2024年生成式人工智能：解锁生产力与竞争力报告

核心观点与关键数据

• 全球生产率增长停滞： 过去十年，尽管技术进步，但全球生产率增长停滞不前，40%的大型全球公司生产率下降。全球生产率年增长率为1.4%，而大型全球公司为2.8%。
• 生产力差距扩大： 高生产率增长企业与低生产率增长企业的差距在过去八年翻番，近四年增加四倍，差距从6.3个百分点增至11.8个百分点。
• 生产力领导者特点： 高生产率增长公司不仅关注成本，还进行战略性投资，并将生成式AI作为推动创新和增长的倍增器。他们实现比同行高4.5%的成本效率比，总成本每增加1%，收入增加约1.3%。
• 高管对生产力的认知： 高管仍将生产力视为成本削减问题，而高生产率公司则将其与收入增长、创新和技术相结合。
• 新的生产率方程： 生产力增长 = 生成式AI乘数 × 成本转换 × 生产率因素。生成式AI作为成本输入和组织效率的倍增器，推动生产力增长。
• 知识生产力： 释放知识生产力是实现显著生产率提升的关键，需要识别并优先考虑价值链中知识密集型领域。
• 生成式AI的影响： 生成式AI有潜力节省超过12%的工作时间，并将输出质量提高8.5%。它通过改善知识生产力和流程生产力两种主要方式改变生产效率。
• 以人为本的人才战略： 高生产率领导者为员工提供持续培训的可能性高出33%，并制定战略和建立技能以从技术中获取最大价值。
• 拥抱变化： 80%的组织将在其长期愿景中提及变革，但只有30%的企业对其变革能力有信心。

研究结论

• 生产力增长危在旦夕： 基于历史公司级生产率趋势和生成式AI潜在影响，采取涵盖三个维度行动的整体生产率提升方法，可以使中位公司的生产率年增长率提高至最高16%。
• 生产力回报： 利用生成式AI解锁知识生产力，投资于生产力以创造竞争优势，发挥人的潜能并打破障碍，是通往生产力增长之路的三个初始领域。

生产力领导者的五种行为

1. 重新定义生产力及其衡量方式： 不仅关注成本，还侧重于产出质量以及组织如何运作以最大化生产率并创造价值。
2. 刻意投资于生产力为了增长和竞争力： 将生产力计划所取得的成果再投资于推动增长和新兴企业，而非仅仅用于保护核心业务。
3. 利用生成式AI实现生产力： 将生成式AI作为倍增器，帮助组织达到新的绩效前沿，节省时间并提升质量。
4. 以人为本的人才战略： 为员工提供持续培训，培养新能力，并建立信任的文化。
5. 拥抱改变，突破障碍： 制定连贯的战略，识别和解决变革中的挑战，并将今天的障碍转变为明天的增长助力。