GenAI工具的有效管理可以提升营销价值，提高生产力，并转变业务流程，带来持久的影响。

根据MIT-CISR的最新研究(由Nick van der Meulen和Barbara H. Wixom领导)，GenAI的实施可以分为不同的类型，该研究深入探讨了通过GenAI有效管理营销和业务价值的核心要素。

第一个类型是广泛适用的GenAI工具，个人可以多用途使用，第二个类型是专门针对特定组织需求定制的GenAI解决方案。

后一类解决方案旨在与企业的战略业务目标保持一致，为实现这一目标，必须将其无缝整合到现有的流程、系统和产品中，以提升营销和业务的有效性并推动产生有意义的成果。

利用GenAI工具提升效率

GenAI工具改变了用户与技术的互动方式，这些多用途工具没有预先设定的用例，而是通过用户的互动不断演变，帮助用户提高个人生产力。无论是撰写邮件、头脑风暴还是分析数据，GenAI工具都支持用户简化工作任务并提高效率。

成功实施GenAI工具取决于多种因素，其中包括员工培训。Wixom和van der Meulen指出，用户需要学习如何给出清晰、具体的指令，包括明确定义的问题陈述、特定情境的目标以及详细的流程描述。例如，一位营销人员在尝试生成创新的活动创意时，应为工具提供一个全面的活动主题概述、以往成功案例、目标受众、预期的语气以及预期的结果。

为了成功运用GenAI工具，van der Meulen和Wixom建议，业务和营销领导者必须制定清晰的使用指南和控制措施，这些指南应明确允许使用的工具及其使用条件，同时强调相关风险和潜在后果。一项稳健的GenAI政策应重点关注数据输入和输出风险，明确界定“始终允许”的用例和“绝不允许”的用例。“绝不允许”的用例包括使用个人身份信息、战略洞见或专有数据。

因此，营销和业务领导者应营造一种环境，让员工能够有效地利用GenAI工具。建立AI方向和评估实践，能够帮助员工充分发挥这些创新工具的最大效用。

最后，将选择范围缩小至少数几个供应商是一个明智的选择。组建一个跨职能团队，包括潜在GenAI工具的用户，可以协助IT部门识别最适合企业需求的供应商。

面向企业的战略性GenAI解决方案

GenAI解决方案基于特定的业务目标开发，旨在实现战略目标，同时为主要利益相关者提供明确的收益。例如，为呼叫中心设计的GenAI解决方案可以利用大型语言模型(LLM)分析客户与客服代理的对话内容和语气，并提供实时指导以提升代理的表现。

这种方法不仅有助于提高运营效率，还能通过提升代理的生产力和客户留存率来增加收入，展现了潜在的可观财务回报。正如Salesforce的Agentforce等创新所展示的那样，GenAI应用的范围在不断扩大，带来了更大的价值创造机会。

然而，实施GenAI解决方案也存在独特的挑战。首先，随着各层级员工探索GenAI如何增强流程、系统和产品，GenAI解决方案的需求也在增长，这可能导致一种碎片化的方法，使这些工具的整体整合变得复杂。

其次，大多数支撑GenAI解决方案的基础模型由少数大型供应商掌控，他们控制着模型机制、分发和使用权等关键方面。van der Meulen和Wixom指出，这种集中控制可能会限制企业有效利用这些技术的能力。

最后，从GenAI解决方案中获得的最终价值高度依赖于所选择的开发方法，这强调了战略规划和一致性的必要性。

要成功运用GenAI解决方案，企业必须建立一个正式、透明的创新流程，包含清晰的治理结构，并鼓励与利益相关者的早期参与，这种协作方式确保所开发的解决方案不仅具备可扩展性，还与企业的战略目标保持一致。通过优先考虑快速原型开发和战略对齐，企业可以有效地评估其解决方案，同时减少与影子GenAI项目相关的风险，从而在整个企业内实现价值最大化。

此外，企业应制定全面的GenAI开发决策指南，并创建稳健的供应商合作战略。通过明确选择GenAI合作伙伴的标准并建立协作框架，企业可以更有效地应对GenAI领域的复杂性，这种结构化方法不仅有助于GenAI解决方案的成功实施，还能使企业充分发挥其在创新和增长方面的潜力。

通过GenAI推动增长

GenAI为领导者提供了两个关键机会——一是通过为员工配备GenAI工具来提高个人生产力，二是通过实施定制化AI解决方案来大规模地转变流程、系统和产品，从而推动业务增长。领导者可以培养一种良性循环，提升员工在GenAI工具方面的知识和技能，从而激发出更具创新性的GenAI解决方案。

企业开始引入GenAI的最佳方式是选择来自可信供应商的少数GenAI工具，这不仅便于实验，也为实现未来的价值奠定了坚实的基础。通过精心选择要实施的工具，企业可以精简工作流程，确保有效地利用GenAI的潜力。

企业在实施GenAI时可以考虑多种方法，每种方法都具备独特的优势。“购买”方法是由供应商提供、运行和维护GenAI解决方案，使企业可以迅速采用该技术，而无需投资于模型开发或微调。尽管这种方法提供了速度和便捷性，但现成的解决方案可能不够透明，且通常针对特定的功能或行业，适用范围较窄。

“增强”方法是由供应商保持对模型的控制，而企业则使用专有数据对其进行改进。此方法可能包括对模型进行微调，以在特定情境下提高性能，或者使用检索增强生成(RAG)来为用户提示添加相关的上下文数据。尽管RAG为原本不透明的模型增加了上下文，但也会延长提示内容并增加使用成本，因此需要数据科学家和领域专家协作，以优化模型输出。

最后，“构建”方法意味着企业完全承担GenAI解决方案的开发、运行和维护责任。尽管这种选择能够降低后续使用成本，但也需要在计算资源和先进的数据货币化能力方面进行大量的前期投资，包括有效的数据管理、数据科学专业知识以及健全的AI解释实践。

最终，所选择的方法应与企业的战略目标、能力和资源相一致，以确保GenAI能够成功融入企业的业务模式中。

GenAI实施的关键要点

GenAI为领导者提供了实现业务成功的两大关键机会：通过AI工具提高个人生产力，和创建定制化解决方案以转变流程并推动大规模的财务回报。通过战略性地选择少数可信的GenAI工具，企业可以赋能员工，鼓励技能增长和创新的积极循环。

不同的实施方法各有特色。每种方法都具备独特的优点和挑战，因此需要企业将其战略与现有资源和能力相对齐，以最大化为营销或企业计划带来的价值。