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Gartner研究副总裁孙志勇揭晓GenAI商业模式变革之背后逻辑
来源:互联网   发布日期:2024-12-10 08:07:32   浏览:176次  

导读:如果你计划购买一辆比亚迪汽车,可以在百度搜索引擎里直接输入“比亚迪”三个字,随之出现的是一个“比亚迪智能体”。这是比亚迪利用生成式AI构建的客户虚拟助理,能够以自然语言交互的方式,为用户提供两款车型报价对比、查询内饰图片等契合人类使用习惯的搜索。而这,是此前的传统网页难以实现的。从中可以看出,以大模型为代表的生成式AI,目前正在极大程度地变革商业模式, ......

如果你计划购买一辆比亚迪汽车,可以在百度搜索引擎里直接输入“比亚迪”三个字,随之出现的是一个“比亚迪智能体”。这是比亚迪利用生成式AI构建的客户虚拟助理,能够以自然语言交互的方式,为用户提供两款车型报价对比、查询内饰图片等契合人类使用习惯的搜索。而这,是此前的传统网页难以实现的。从中可以看出,以大模型为代表的生成式AI,目前正在极大程度地变革商业模式,以及产品和渠道的营销模式。

Gartner研究副总裁孙志勇揭晓GenAI商业模式变革之背后逻辑

(来源:资料图)

生成式AI带来商业模式变革的背后逻辑

何为商业模式?

Gartner研究副总裁孙志勇(Daniel Sun)博士指出:“一家企业的商业模式其实就像是人类的基因。人类基因由腺嘌呤、胸腺嘧啶、鸟嘌呤、胞嘧啶四个部分构成,而企业的业务模式也有四个最重要的基因组成部分客户、价值主张、业务能力和财务模型。”

在进行变革的过程中,商业模式会出现一些创新,且其背后一定会涉及到“投入产出比”问题。

就生成式AI的部署来说,目前大致有五种基本模式,分别是使用、嵌入、扩展、定制和自建。

具体来说:

使用模式,即直接采用他人软件,如通过软件即服务的方式订阅某公司提供的软件,前期需要投入的成本大致在一百万元之内。

嵌入模式,是将其他模型嵌入已有的定制化应用当中,采用该模式所需的费用基本在500万元左右。

扩展模式,是一种通过数据检索来扩展生成式AI模型的模式,它的使用费用大致在500万元以内。

定制模式,是在一些开源模型的基础上进行调优以训练自身模型,而后再形成客制化模型,初期费用大概在4000万左右。

自建模式,是从零开始,在不依托任何开源模型的情况下开发新模型,费用至少1亿元起步。

Gartner研究副总裁孙志勇揭晓GenAI商业模式变革之背后逻辑

(来源:资料图)

如果企业基于上述五种模式部署了生成式AI,能获得哪些收益呢?

从业务产出来看,生成式AI可以实现六种直接产出和两种间接产出,前者体现在生产率、资产收益率、提高速度、改进产品、客户体验和减少损失上,后者体现在降低成本和增加收入上。

不过,需要说明的是,在很多时候,效率的提升并不能直接转化为财务成本,客户体验的提升也很难直接带来营收增长。

为解决这个问题,孙志勇提出:“一定要去做变革管理。”

以金融行业的客服工单业务为例,通常由客服人员在与客户聊天的过程中手动完成,但这种方式既不能满足时效性要求,又无法现场解决问题。如果将大模型嵌入到客服系统中,不仅能在第一时间内完成工单的自动生成,还能将客服系统与后台实时管理系统相连接,进行流程再造,使工单生成后可直接发送至经理处,经理在线审批,从而提升效率并实现价值转化。

这就是变革管理的优势所在。

也只有在了解这些以后,才能计算出投资回报率,并在实战中指导企业对于生成式AI的投资。如果能够达到预期,就选择扩大规模,如果不达预期,就探索新的场景。

Gartner研究副总裁孙志勇揭晓GenAI商业模式变革之背后逻辑

(来源:资料图)

选择适合的生成式AI,更好地助力商业模式创新

如上所说,目前已有五种部署生成式AI的模式。令人好奇的是,其中哪一种模式被运用得更为广泛呢?

孙志勇表示,从企业规模来看,对于体量、资金规模和IT预算较大的企业来说,使用、嵌入、扩展和定制这四种模式都会采用,而且会在定制这方面投入大量资金;对于那些中小型企业而言,绝大部分都不会采用定制模式,资金量较大的通常会采用嵌入或扩展模式,资金量较小的可能会直接采用类似虚拟助理的服务。

从行业维度入手,金融业采用大模型或生成式AI的比例最高,一般会应用在客户虚拟助理、内部员工助理和授信报告生成等方面。其次,新能源车企对于生成式AI的应用也较为广泛,多用于客户虚拟助理、智能驾驶等方面。另外,药品行业与大模型也是天然适配的,尤其是在临床测试和药品研发方面。

由于不同企业所面临的发展阶段并不相同,因此该如何选择一个更适用于自身业务需求的生成式AI,来助力商业模式的创新呢?

对此,孙志勇指出:“我们在讲部署模式时,一方面要考虑资金,还有就是要考虑企业所处的阶段。”

根据使用AI的情况,他将企业简单地分成五个阶段,分别是从零开始、开始做原型、用分散的方式做原型、大规模部署和已经将AI完全植入到生产环境中。

处于前三阶段的企业,一般会使用、嵌入和扩展这三种模式,发展至后两个阶段的企业,会采用定制或自建的模式。

原因如孙志勇所言,“在不具备大规模部署经验之前,很难做到掌握这些相关技术,等到真的想去做定制时,这些基础能力已经变成了必需品和必选项”。

那么,在了解这些内容的基础上,制定和实施生成式AI商业模式创新计划时,企业高管又该如何规划和管理资源,以确保项目顺利推进并获得最终的成功呢?

“这包含三方面最主要的因素。其一,要知道预期是什么,以及打算带来多少价值。其二,要判断大概投入多少资金才能做到这件事情。其三,考虑是否有足够的人和力量,能把这件事做成。”孙志勇如是说。

综上可以看出,即便是在生成式 AI 发展如此火爆的今天,企业也不应该盲目地进行应用。先掌握其带来的商业模式变革的背后逻辑,再根据自身的发展状况和需求,采纳其中适合业务发展的生成式 AI模式,方能有效地助力商业模式创新。

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