在新一轮工业革命的浪潮中，生成式 AI 正在成为企业变革的新引擎。它不仅能够帮助企业提高效率、降低成本，还能推动创新和增长。那么，企业高管、企业主和创业者如何利用生成式 AI 来推动企业的变革呢？
一、人才与技能：构建未来的工作新格局
生成式 AI 正在改变我们的工作方式和所需的技能。它能够自动处理各种重复性任务，从市场研究、内容创建到数据分析，实际应用比比皆是。例如，客服人员可以运用生成式 AI 来处理日常问题，从而腾出时间来开展销售支持工作；编码人员可以从繁重的日常编程任务中解放出来，专注于提高代码质量和安全性。
实用建议：
提升人力资源的战略地位：将人力资源置于组织发展的核心位置，制定正式、透明、以人为中心的变革管理计划，确定生成式 AI 测试和采用的进展情况，并在整个企业范围内提供有关用例、成功、失败及经验教训的持续反馈。
明确生成式 AI的应用及所期望的收益：为员工建立基于绩效的薪酬和奖励机制，为生成式 AI 的采用做好充分准备，采用迭代式方法推出生成式 AI，鼓励主动承担风险和快速失败。
重新思考运营模式以释放创造力：让生成式 AI 技能提升成为每个人实现个人发展和晋升的机会，营造好奇心文化以加速创造力，建立员工公平感，使用生成式 AI 创建目前尚不存在的明确反馈循环，并分发之前存放在文件夹中的知识和洞察。
二、客户服务：从成本中心到价值引擎
客户服务是展示生成式 AI 成功的最佳领域。利用 AI 工具、人工客服和客户之间的互动，企业能够以独有方式创造价值，同时利用全新的互动方式提高运营效率。例如，生成式 AI 可以帮助客服人员快速回答客户的问题，提供个性化的建议和解决方案，从而提高客户满意度和忠诚度。
实用建议：
为客服提供生成式 AI工具：优先考虑可改善客服体验的应用场景，让生成式 AI 管理标准客户交互，并将更复杂和敏感的问询转给人工客服，投资精心发展和培养经过严格培训的人才。
运用生成式 AI以超乎以往的方式来深入理解您的客户：投资于客户与生成式 AI 之间的直接互动，但不要盲目行事，首先确定哪些挑战最有可能给您的组织带来最大的风险，以及可以设计哪些生成式 AI 应用场景来降低这些风险。
利用客户服务中的成功经验与教训：将客户服务从问题解决者转变为创新中心，促进开展基于结果的生成式 AI 实验，并进行衡量、优化和扩展。
三、客户和员工体验：体验为王
生成式 AI 打造的高度个性化体验有望彻底变革企业与客户及员工之间的交互方式。例如，金融服务公司可以使用生成式 AI 来快速分析其客户数据，以及来自社交来源和合作伙伴组织的数据，以确定哪些客户最有可能采取各种行动，从而帮助企业吸引特定客户。
实用建议：
找到并消除摩擦：通过分析大量用户数据，生成式 AI 可以识别常见的痛点，并设计直观、极具吸引力且独特的体验，将此作为您的终极目标，以实现非凡成效。
创建可增强客户信心的伦理旅程：以同理心引领建立信任，同时加速创新体验，将伦理放在首位，并邀请客户提供反馈，这有助于组织与客户进行互动，识别痛点，并随着需求的变化而调整方向。
满足并超越员工需求：使用生成式 AI 让您的员工采用面向未来的运营模式，只要将员工敬业度放在首位，建立有效的人机偕行关系就可以比任何单独一方创造更多的价值。
四、数据与技术：发展建立在技术的基础之上
生成式 AI 的成功应用离不开强大的数据和技术支持。企业需要建立现代 IT 架构以及可信 AI 原则，确保数据的完整性和治理。同时，开放标准和互操作性对于组织在内部以及与合作伙伴之间加速协作与创新至关重要。
实用建议：
抓住颠覆性重塑的机遇：收集您在上次考虑成为平台企业时无法获得的所有平台拼图，像初创公司一样行动，避免仅关注小幅增长的渐进主义，设计一个生成式 AI 平台业务，使其在未来三年内成为您最大、增长最快、利润最高的业务部门。
开展生成式 AI数据探索：在数据湖、数据挖掘、数据仓库、内容管理系统甚至笔记本电脑硬盘中查找您的平台所需的数据，定义所需的数据集，从客户体验出发，逆向思考：生成式 AI 平台需要提供什么来吸引客户和生态系统参与者？这些生成式 AI 价值主张将依赖于哪些数据？
将治理置于生成式 AI生命周期的核心：使治理成为高级领导层团队议程的一部分，平衡生成式 AI 的强大功能与可信执行所需的指导准则，组建一支精通治理的执行团队，针对团队和董事会开展培训和教育。
五、运营：AI赋能的运营模式
生成式 AI 将推动企业以前所未有的方式发展。从后勤办公室到面向客户的功能，业务的每个方面都必须从新的视角来进行审视。可预测性、个性化和保护已经具有全新的意义，企业高管需要提升能力水平以跟上竞争的步伐。
实用建议：
供应链：利用生成式 AI 提高供应链的自动化和简化程度，通过实时数据推动提高模拟效率和预测分析的准确性，从而更轻松地制定未来规划。
市场营销：生成式 AI 支持更加快速地利用更加个性化的消息来创建内容，并让营销高管能够更有效地控制分析，从而更轻松、快速地从客户数据中大规模提取具体洞察。
网络安全：生成式 AI 可以加强企业的防御能力，通过分析海量数据并识别模式和异常，及时发现新出现的威胁，从而提高网络安全水平。
可持续发展：生成式 AI 可以优化运营，同时兼顾可持续发展和盈利能力，帮助领导者避免次优权衡，推动企业实现可持续发展目标。
您的企业如何利用生成式 AI？
现在，我们来互动一下。您的企业是如何利用生成式 AI 来推动变革的呢？您在应用生成式 AI 的过程中遇到了哪些挑战和机遇？欢迎在评论区分享您的经验和见解，让我们一起探讨如何更好地利用生成式 AI 为企业创造更大的价值！
结语：携手共创未来
生成式 AI 为企业带来了前所未有的机遇和挑战。作为企业高管、企业主和创业者，我们需要紧跟时代潮流，积极拥抱生成式 AI，为企业创造更大的价值。让我们携手共创未来，共同书写企业发展的新篇章！
本文摘自《IBM生成式AI行动指南》，版权归原作者。
