摘要
84%的组织认为生成式AI能有效驱动个性化内容的规模化生产与交付，但其在内容供应链（CSC）中的落地速度未达预期，截至2024年底仅50%的组织达成AI采用目标。尽管挑战重重，近三分之二（64%）的组织对生成式AI的影响力更有信心，84%仍坚信其能高效驱动个性化体验的规模化生产与交付。
挑战与应对
组织在生成式AI与CSC整合中面临成本压力、组织变革影响、风险防控需求以及对AI生成内容的信任危机。领先组织通过全面战略、强化资金与人才支持、积极推进变革管理，其内容供应链投资回报率比同行高出22%，AI集成投资回报率高出30%。
生成式AI赋能内容创作
本报告图像由IBM商业价值研究所设计师利用Adobe Firefly创作，展示了大型语言模型向小型语言模型转型，以少量参考图像和精准提示快速生成相关图像，效率远超传统制作过程。
内容供应链现状
组织内容领域平均支出达1.677亿美元，预计到2026年将增长9.7%。生成式AI赋能的内容供应链是应对内容需求激增的关键。试点项目暴露出数据和基础架构的隐患，组织需升级软硬件、获取额外授权、招聘与培训新人才，这些因素推高了成本。
关键挑战
- 成本：早期过度依赖公共AI平台导致成本上升，组织需优化预算分配，选择能创造价值并获得预算支持的AI用例。
- 组织变革：新技术和新业务流程带来员工技能升级、岗位调整和企业文化变革，需明确战略方向，确保项目符合整体战略。
- 降低风险：数据隐私泄露、算法偏差及AI生成内容的伦理挑战是主要风险，需健全风险管理措施。
- 对AI生成内容的信任：AI生成内容的准确性和可靠性是关键，需建立有效治理机制，确保内容质量。
领先组织实践
领先组织采用全方位策略优化内容供应链投资回报率，包括：
- 采用智能化审核与审批流程，提高运营效率（24%）。
- 成功实现个性化内容的大规模交付（20%）。
- 运用模板化内容生产，提高效率（18%）。
- 采用集成式工作管理方案，提升项目全流程透明度（13%）。
- 由CMO主导或参与共治内容供应链（30%）。
风险智控
领先组织在数据溯源应用率上高出67%，通过健全的数据管理体系确保AI生成可信结果，助推创意发展。提升AI生成内容的信任度方面领先46%，通过透明化管理和标准化规范严格审核AI生成内容。
生成式AI赋能创意迸发
生成式AI促进了创意能力的提升，优化了企业的创意流程。AI生成的初步构想可能荒诞不经或极具创意，拓宽创意边界，打破惯性思维模式，构建更开放的创意交流平台。需建立清晰的治理框架，明确新工具的使用规范和边界。
内容供应链新纪元
小型语言模型（SLM）采纳率激增，41%的组织已转向SLM并将其集成到业务运营中，预计到2025年底将攀升至87%。SLM具备成本优势，能大幅降低运营支出，具备颠覆传统内容创作模式的潜力，使个性化与规模化共存。
智能体AI
智能体AI掀起内容创作新浪潮，不仅能创作内容，还能预测趋势，提供最优方案，赋能员工，提高工作效率。智能体AI能精准把握人类语言的细微差异和用户偏好，打造高度契合用户需求的内容，提升用户黏性和品牌忠诚度。在内容审核和合规管理上，智能体AI能自动检测潜在风险内容，确保组织合规运营，防止品牌遭受声誉风险。
行动指南
- 大处着眼，小处着手：
- 关注各部门、系统与流程之间的协同作用。
- 首先确定一组关键性生成式AI用例，确保核心业务成功落地。
- 以内容供应链的核心使命为北斗，锚定关键衡量维度。
- 切勿忽视变革管理：
- 构建跨部门AI采用策略，确保市场、内容开发、IT和运营团队能够紧密协作。
- 构建并优化企业级数据分类体系。
- 遴选变革先锋，引领转型浪潮。
- 将“以人为本”贯穿内容供应链的内容创作、交付及评估全流程。
- 促进人机协作。
- 推动CMO与CIO形成深度战略联盟，实现协同创新。
