探索生成式人工智能的发展前景：企业对新技术的热忱、担忧和关注领域

生成式 乘风破A局I 汇聚商业领袖观点 ：时代 作者：GLG格理集团专家团成员|业内专家 目录 摘要1 研究背景2 GLG研究洞察3 结论5 摘要 生成式人工智能(GenerativeAI)工具横空出世，令众多行业欢欣鼓舞。在很多企业看来，大型语言模型(LLM)、图像生成工具以及相关技术具备巨大潜力，可以减少重复性工作、增强员工的能力和创造性，并使员工生产力得到大幅提升。但同时，企业也对这类工具存在的潜在风险表示担忧。例如，该类工具可能会提供错误或有问题的信息，而滥用知识产权可能招致潜在的法律责任，以及成本太高、能耗过大之类的问题。 “ 一项针对企业管理者和信息技术决策者的调研显示，虽然众多企业都跃跃欲试，想要体验生成式AI的强大功能，但尚未为正式采用这一新技术做好充分的准备。企业纷纷开始试点，希望探索出一条既能从该技术中获益，同时又能有效避“坑”的途径。 ” 我们的AI探索之旅无疑才刚刚开始。当ChatGPT问世时，我们毫无顾忌地“喂”给它超量信息，随后为它展现出的“魔法”惊叹不已。震惊之余，我们发现：几乎每一项工作都或多或少因为它的出现发生了改变。 —某科技公司信息技术部门副总裁 GLG调研结果显示： 77%的受访者正在使用生成式AI来优化内部流程，提高工作效率 74%的受访者担心该技术可能 会对保护客户数据的隐私产生负面影响 88%的受访者认为该技术在 未来五年内有助于大幅降低成本 研究背景 GLG格理集团汇聚全球洞见，助力卓越决策。我们依托全球资深权威的优质专家资源，提供一手的经验睿识与体悟，引领决策者成功之途。2023年10月，GLG格理集团面向北美地区101位企业信息部门高管与企业管理者开展线上调研，向参与企业应用生成式AI工具决策的商业领袖收集其对该项技术带给企业的机遇与风险影响的看法。本研究报告由一名GLG格理集团专家团成员、业内资深人士撰写，该作者对调研结果进行了独立的解读和分析。 研究结果显示，大多数受访者： •正在快速应用生成式AI技术或工具，但尚未完成试点或实验阶段。 •首先关注如何应用该技术来优化客户体验或提高效能。 •对如何妥善保护自己的知识产权和客户数据表示担忧。 以下数据显示了受访者的资历级别、职位及其所在公司的年收入和所属行业。 年收入 510-1000万美元 1010-2500万美元 2510万-1亿美元 1.001-2.5亿美元 2.501-5亿美元 5.001-10亿美元 10亿美元以上 工作职能 信息技术行政/综合管理 研发/工程/产品研发 销售 39% 2% 3% 5% 14% 20% 18% 30% 27% 16% 11% 行业 金融服务 付款方医/疗提保供健方专业/技术服务 工业/制造业 能源/资源 物流零售/批发 职位 首席/高管 执行副总裁/高级副总裁副总裁/助理副总裁高级总监/总监 30% 27% 16% 11% 10% 4% 3% 58% 6% 19% 17% GLG研究洞察 55% “ 的未受准访备者好表采示用，生其成组式织A尚I 我们正致力于厘清应该制定哪些政策，以及要如何培训员工使用AI工具。我们知道员工们已经在使用这些工具，但我们需要确保他们以安全合理的方式使用，以免给公司带来不必要的风险。 —某企业信息技术部门高管 组织希望应用生成式AI技术，但尚未做好准备。 受访者表示，其所在组织对采用生成式AI十分感兴趣。其中有91%的受访者表示，组织的中层管理人员“渴望”或“正在考虑”采用该技术。这些管理层相信，生成式AI技术会极大地改变企业的运营方式，为企业带来巨大机遇：76%的受访者认为，该技术将提高多种工作类型的员工的生产效率；另有69%的受访者认为，该技术有可能影响几乎所有用户与信息系统交互的方式。然而，大多数受访者认为，尽管对此深感兴趣，他们所在的组织还没有准备好采用生成式AI技术。只有45%的受访者表示，所在组织已为此“做好了充分准备”或者“在某种程度上做好了准备”。 成功实施生成式AI的案例仍属罕见，且大多数组织在这一领域没有专门的负责人。 对于组织是否做好了准备，受访者看法不一，这可能是由于鲜有组织已在生产环境中全面实施该技术的先例。大多数受访者表示，该技术在其组织中仍处于实验阶段，尚未进行大规模实施：只有6%的受访者称：该技术已被应用在其组织的主要职能部门的日常工作中。46%受访者的公司已进行了试点或制定了相关正式计划，但仍有24%的受访者表示，其公司并未真 正采取措施实施该项技术，缺少专人负责管理可能是总体应用率较低的原因之一。只有18%的受访者表示，其公司在AI方面拥有专门的负责人；此外，只有23%的受访者表示，他们正在与系统集成商或其他供应商合作，以获取采用该技术方面的指导。 84% 的受访者表示，在未来五年， 采用生成式AI对提升营收意义重大 场景）。只有58% 生成式AI已应用于某些应用场景，但尚未发挥出全部潜能。 纵观生成式AI的应用场景，该技术首先是应用于内部流程以提高效率，其次是用于满足一线客户服务需求。（77%的受访者表示，他们已经或计划在两年内实现第一种应用场景，74%的受访者已经或计划在两年内实现第二种应用 的受访者计划通过该技术优化销售和营销内容，另外，仅50%的受访 者计划将其应用于产品开发流程。这表明组织对该技术在这些领域的未来图景认识模糊，对该技术的应用价值缺乏清晰了解。 组织在不断探索，挖掘生成式AI技术的价值。 关于“如何充分发挥生成式AI技术的价值”这个问题，各方见解存在诸多差异。大多数受访者(66%)认为，采用该技术有助于提升员工的效率。部分受访者(56%)认为该技术可以 减少重复性、低价值的劳动；只有少数受访者(15%)相信该技术能够提供丰富的个性化体验；为新产品的开发创造可能(22%)，或为人类工作者贡献灵感(16%)。GLG开展的深度定性研究结果显示，为了发挥生成式AI在以上应用领域的价值，一些组织已逐步在工作中实施应用生成式AI技术，且获益良多。虽然个别人士已经看到该技术的价值与潜力，多数受访者普遍对该项技术的具体应用方式持观望态度，或尚未完全明白如何从中获取最大价值。 组织缺乏针对生成式AI技术的风险管理工具。 “ 在谈及生成式AI引发的担忧时，受访者一致认为以下两点是他们最大的担忧：一是如何确保公司和客户数据的隐私受到保护，二是如何确保使用该技术不会因知识产权滥用等引发法律责任问题（分别有74%和65%的受访者将这两点列为他们最担忧的三大问题之一）。当被问及“与生成式AI技术相关的三大问题或忧虑”时，只有37%的受访者担心生成式AI技术是否对非专业人士开放使用权限；而26%的受访者关心竞争对手的方式使用该技术。 我相信，AI将成为自智能手机发明以来最具变革性的技术进步之一。现在，我们必须充分把握这一机遇，但同时确保合乎道德和法律。 —某科技公司信息技术部门副总裁 这表明，生成式AI技术进入企业面临重大挑战：生成式AI相关服务越来越快地渗透最终用户体验，而企业缺乏相应的工具来有效管理其使用方式。拥有实施或管理生成式AI技术应用经验的业内专家或许可以帮助企业找到行之有效的策略：一是降低常规风险，例如加强数据保护和避免潜在的法律责任；二是帮助企业在早期识别和缓解问题，例如新技术负载带来的耗能问题，以及与企业可持续发展目标相关的问题。 组织在不断加大对生成式AI的投资。 尽管存在前述诸多顾虑，受访者们一致认同，采用生成式AI技术，对企业来说，是提高盈利的重要机会。84%的受访者表示，生成式AI对于未来五年的营收增长“非常重要”或“比较重要”；另外，88%的受访者认为，该技术对于未来五年降低成本“非常重要”或“比较重要”。如此机遇，意义重大，自然推动了对该技术整体投资的增长。尽管61%的受访者 表示（所在组织、企业或机构）目前每年在该技术方面的投资不到100万美元，但有52% 的受访者预计未来五年在该技术上的投资将超过500万美元，还有21%的受访者预计投资 将超过1,000万美元。 结论 这项面向企业管理者和信息技术决策者的GLG调研显示，企业对生成式AI带来的潜在价值与益处感到欣喜，但在从试点过渡到全面实施阶段步履维艰。对于生成式AI和其他AI技术，许多组织尚未确定或任命相应的负责人员，也不完全了解应该如何制定相关策略，从而真正从这一技术中获益。或许，通过向值得信赖的AI领域的意见领袖和创新研究人员学习，培养监管视角，企业可以迈出正确的第一步，完成从试点到全面实施的过渡，顺利将生成式AI技术应用于产品开发和营销等关键业务流程。 GLG格理集团可以帮助组织获取行业洞见、进行基准评估，并学习最佳实践，赋能企业在采用或布局生成式AI技术或策略方面的卓越决策⸺助力企业更好地吸引客户、开发出色的产品并实现高效运营，同时，尽可能降低风险并实现可持续发展目标。 您的企业该如何充分释放生成式AI的潜力？ 联系我们，了解更多。 更多丰富内容，关注GLG格理集团官方微信 本文档涉及的调查和访谈研究由一位GLG聘请的顾问负责开展。该顾问为GersonLehrmanGroup的独立顾问和行业专家网络成员（“专家团成员”）。受访者为有偿参与本调查和访谈。信息截止至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。GLG格理集团不对本文档作任何明示或暗示的声明或保证。GLG格理集团或任何专家团成员概不承担与使用本文档有关的任何责任。