讨了全球大型企业如何通过人工智能（AI）实现财务和非财务价值的创造，特别是如何将AI应用扩展到整个企业以实现更广泛、更具影响力的成果。报告通过对2000名C级高管和数据科学高管的调查，揭示了企业在数据和AI战略、架构、投资、人才战略等方面的实践，并识别了行业内最重要的战略赌注。报告中指出，尽管许多公司希望利用AI重塑企业，但许多公司仍在努力超越最初的AI实验，而领跑者则通过结合“基本盘”AI投资和“战略赌注”取得了显著成功。这份报告为理解AI在企业扩展中的应用提供了宝贵的洞见和实用指导。

在当今这个快速发展的时代，人工智能（AI）已经不再是一个遥不可及的概念，而是逐渐渗透到各行各业中，成为推动企业转型和创新的关键力量。《领跑者的AI扩展指南：行业领袖的教训》这份报告为我们揭示了如何通过AI实现企业的深度转型，以及行业领袖们在这一过程中所积累的宝贵经验。

报告通过对2000名C级高管和数据科学高管的调查，涵盖了全球最大的1998家公司，这些公司分布在15个国家和九个行业中。研究发现，那些在AI领域取得显著成功的公司——即“领跑者”，他们不仅在基础AI能力上表现出色，而且在生成式AI的新数据和核心能力上也达到了高水平的成熟度。这些能力包括大型语言模型运营（LLMOps）成熟度、数据管理和治理（DM&G）等新要素。

领跑者们深知，要实现AI的深度融合和企业战略的核心，必须在首席执行官和董事会的积极领导下，超越表面的AI应用，优先考虑解锁AI全部潜力的结构和战略变革。他们通过将“基本盘”生成式AI投资与“战略赌注”相结合，实现了在关键业务流程和工作流程中的AI应用，从而提高了效率和创新能力。

报告中提到的一个关键发现是，数据的“准备度”对于AI的成功应用至关重要。70%的受访公司承认，在扩展AI时需要强大的数据基础。然而，许多公司仍然在努力超越最初的AI实验，部分原因在于数据，尤其是非结构化数据的未充分利用。此外，过时的IT系统和员工对生成式AI工具、全面培训和领导层清晰指导的缺乏也是阻碍AI扩展的重大障碍。

领跑者们在扩展战略赌注方面表现出色，他们平均已经将与其行业最相关的34%的战略赌注规模化。相比之下，快速跟随者和正在使用AI的公司分别只有5%和8%的战略赌注被规模化。这一差异凸显了领跑者在部署和扩展战略赌注方面的相对能力。

行业间的差异也很明显。领跑者最普遍存在于生命科学领域，而在零售领域最不常见。生命科学行业的公司在加速审批时间、加速临床时间、最大化药品价值主张等战略赌注上的扩展尤为突出。这些战略赌注的扩展，使得公司在劳动生产率、组织成本、收入增长等方面预计在未来18个月内将取得显著收益。

报告还强调了五个关键要素，这些要素将帮助所有公司更有效地扩展其战略赌注。首先是以价值为引领，这意味着公司需要优先考虑战略投资，强调创新和增长，而非仅仅关注成本削减和生产率提升。其次是重新定义人才和工作方式，这涉及到投资于广泛的AI技能提升，采用动态劳动力模式，并实现“人+代理”协作。第三是打造具备人工智能的、安全的数字核心，这需要现代化公司数据生态系统、战略嵌入AI模型、实施代理式架构。第四是弥合负责任的人工智能差距，这涉及到将负责任AI倡议作为价值创造的催化剂。最后是驱动持续创新，这意味着企业必须推动持续的革新，以适应快速变化的技术和监管环境。

《领跑者的AI扩展指南：行业领袖的教训》这份报告为我们提供了一个清晰的框架，帮助企业理解如何在AI领域取得成功，并实现深度的企业转型。文章的灵感正是来自于这份报告。除了这份报告，还有一些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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