2024内容供应链变革：生成式AI如何增强创造力和生产力

IBM商业价值研究院|研究洞察 AI 内容供应链变革 生成式AI如何增强创造力和生产力 AI 摘要 CMO对生成式AI寄予厚望。几乎所有(94%)受访者都认为生成式AI将让营销团队告别重复性任务，以专注于更重要的创造性活动。 采用全新的内容创建和管理方式已是势在必行。 随着对内容的需求呈爆炸式增长之势，组织需要更加快速地创建更丰富的内容，以便为用户提供及时、个性化的体验。90%的受访高管和内容专业人员表示，他们需要一种更便捷的方式来访问内容资产，而75%的受访者表示在提供一致的跨渠道体验方面仍需改进。但受访者并不清楚要如何实现这些改进。 受访者几乎一致认为，生成式AI可以将内容生产提升到全新的水平。 CMO对生成式AI寄予厚望。几乎所有(94%)受访者都认为生成式AI将让营销团队告别重复性任务，以专注于更重要的创造性活动。近三分之二(63%)的受访者非常同意生成式AI将有助于大规模创建和交付个性化内容。 组织缺失最佳实践和治理。 要将生成式AI负责任地整合到组织的内容供应链中，仍然是任重道远。只有5%的受访者表示拥有组织级的生成式AI最佳实践和治理方法。一半的受访组织仍在制定这些措施，而近五分之一(18%)的受访组织表示完全没有建立任何正式的方法。 1 内容需求日益激增 全球范围内的信息（即内容）呈爆炸式增长之势，并通过各种渠道广 泛传播。 Adobe最近的一项调研表明，88%的受访客户体验和营销专业人员表示，在过去两 年里，内容需求至少翻了一番。大约三分之二的受访者表示，他们预计未来两年的内 容需求将增长五到二十倍。1 2 AI 3 这种趋势背后的原因是什么？Adobe调研揭示了三个主要因素： –消费者希望获得个性化的线下体验和数字体验，例如通过社交媒体、在线游戏和元 –组织热衷于利用不断发展的格式（例如3D和其他平台）来提供更出色的个性化 宇宙等方式，获得“即时性”体验。 体验。 –组织开始扩展至更广泛的地理区域，因此对翻译和本地化的需求持续增加。2 海量内容产生是大势所趋，组织能做的只有顺势而为。但组织需要对内容加以控制，在此背景下，内容供应链(CSC)的概念也就应运而生。从广义上来说，内容供应链指的是生产、交付、衡量和管理内容的人员、流程和工具，这些内容将推动打造卓越的客户体验。3 随着内容生产的范围和规模急剧增长，尤其是生成式AI催生了新的机遇，组织需要重新设计其内容创建、交付和跟踪机制，就像以往推动财务和人力资源等其他部门转型一样。 为了评估内容供应链实践的状况并探索AI时代的最佳实践，Adobe、AmazonWebServices(AWS)和IBM商业价值研究院(IBMIBV)开展合作，针对9个国家/地区的11个行业的1,930名高管和专业人员开展了一项调研，受访者均为内容规划、创建、交付和衡量领域的流程和技术负责人。 4 调研结果概括如下： –组织投资改进内容供应链的主要原因包括增强客户体验、提升品牌差异化优势和提高生产力。 –90%的受访者表示需要一种更便捷的方式来访问内容资产，75%的受访者表示在提供一致的跨渠道体验方面仍需改进。 –预计在未来两年中，组织将其收入分配用于内容创建和交付的比例将减少20%。 内容生产固然复杂，但随着生成式AI开始解决这些复杂性，组织重新思考内容供应链战略已是势在必行。生成式AI的影响力仍在不断增强，有望重塑内容生成和工作流程。高达95%的受访者认为生成式AI将成为变革其业务的颠覆性技术。 在本报告中，我们阐述了组织如何最有效地利用生成式AI来重塑和优化其内容供应链。第一部分概述了内容供应链的优势以及面临的一些障碍。第二部分探讨了生成式AI如何改善成效，以及组织如何实施治理准则和控制风险。第三部分探讨了运营和组织方面的挑战，例如各个孤立职能竞争优先级以及组织缺乏全面的变革管理方法，这些问题都可能会成为转型的绊脚石。毕竟，在关键转型时期，快速采用是一项尤其重要的竞争力。 内容供应链并非孤立存在，而是要在良好的生态系统中才能焕发生命力。在本报告的最后部分，我们将提供一份面向重要高管的行动指南，详细介绍如何增强内容供应链，以及如何打造一个能让内容供应链焕发生命力的组织。 内容供应链不是一个孤立的实体，而是必须要在良好的生态系统中才能焕发生命力。 5 生成式AI如何激发无限创造力 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 6 AI AI AI AI 为了创作本报告中的图像，我们从传统的概念阶段开始，选择折纸作为表达概念的方式，用来呈现从单一纸张材料制作出动物的概念图。然后，我们与AdobeFirefly合作，不断完善提示，直到形成高度可扩展的视觉执行方案。总体而言，原本需要数周时间的流程大幅缩短为数天，并产生了以前无法实现的大量资产。 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 7 第打强影造响现力代化内容供应链，发挥超 部 内容供应链整合了人员、流程和技术，以便有效地规划、创建、生产、 发布、衡量和管理内容。这涵盖端到端的内容旅程，并且将加快价值 实现速度。 8 AI 9 内容供应链分为四个阶段：制定和激活内容战略；通过迭代、协作式审核周期来创建内容资产；标记和存储资产；以及在各种渠道中部署资产并跟踪效果（见图1）。如今，随着生成式AI的采用，传统的内容供应链流程可以变得更加高效且可无限扩展。 付诸实施后，这条线性路径往往会自主循环，并带来许多不同的变化。单一产品描述可能需要多个语言的版本，针对特定受众群体量身定制，或针对每一位客户进行个性化定制。这可能需要来自不同数据库的数据，涵盖不同的数据格式，需要频繁更新信息，并在多种设备上进行优化。 图1 什么是内容供应链？ 创建和审批 标记和存储 计激划活和 执和行衡量 内容供应链 赋能 生成式AI 10 许多组织往往会创建非正式、临时的“科学怪人”系统，其中包含各种不同的平台和工具。 内容管理的复杂性相当高。随着企业及其客户生成成千上万、甚至数百万的资产（从文本、图像、视频到3D虚拟环境），复杂性将进一步增加。因此，建立一个整合式平台来大规模创建和管理内容就变得至关重要。 许多组织往往会创建非正式、临时的“科学怪人”系统，其中包含各种不同的平台和工具。为了实现更高效、更精简的管理流程，组织应当将其升级为整合式系统。若要扩展此类解决方案来满足不断增长的内容需求，就需要远远超出人类能力的数据集成、内容生成和智能自动化水平。此外，将生成式AI整合到各个内容供应链团队的工作流程中，有助于加快上市速度以及增强使用方面的整体一致性和治理水平。 内容供应链的作用已不仅限于满足日益增长的内容需求，而是可以融入到企业的核心战略中。受访组织未来两年内的最高优先事项包括改善客户体验、增强组织敏捷性以及改善营销与销售，而这与现代化内容供应链的优势相契合。 受访者清楚认识到需要增强其内容交付和效果分析方式： –89%的受访者表示需要一种更便捷的方式来访问已获批的内容资产，以便在各种应用中激活内容。 –83%的受访者希望根据详细的内容属性洞察来优化体验。 –79%的受访者希望尝试通过内容、受众和体验的不同变体来提高客户参与度。 –78%的受访者希望通过统一的资产、营销活动数据和报告来确保按时、按预算交付内容。 11 在现代化浪潮中，AI赋能的内容供应链似乎是一个显而易见的优先事项。然而，许多受访者也指出存在一些重大障碍―几乎一半的受访者表示担心旧式系统、数据集成、不清晰的内容流程以及组织孤岛。其中，最具挑战的一项障碍就是协同变革管理（见图2）。 图2 变革管理是改进内容供应链面临的首要障碍。 49%协同变革管理以采用新的工具、流程和角色 49%旧式系统的整合/现代化 49%与多个记录系统实现数据集成 48%缺乏对当前内容流程、资产状态、数据等的可见性 46%各种组织孤岛涉及复杂的利益相关者和相互竞争的议程 45%隐私和安全考虑因素 40% 缺乏对当前内容平台功能的了解 36% 不清楚要如何开始/在何处投资 问：您的组织需要克服哪些障碍来改善内容供应链？ 12 在考虑建立现代化内容供应链的受访者组织中，大约三分之一(37%)表示首要侧重点是加速内容创建和规模化生产。几乎同样比例(32%)的受访组织表示首要侧重点是构建互联互通的智能化内容工作流。但令人担忧的是，只有21%的受访组织正在制定自上而下的战略来变革内容创建和交付方式。 AI 13 第释二放部生分成：式AI的潜力 生成式AI可以帮助内部或外部创意团队、营销、客户支持、产品开发、 运营或其他职能部门的内容创作者来研究、构思、生成、定制和管理 内容。4 14 AI 15 到2024年底，77%的受访者预计将在AdobeFirefly等平台中使用嵌入式生成式AI。 事实上，几乎所有(95%)的受访者都认为生成式AI将成为一项颠覆性技术。绝大多数(89%)的受访者认为生成式AI将让营销团队告别重复性任务，以专注于更重要的增值性活动。近三分之二(63%)的受访者非常同意生成式AI将有助于大规模创建和交付个性化内容。 目前，内容供应链和生成式AI仍处于早期阶段，许多组织都迫切希望开展相关项目。超过80%的受访组织表示已经涉足生成式AI项目，但只有不到2%的受访组织已经开始着手优化这项技术。近四分之三(74%)的受访组织仍处于试点阶段，而只有约四分之一的受访组织已经超越试点阶段，开始进入实施阶段。 然而，生成式AI的采用速度是惊人的。到2024年底，77%的受访者预计将在AdobeFirefly等平台中使用嵌入式生成式AI。其中一部分可能会有更高的采用率，例如ChatGPT等公开可用的模型、AmazonBedrock（一项完全托管的服务，用于构建和扩展具有基础模型的生成式AI应用）以及StableDiffusion等开源模型。 但关键是，具有独特数据和精细提示的专有模型和/或定制模型可以提供规模化的高度个性化和竞争优势，从而让生成式AI成为内容供应链的强力引擎。许多组织正在借鉴混合云的理念，采用混合AI方法，将其专有模型与领先SaaS平台中的AI技术、公共模型和开源模型搭配使用。例如，基于组织独有的品牌指南、客户画像和历史营销活动见解，生成式AI可以创建出更加有效的营销文案和图像（见图3）。 16 图3 许多组织刚开始都是采用公共和开源生成式AI模型，但需要通过专有模型来实现大规模个性化。 正在使用 到2024年底 24% 31% 50% 51% 90% 99% 100% 83% 100% 77% 99% 72% 2024年以后 组织专有模型 嵌入平台 公开可用 开源 问：您的组织正在使用（或计划使用）哪些类型的生成式AI解决方案来增强内容供应链？ 17 生成式AI采用如此积极的一项原因就是，这项技术可以广泛应用于内容供应链流程中的各种活动。在比较常见的应用场景中，内容设计师可以使用生成式AI进行概念设计、创建和编辑视觉内容。此外，组织还可以将其用于分析和整合客户洞察、翻译文案以及创建管理报告。尽管其中许多应用目前可能仍处于试点阶段，但绝大多数受访者预计，到2024年底，生成式AI将广泛融入到其内容供应链工作流程中（见图4）。 图4 组织预计，到2024年之后，生成式AI 将广泛融入到各种功能中。 正在使用 到2024年底 90% 2024年以后 100% 61% 85% 98% 51% 83% 99% 47% 80% 99% 46% 83% 99% 40% 82% 100% 43% 客户洞察 文案翻译 创意构思/概