生成式AI：商业应用中的变革力量与挑战
生成式AI（GenAI）即将彻底改变商业世界，但许多公司由于其性能和收入影响的指标不明确，对其采用持谨慎态度。最近分析表明，GenAI在商业中的投资回报率（ROI）往往低于预期。多种因素导致了这一结果，包括开发和运行大型语言模型（LLMs）的高成本、数据质量差、风险控制不足、成本上升以及商业价值不明确。据Gartner称，高达30%的GenAI项目在概念验证后被放弃，原因即在于此。
洞察力投资者Jamin Ball指出，尽管AI投资可能不会立即带来财务收益，但忽视这项技术可能导致市场份额和相关性的丧失。他强调，虽然AI可能不会立即提升收入，但它可以显著提升用户体验，改善客户留存率和流失率等关键指标。首席信息官（CIO）和首席财务官（CFO）面临艰巨任务：他们必须证明这些开支的合理性，并期待在AI采用的早期阶段获得可行的投资回报。
对AI的犹豫不决让人想起历史上技术变革的时期，例如18世纪末从蒸汽到电力的转变。忽视AI的进步可能带来灾难性后果，这凸显了商业领袖做出明智决策的紧迫性。大型企业可能依赖德勤、麦肯锡和埃森哲等咨询公司来应对这一变革，但这可能增加成本并延迟收益。最终，CIO必须决定是否继续进行AI投资，平衡落后风险与潜在变革利益。
关键要点
- GenAI在商业中的ROI往往低于预期，面临多重挑战。
- 高成本和运营费用可能超过短期生产力提升。
- 高达30%的GenAI项目因数据质量差、风险控制不足和商业价值不明确而被放弃。
- 尽管存在这些挑战，忽视GenAI可能导致市场份额和相关性的丧失。
- 商业领袖应采取平衡方法，投资于具有明确成功标准的小规模试点项目，并在技术证明其价值后扩大规模。
分析
尽管GenAI的ROI目前尚不确定，但历史类比表明，此类技术的变革潜力是巨大的。例如，移动和云计算革命彻底改变了行业并催生了新的市场领导者。延迟采用的公司后来往往面临竞争劣势。尽管一些传统行业如制造业没有经历同样程度的颠覆，但如果它们不适应，仍会面临重大影响和错失机会。
云计算和移动技术改善了供应链管理、预测性维护、实时数据分析和物联网设备的集成，从而实现更明智的决策和优化流程。它们还允许远程监控和管理制造流程，提供灵活性并减少停机时间。在客户参与和产品开发方面，这些技术促进了更好地理解客户需求和反馈，从而改进产品设计和加快新产品上市时间。
在GenAI的背景下，类似情况正在出现。尽管短期ROI可能不确定，但长期利益和变革潜力是显著的。因此，传统行业的商业领袖应考虑在GenAI上进行战略性、有节制的投资，专注于具有明确目标和可扩展利益的试点项目。这种方法可以帮助他们保持竞争力，并利用GenAI的变革潜力，而不会过早过度投入资源。
你知道吗？
- 生成式AI： 生成式AI系统创造新内容，包括文本、图像和工作流程。与专注于分析现有数据的传统AI不同，生成式AI生成新数据以增强业务流程、客户互动和产品开发。
- 流失率： 在商业环境中，流失率指在特定时期内客户停止与公司互动的比率。AI可以通过预测客户行为、个性化服务和改善客户支持来显著降低流失率，从而减少客户流失的可能性。
- 咨询公司如麦肯锡和CTOL.digital： 这些公司提供跨多个领域的咨询和实施服务，包括技术和商业战略。他们帮助大型企业将AI整合到运营中，从战略开发到执行，尽管这可能增加成本并延迟即时收益。
生成式AI对商业生存和竞争力至关重要。在寻求验证AI投资的明确指标时，尽管AI投资可能不会立即提升收入，但它们显著提升了用户体验。忽视AI可能导致市场份额和相关性的丧失，敦促商业领袖考虑战略性、有节制的投资，以保持在不断变化的科技前沿。