导航生成 AI ： 来自商业领袖的企业视角

导航 GENERATIVEAI 企业领导者的企业视角 由主题专家和GLG网络成员 目录 执行摘要1 关于研究2 GLG测量洞察力3 Conclusion5 执行摘要 生成的AI工具在许多领域引起了强烈的兴奋，因为企业发现大型语言模型(LLM)、图像生成工具和 相关技术，以减少重复性工作，增强工人的能力和创造力，并使个体工人能够大幅扩大他们的生产力同时，企业也担心潜在的风险，如错误的 或有问题的产出，滥用知识产权的潜在责任，或过度的成本和能源消耗 “ 对企业领导者和IT决策者的调查显示出很高的热情尝试生成式人工智能，但也缺乏采用新技术的准备技术随着企业与飞行员一起前进，他们正在寻找答案如何从生成AI中受益fit，同时避免潜在的陷阱。 ” 我们的故事在一开始就被定义为……当ChatGPT下降时，我们喂它比我们应该吃的多，被它如何惊叹不已 会做“魔法”然后有余震是如何改变的几乎每个工作在一定的水平 -科技公司IT副总裁 GLG的调查显示： 77%74%88% 的受访者是使用生成式AI 改善内部流程 EFfi效率 的受访者是关心如何 生成AI可能会影响 客户的隐私 数据 受访者认为生成AI可以降低成本 下一个five年 关于研究 世界洞察网络GLG为决策者带来了前进所需的洞察力， 通过世界上最多样化、最资深和最有资格的fi来源提供有意义的联系 fi第一手专业知识。2023年10月，GLG对101名高级IT和美国和加拿大的商业领袖拥有决策权 选择生成人工智能技术和服务，以捕捉他们对关键领域的看法机会和关注本报告由主题专家和GLG网络撰写 独立解释和分析结果的成员 研究显示，大多数受访者： •正在迅速采用生成式AI，但尚未超越飞行员或实验阶段 •专注于应用生成式人工智能来优化客户体验或提高效率。 •担心保护他们的知识产权和客户的数据。 下面的fi数字表明受访者的资历水平、他们的角色以及他们的分布按年收入和行业划分的公司 30% 27% 16% 11% 10% 4% 3% 年收入 Industry $5.1M-$1000M2% $10.1M-$2500M3% $25.1M-$100M5% $100.1M-$2.5M $250.1M-$500M $500.1M-$1B 14% 20% 18% 金融服务 医疗保健付款人/提供商 专业/ 技术服务 工业/制造业 能源/资源 物流 大于$1B39%零售/批发 30% 27% 16% 11% 工作职能角色 信息技术 执行/一般 管理 C级执行官58% 研发/工程/执行副总裁/6% 产品开发 高级副总裁 Sales高级董事副/董总裁事/助理副总裁 19% 17% GLG测量洞察力 55% 的受访者表示他们的组织不准备采用 “ 创成式AI 我们试图了解 我们应该制定的政策以及如何制定政策我们要教育我们的员工 关于人工智能工具的使用。我们已经知道他们在使用它们，但是我们想确保他们这样做 以一种不会出现过度的方式公司面临的风险 -C级企业IT领导者 生成AI的成功实施仍然很少，大多数组织都缺乏在这个领域的正式领导。 组织希望采用生成式AI 但没有准备好这样做。 受访者表示，他们的组织热衷于采用生成 AI，91%表示中间 他们组织中的管理是“渴望 “或”考虑“采用生成AI” 这些领导人看到了重要的fi机会让生成AI改变他们的方式 组织工作：76％期望生成 AI提高多种类型的生产力 69%的工人看到了生成AI影响几乎 所有用户与信息系统交互 然而，大多数受访者认为，尽管这种热情，他们的组织不是 准备采用生成式AI，只有 45%的受访者表示他们的组织“非常”甚至“有点”准备“这样做 这种明显的准备差距可能源于缺乏全面生产大多数受访者表示他们的组织 仍处于实验阶段，尚未大规模实施生成式AI： 只有6%的人报告说，生成式人工智能在他们的主要功能中日常使用 companies.While46%ofparticipantsinvestigatedhavepilatorsorformalprogramsinplace 24％的人表示，他们的公司没有采取任何措施实现技术。这些低水平全面采用的原因之一可能是 缺乏对生成AI的正式领导只有18%的参与者报告说，他们的公司拥有专门的全公司AI领导者，只有23%的公司在工作与系统集成商或其他供应商合作，他们可以帮助指导他们采用技术 84% 的受访者表示 采用生成式AI可以显著贡献fi 收入增长 接下来的five年 生成式AI正被应用于某些用途案例，但它的全部潜力还没有实现了。 在采用生成式AI的地方，它将first应用于内部流程 提高他们的效率或到前线客户服务要求(77%的 受访者已经在做前者，或者 计划在两年内，而74%的人是 “ 已经在做后者，或者计划在两年内)只有58%的受访者有 计划利用生成式人工智能来改善他们的销售和营销内容，而且只有 50%的人计划在产品开发过程中利用生成式人工智能，这表明组织缺乏清晰的图片来说明fits如何从应用生成 AI在这些领域 组织仍在发现生成AI的好处。 在对以下问题的回答中，可以看到机会感知中的类似差距生成AI最有可能提供的好处fit。大多数受访者(66%) 认为生成AI有助于通过帮助熟练工人 他们的工作更有效，减少重复性、低价值劳动力(56%)，但只有一个少数受访者看到了生成AI实现丰富个性化的潜力 （15％），产生新产品可能性（22％），或产生想法以提供灵感 人类工人(16%)。GLG深入的定性研究表明， 为这些目的采用生成式人工智能的组织已经看到了显著的fi不能 beefit，这意味着虽然个别专家已经发现了生成AI的价值，但这些目的，更广泛的受访者不知道如何应用生成人工智能 这些用例，或者不确定如何在这些上下文 组织缺乏管理生成式AI风险的工具。 当谈到生成AI提出的担忧时，受访者非常认同确保公司和客户数据的隐私，并确保使用 生成人工智能没有引入法律责任，如知识产权滥用，是最大的担忧(74%和65%的受访者将这些列为前三名分别关注)受访者不太关心如何产生 非专家可用的AI（37％的人将此问题列为前三名）以及如何 将他们公司对生成人工智能的使用与竞争对手的使用区分开来(26%的人认为这一点关注他们的前三名) 我相信AI将是最具变革性的技术之一 自智能手机发明以来，我们所看到的进步现在取决于我们以确保我们利用这个机会，但确保我们这样做是在一个伦理和法律的方式 -科技公司IT副总裁 这凸显了在生成AI已经达到的方式上的一个重大挑战企业：随着生成AI服务变得快速可供最终用户使用，公司缺乏有效管理其使用的工具 生成人工智能的领导实施可能有助于公司fi和有效的战略降低广泛理解的风险，如数据保护和责任减少，并可能帮助公司识别和缓解刚刚开始讨论的问题， 例如生成AI工作负载的高能耗和 可能对公司构成的可持续发展目标 组织正在增加对生成AI的投资。 尽管有这些犹豫和关切的领域，与会者强烈同意通过生成AI代表了提高利润率的重要机会，占84% 受访者表示，生成AI对顶线“非常”或“有点”重要 未来五年的收入增长，88%的人表示生成式人工智能将“非常” 或在同一时间段内对降低成本“有点”重要 机会，对生成人工智能的整体投资将会增长并不奇怪；而 目前，61%的受访者每年在生成AI技术上的支出低于100万美元。 52%的人预计在未来五年内在技术上花费超过500万美元， 21%的人预计会花费超过1000万美元。 Conclusion GLG对商业领袖和IT决策者的调查表明，公司对生成AI的潜在好处感到兴奋，但正在努力从全面实施的试点。许多组织尚未任命领导 而不是生成和其他人工智能技术，不确定如何制定人工智能战略 这将带来有意义的好处。挖掘一个值得信赖的人工智能思想领袖网络，创新研究人员和监管观点可能有助于公司采取正确的做法 fi第一步将其试点过渡到全面实施并利用生成 人工智能在产品开发和营销等关键业务流程中的应用 GLG可以帮助组织获取对等见解、基准和最佳实践，以加速他们围绕生成AI建立强大的能力，提高他们的能力 吸引客户，开发更好的产品，并高效运营fi，同时最大限度地减少风险和维持可持续性目标 有兴趣释放生成AI的潜力为你的组织? 联系我们了解更多。 本文档中包含的调查和访谈研究由顾问进行 由GLG通过GersonLehrman集团的独立顾问网络和主题专家(“网络成员”)网络成员调查受访者和 受访者因参与研究而获得补偿所有信息均为 2023年10月22日，仅供参考，不构成法律、会计、税务、投资或其他专业建议没有陈述或保证(明示或暗示) GLG或任何网络成员均不承担任何责任 与使用本文档有关的任何内容