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对话|企业应用人工智能面临三大挑战
来源:互联网   发布日期:2024-09-09 18:47:01   浏览:1579次  

导读:utoTypeSetting24psection 生成式AI不会颠覆企业的数字化转型进程,用好AI的前提是具备数字化基础 文|赵一之生成式AI(生成式人工智能)的兴起,是近两年全球最重要的技术变革。作为一家行业领先的技术咨询和服务公司,埃森哲认为这项技术会加速但不会颠覆...

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生成式AI不会颠覆企业的数字化转型进程,用好AI的前提是具备数字化基础

文|赵一之生成式AI(生成式人工智能)的兴起,是近两年全球最重要的技术变革。作为一家行业领先的技术咨询和服务公司,埃森哲认为这项技术会加速但不会颠覆企业的数字化转型进程。2024年8月,埃森哲连续第七年发布《中国企业数字化转型指数》报告(下称《报告》)。根据报告里的调研结果,企业整体的聚焦点已从疫情期间的“运营优化”重回“创新与增长”。报告认为,重回“创新与增长”需要企业加速数字化转型进程,而新型AI技术的应用能更好地助力这一进程。埃森哲全球副总裁、大中华区主席朱虹在报告前言中表示,企业数字化转型已经从“浅水区”迈向“深水区”,转型的战略性、系统性和复杂性显著增加。此时技术固然重要,但更重要的是企业领导层需要具备前瞻性的眼光、坚定的决心以及高水平的决策能力,如此才能重塑生产力,赢得新增长。生成式AI的勃兴对于企业的数字化转型意味着什么?这项新技术会让企业过去的数字化投入打折扣吗?企业要想用好生成式AI需要先做好哪些功课?如何跟进一个还在快速演进中的技术趋势?在当前复杂多变的大环境下,公司又该如何保持定力,重塑增长?随着数字化转型进入深水区,企业要补上哪些短板?近日,笔者对话埃森哲全球副总裁、大中华区技术服务部总裁、埃森哲阿里事业部总裁俞毅,探讨了中国企业数字化转型的最新趋势。

AI正在加速企业的数字化转型AI技术的快速发展,正在加速企业的数字化转型步伐。《报告》认为,过去一年,生成式AI的技术突破不仅带来了巨大的机会,使企业看到了应用AI技术重塑业务的潜力,还带来了更大的市场竞争压力,迫使企业加快数字化转型的步伐,埃森哲调研的450家中国企业中,约六成计划提高数字化投入,相比去年增加6个百分点。

图源:埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》报告具体来看,《报告》调研发现,由于制造、财务和供应链是企业运营的核心领域,重塑这些流程能够显著提升企业的运营效率和竞争力,因此更多中国企业倾向于在这些领域进行技术应用和职能重塑。此外,随着企业数字化转型的加速,IT职能的重要性日益增强,企业需要更加灵活和高效的IT部门来支持业务的快速发展。相比2023年,想要重塑IT职能的企业大幅提升,从5%上升到40%。

图源:埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》报告埃森哲调研显示,全球77%的企业高管相信生成式AI能给企业的营收增长或效率提升带来机遇。中国企业更加乐观,90%的中国企业将生成式AI视为企业机遇,其中46%的企业认为它为企业营收增长提供了新的机会,44%的企业认为它能助力企业提升效率。在俞毅看来,生成式AI并没有颠覆性地打断企业的数字化进程,数字化转型需要的全局性考量、一把手工程、战略引领等要素依然存在,而生成式AI覆盖面广,能够促进企业数字化各方面的联动。另一方面,企业在应用生成式AI的过程中,可能会发现自身数字化的短板。换言之,数字化基础不好的企业,也很难用好人工智能。总结来看,生成式AI需要与数字化转型融合推进。

应用AI的先锋者、聚焦者、探索者和观望者在具体应用的深度和广度上,埃森哲调研发现,中国企业中科技属性较强、数字基础较好且直接面向终端消费者的行业,如软件与平台、通讯与媒体、高科技制造、新零售等行业,他们在应用AI的程度和应用场景的多样性上,都是“先锋”者。汽车、制药等行业AI的用例集中在产品研发、产品智能化等方面,如头部药企用AI加速新药研发,车企在自动驾驶、智能座舱上投入AI的研发,这类企业是AI应用的“聚焦”者。在工程机械、保险、银行等行业,虽然开始用AI的企业比例较低,但头部也有了不少用例。如宁德时代在新电池材料研发、缺陷检查等智能制造领域,大型银行在知识问答、营销客服、投研和风险管理等场景开始应用AI技术,是“探索”者。而资源、能源、化工等行业企业更关注制造和供应链效率,安全生产和环境约束也更加严格,这类企业AI应用相对谨慎,用例也较少,是“观望”者。

图源:埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》报告

AI应用的三大挑战埃森哲的调研发现,企业应用AI面临三大现实挑战:AI整体战略当完善,数字技术基础待加强,变革能力需升级。俞毅表示,AI整体战略需要企业对AI应用有清晰的顶层设计,有对应的治理结构,还需要考虑安全、合规和风险。埃森哲报告指出,AI不是普通的技术变革,它能够推动所有业务流程的重新设计,重塑整个价值链。如果仅仅局限于单个用例,缺乏整体规划,AI的价值就会大大受限。对于数字基础的完善,俞毅举例表示,中国企业整体上云的比例相比全球平均水平偏低,如果不上云,应用AI模型就会存在很大局限,成本也会更高;第二,许多中国企业在如ERP(资源管理系统)、CRM(客户管理系统)等核心数字系统建设上有欠债,并且此前的投入可能集中在功能性系统上,而缺乏底层数据的打通,在应用AI的过程中会发现缺乏相应的数据,技术“债务”问题非常明显。埃森哲的调研显示,对于生成式AI的价值、影响及所需应对举措,中国高管与全球高管的认知存在显著差异。正在重新设计工作岗位以融入生成式AI等新兴技术的中国企业仅有32%,低于全球的46%。

图源:埃森哲《2024中国企业数字化转型指数》报告对于变革能力升级,俞毅表示,组织要为目标服务,比如,面向AI的转型涉及面广,有的企业设立了专门的负责人例如首席AI转型师。AI的变化,也需要工作岗位和角色的调整,让人与技术共存,提高效率。此外,也要考虑风险管控、职能划分的问题。总结来看,要处理好数据管理,职能边界,总体协调机制这三方面问题。俞毅期待能看到更为深入的企业端的应用。他认为,企业要从大模型出发,与企业、行业数据进行深度融合,包括在此过程中不断进行微调。并且,应用的过程并不是简单的技术部署,而是跟企业组织、流程强相关。埃森哲认为,过去一年,以生成式AI为代表的数字技术已推动企业加速重塑,一方面给企业未来的发展开拓了广阔的想象空间,另一方面也对企业驾驭技术力量、创新增长方式提出了更大的挑战。埃森哲建议,企业高管需要洞察全局,审时度势,及时发现潜在风险,积极管理变革,灵活调整转型策略、投资优先级、治理结构和管理流程。同时,企业还要不断增强组织的灵活性,迅速应对商业环境的变化。这一切不仅需要依托先进的技术基础设施,更需要强大的变革管理能力,激发组织和人才的巨大潜能,实现长期健康发展。

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