CEO生成式AI行動指南：利用生成式AI推動變革

CEO生成式AI行動指南：利用生成式AI推動變革由IBM發(fā)布了《CEO生成式AI行動指南：利用生成式AI推動變革》這篇報告。以下是對該報告的部分摘錄，完整內容請獲取原文查看。我們正迎來生成式AI的決定性時刻。在新一輪工業(yè)革命中，如果能夠正確投資于這項新興技術，并為員工賦予適當?shù)募夹g來高效并負責任地創(chuàng)造性使用生成式AI，企業(yè)將實現(xiàn)倍增的業(yè)務增長。1.第一部分：AI賦能的人才第1章：人才與技能生成式AI的本質是人才的工作方式。與僅關注機器能做什么的新技術不同，生成式AI增強了人類的能力。它可以自動處理各種重復性任務，從市場研究、內容創(chuàng)建、數(shù)據(jù)分析到代碼開發(fā)，實際應用比比皆是。客服人員可以運用生成式AI來處理日常問題，這樣就騰出時間來開展銷售支持工作。編碼人員可以從繁重的日常編程任務中解放出來，專注于提高代碼質量和安全性。人力資源專家可以從日常任務中抽身出來，專注于真正重要的事情?培養(yǎng)人才。反饋循環(huán)變得近乎即時，從而為實現(xiàn)新的、更好的業(yè)務成效開辟了道路。但生成式AI的影響并非在抽象的數(shù)字環(huán)境中發(fā)生，競爭優(yōu)勢乃是源自拓展員工專業(yè)知識和擴展組織能力。所有這一切都應將人力資源置于組織發(fā)展的核心位置。然而，60%的受訪高管將人力資源視為純粹的行政職能，這種風險可能會削弱這項革命性技術的積極影響。5了解如何運用生成式AI為員工賦能的領導者將實現(xiàn)倍增業(yè)務效應。一半的受訪高管表示生成式AI將改善其業(yè)務的多個方面，從決策、客戶體驗到收入增長。將人才置于生成式AI戰(zhàn)略的核心，而非技術。生成式AI不會取代人類，但使用生成式AI的人將會取代不使用生成式AI的人。請著手打造與時俱進的人才團隊。–提升人力資源的戰(zhàn)略地位，而不僅僅是行政職能；您的人力資源團隊將在構建AI驅動的未來員工團隊方面發(fā)揮戰(zhàn)略作用。首先對負責領導這項工作的人力資源專員開展技能再培訓。–制定正式、透明、以人為中心的變革管理計劃，確定生成式AI測試和采用的進展情況，并在整個企業(yè)范圍內提供有關用例、成功、失敗及經驗教訓的持續(xù)反饋。–但首先應避免“買家懊悔”思維。確保建立一個以符合倫理的方式使用生成式AI的模型，設定明確的標準、指南和期望，避免選擇錯誤或花費過高。并與整個企業(yè)的員工共享這些模型。第2章：客戶服務客戶服務已經超越其他職能，成為CEO的第一要務。在2023年初,受訪CEO告訴我們，研究、創(chuàng)新、營銷和風險合規(guī)是生成式AI最直接且最具價值的應用場景。幾個月后，客戶服務已經躍升至生成式AI實施清單的首位，獲得了更多CEO的投票，并且超過了任何其他組織職能或服務。10這在一定程度上是由于各方利益相關者施加了壓力，要求CEO實施生成式AI。近一半的受訪CEO表示，他們感受到來自客戶的壓力，要求他們加快采用這項新技術。11客戶希望快速、輕松地獲取個性化解答，這意味著AI驅動的客服機器人不僅極其實用，而且必不可少。高管們認識到生成式AI在推動客戶服務轉型方面的潛力。他們預計生成式AI會帶來一系列益處，而縮短響應時間和改善整體客戶體驗就位居前列。12但要實現(xiàn)所有這些益處，首先要從客服開始。近三分之二(63%)的受訪高管表示，到2023年底，他們將已經投資實施直接應用于客服領域的生成式AI項目，包括部署生成式AI來進行客服培訓，以及讓客服能夠直接與技術應用交互，從而提供更好的即時幫助。1為客服提供生成式AI工具，讓他們如虎添翼。讓人工客服從繁瑣的任務中解放出來，轉而專注于更加個性化的客戶互動（這才是最重要的），這是組織為客戶提供更高價值、打造差異化品牌以及將客戶服務從成本中心轉變?yōu)槭杖胍娴囊环N立即可行的方法。–優(yōu)先考慮可改善客服體驗的應用場景。顯然，組織應自動化繁瑣的手動任務，并讓客服能夠利用生成式AI來回答關于產品和服務的問題并提供建議。讓客服能夠快速輕松地訪問通話轉錄和摘要。利用生成式AI進行即時翻譯并讓客服人員能夠根據(jù)個人分析，利用技術工具來獲取指導。–讓生成式AI管理標準客戶交互，并將更復雜和敏感的問詢轉給人工客服。投資精心發(fā)展和培養(yǎng)經過嚴格培訓的人才。除了同理心之外，還要確保他們具備商業(yè)頭腦，能夠提供周到的服務，將不滿意的客戶轉變?yōu)槠放浦覍嵵С终?。–不要與客戶玩“捉迷藏”：明確告知客戶他們正在與生成式AI機器人互動，并讓他們能夠隨時要求獲取人工幫助，而不需要提供任何解釋、理由或附加條件。第3章：客戶和員工體驗生成式AI是一種令人震撼的體驗。企業(yè)不可能始終都讓所有人滿意。至少在生成式AI出現(xiàn)之前是做不到的。生成式AI打造的高度個性化體驗有望徹底變革企業(yè)與客戶及員工之間的交互方式。利用來自銷售、營銷和服務職能的真實360度客戶數(shù)據(jù)，生成式AI可以打造定制化體驗，并確定“下一步最佳行動”，從而幫助企業(yè)吸引特定客戶。例如，金融服務公司可以使用生成式AI來快速分析其客戶數(shù)據(jù)，以及來自社交來源和合作伙伴組織的數(shù)據(jù)，以確定哪些客戶最有可能采取各種行動，從開設新的支票賬戶、投資資產到申請貸款等。然后，生成式AI可以幫助該金融服務企業(yè)的高管通過個性化策略和自動化、即時定制的優(yōu)惠（翻譯成客戶的首選語言）實現(xiàn)真正的一對一營銷。在全球范圍內，62%的受訪高管表示，生成式AI將顛覆其組織設計體驗的方式，而個性化定制則是這一演進的核心。19事實上，推動組織利用生成式AI重塑體驗的兩大益處就是更好的內容質量和個性化體驗。20然而，組織如何實現(xiàn)這一目標仍然有些模糊。雖然78%的受訪高管表示其組織可以采用適當?shù)姆椒▽⑸墒紸I擴展到客戶和員工體驗中，但其中大多數(shù)仍在研究如何確保一致的質量。21超過一半(56%)的受訪高管表示并未建立適當?shù)牧鞒虂韺彶樯墒紸I的輸出并解決問題。22控制質量的一種方法是使用專有的生成式AI模型，該模型基于經過許可的材料進行了訓練，經過編程以滿足特定的性能標準，并且只能由員工訪問。這些模型可以無縫整合到組織的現(xiàn)有基礎架構中，從而提供更加一致的用戶體驗。找到并消除摩擦。雖然所有人都可以使用生成式AI，但CEO如何選擇使用此功能可能將成為一項差異化因素。通過分析大量用戶數(shù)據(jù)，生成式AI可以識別常見的痛點，并設計直觀、極具吸引力且獨特的體驗。將此作為您的終極目標，以實現(xiàn)非凡成效。–鼓勵設計師成為內容策展人。利用生成式AI增強內容創(chuàng)作，以創(chuàng)建可根據(jù)用戶訪問和交互方式自動調整的自適應設計。在可發(fā)揮關鍵作用的細節(jié)上加入人性化因素。–讓一切成為專屬。并非所有用戶都采用相同的體驗交互方式。對專有數(shù)據(jù)進行更深入的投資，作為對開放模型的補充，以幫助生成式AI識別客戶和員工的特有模式。隨著時間的推移，生成式AI還可以使用專有數(shù)據(jù)來定制、完善和改善體驗。–注重設計思維。利用生成式AI使復雜問題簡單化，而不是恰恰相反。將設計融入到您的一切活動中，改變事物的運作方式，而不僅限于形式。2.第二部分：AI賦能的數(shù)據(jù)與技術第4章：平臺、數(shù)據(jù)和治理生成式AI再次提供了建立平臺業(yè)務模式的機會。全球最具價值的企業(yè)都以平臺為核心。這些企業(yè)的成功很難復制，但生成式AI使新一輪商業(yè)模式創(chuàng)新成為可能。事實上，受訪高管預計，2023年的平臺投資回報率將比2020年高出57%。35更能說明問題的是，94%的受訪高管表示計劃在2022年參與平臺商業(yè)模式，而2018年這一比例僅為46%。36成功的平臺將適當?shù)臄?shù)據(jù)、模型架構、治理和計算基礎設施結合在一起，確保在整個生態(tài)系統(tǒng)中創(chuàng)造可靠的價值，覆蓋“任何人、任何位置”。然而，《哈佛商業(yè)評論》發(fā)現(xiàn)，在過去20年中，只有17%的平臺取得了成功。37生成式AI或許就是一項缺失的要素。生成式AI可以轉變組織內部的各個職能，從而為平臺賦予超能力。受訪高管預計，生成式AI將對銷售(57%)、研究和創(chuàng)新(55%)、產品開發(fā)(55%)和客戶服務(37%)產生最大的影響。收集您在上次考慮成為平臺企業(yè)時無法獲得的所有平臺拼圖。–像初創(chuàng)公司一樣行動。避免僅關注小幅增長的漸進主義。設計一個生成式AI平臺業(yè)務，使其在未來三年內成為您最大、增長最快、利潤最高的業(yè)務部門。–采用以結果為導向的設計，適應變化。在構建平臺時，以在每個接觸點為平臺參與者帶來真正增值為核心。建立一種機制，根據(jù)不斷增長的數(shù)據(jù)量持續(xù)評估和迭代模型。–在投資之前進行測試。在做出重大投資決策之前，測試您的平臺所依賴的新生成式AI功能。從面向客戶的AI計劃的進展中吸取經驗教訓。第5章：開放創(chuàng)新和生態(tài)系統(tǒng)生成式AI重塑了創(chuàng)新和生態(tài)系統(tǒng)所貢獻的價值。生成式AI不僅僅是創(chuàng)新工具箱中的一項新工具，而是一個完整的工作坊。每天，人們都在探索如何以各種創(chuàng)新的方式，運用生成式AI來自動處理任務、制定業(yè)務決策以及為未來的變革做好計劃。任何企業(yè)領導者都不甘于落后。大約一半的受訪CEO表示感受到來自業(yè)務合作伙伴的壓力，要求他們加速采用生成式AI。三分之二的受訪高管表示其組織需要快速采用生成式AI來推動創(chuàng)新。46然而，目前只有39%的受訪組織正在實施或運營生成式AI來推動創(chuàng)新和研究。47走在前面的組織可能會實現(xiàn)巨大的回報。在創(chuàng)新領域表現(xiàn)突出的企業(yè)可實現(xiàn)比其他企業(yè)高出74%的年收入增長率。48生成式AI有望通過轉變整個工作流程來進一步推動生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新。絕大多數(shù)受訪高管表示，生成式AI將極大地改善創(chuàng)意構思(80%)、發(fā)現(xiàn)(82%)、與合作伙伴攜手創(chuàng)新(77%)以及創(chuàng)新執(zhí)行(74%)。49為了充分把握這一機會，CEO可能需要重新思考整個企業(yè)的運作方式。只要立足于高層次的戰(zhàn)略視角，并愿意重新審視計劃，企業(yè)領導者就可以找到在生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴關系中創(chuàng)造和獲取價值的新方法。以創(chuàng)新方式開展創(chuàng)新。運用生成式AI激發(fā)創(chuàng)造力并加強整個創(chuàng)新周期中的協(xié)作。統(tǒng)籌整個生態(tài)系統(tǒng)的專業(yè)知識來解決復雜問題，開發(fā)極具競爭力的產品，并顛覆傳統(tǒng)的商業(yè)模式。–將生成式AI轉變?yōu)閯?chuàng)新的變革性力量。要充分發(fā)揮生成式AI在創(chuàng)新領域的價值，就需要改變整個創(chuàng)新運營模式。將生成式AI視為提高創(chuàng)新效率和成效的變革性機會。–通過增強和自動化來提升創(chuàng)新力。在整個創(chuàng)新工作流程中采用生成式AI來提高速度、規(guī)模和影響力。運用自動化來解放生產力，讓人才更積極地參與整個企業(yè)的創(chuàng)新工作流程。–引入大規(guī)模試驗。針對生成式AI如何以受控方式應用于創(chuàng)新進行假設、試驗和調整。衡量生成式AI相對于“手動”流程的創(chuàng)新成果，作為價值證明。第6章：應用現(xiàn)代化生成式AI與應用現(xiàn)代化相結合，有助于形成敏捷性和收入雙增的良性循環(huán)。應用現(xiàn)代化（更新傳統(tǒng)系統(tǒng)和應用以融入現(xiàn)代技術和架構的過程）是實現(xiàn)業(yè)務敏捷性的前提條件。與其將現(xiàn)代應用程序附加到傳統(tǒng)舊式系統(tǒng)上，導致技術環(huán)境變得更加復雜，企業(yè)可以利用生成式AI來加速應用現(xiàn)代化，從而實現(xiàn)數(shù)字化轉型。借助生成式AI，企業(yè)可以自動化和簡化應用現(xiàn)代化過程的各個環(huán)節(jié)，從而更有效地利用資源。生成式AI可以生成代碼片段和應用組件，并自動進行測試，以確保應用性能符合預期。采用敏捷實踐的CEO實現(xiàn)出眾收入增長的比例要比其他組織高出43%。56如今，79%的受訪高管表示，在應用現(xiàn)代化項目中使用生成式AI將提高業(yè)務敏捷性。57盡管生成式AI在所有這些技術進步中發(fā)揮著關鍵作用，但只有27%的受訪高管表示其組織已經實現(xiàn)了主要工作流程的現(xiàn)代化。四分之三的受訪高管表示其組織尚未實現(xiàn)現(xiàn)代化，仍然是在分散化的系統(tǒng)中使用碎片化的技術和工具。58將生成式AI應用于已經實現(xiàn)現(xiàn)代化的應用，以實現(xiàn)易于把握的成果。所有人都希望能夠快速取得成果。將生成式AI應用于已經實現(xiàn)現(xiàn)代化的應用，以展示其潛力，并克服讓某些現(xiàn)代化項目飽受困擾的阻力。–注重低風險、高可見度的機會。利用生成式AI來進一步提升特定業(yè)務系統(tǒng)和應用的現(xiàn)代化水平，例如已經實現(xiàn)現(xiàn)代化的生產制造系統(tǒng)或服務交付運營系統(tǒng)。–跟蹤和衡量生成式AI對開發(fā)者效率的影響。利用這些數(shù)據(jù)向其他業(yè)務部門的領導者展示生成式AI的價值，并爭取支持。–引入經驗豐富的人才來組建新團隊，充當跨職能指導和倡導者的角色。在整個企業(yè)中探索生成式AI現(xiàn)代化的機會，從而更加廣泛地創(chuàng)造價值。第7章：負責任AI與倫理CEO不能在AI倫理問題上推卸責任。生成式AI就像是“狂野西部的淘金熱”。對財富的追逐已經超過了規(guī)則和法規(guī)，早期的探礦者有機會一夜暴富。但是，這是以什么為代價呢？如果組織太急于求成，而未考慮復雜的AI倫理和數(shù)據(jù)完整性問題，就可能會因短期利益而損害長期聲譽。高管們了解其中的風險：58%受訪高管認為采用生成式AI存在重大倫理風險，如果沒有新的治理結構或者至少更加成熟的治理結構，就無法管理這種風險。67然而，許多高管都難以將原則付諸實踐。盡管79%的受訪高管表示AI倫理對其企業(yè)級AI方法很重要，但只有不到25%的受訪高管實施了AI倫理的共同原則。68正是因此，CEO必須掌控全局并為其他人開辟道路。直接向CEO尋求AI倫理指導的高管人數(shù)要比向董事會、總法律顧問、隱私官或風險與合規(guī)官尋求AI倫理指導的高管人數(shù)多出大約2倍。6980%的受訪高管表示，企業(yè)領導者（而不是技術領導者）應當對人工智能倫理負主要責任。70除了決策以外，CEO還必須負責向其他領導者普及關于新興倫理問題的知識。通過將關于可信AI的對話提升到其他高級管理層和董事會的層面，CEO可以確保這些關鍵利益相關者不會被邊緣化。采取積極主動、包容性的方法有助于確保每個人都了解風險以及管理這些風險的明確行動計劃。這樣一來，組織可以加快行動速度，同時保持領導層協(xié)同一致。讓倫理團隊在決策中占有一席之地?而不是僅給予口頭上的支持。采取行動，將意圖付諸實踐。為倫理團隊、政策和監(jiān)測流程提供支持。適時向董事會和外部報告進展情況。–即使超出了自己的舒適區(qū)，也應做到掌控一切。考慮任命一位首席AI倫理官或其他領導者來負責整個企業(yè)的AI實踐，并明確當前高管角色的責任。確保各個業(yè)務部門和職能部門的高管遵循共同的AI倫理目標。確保在決策中納入合適的人員，包括風險與信息安全主管。–創(chuàng)建有效的人機偕行關系。設定基調并在自動化與增強之間取得適當?shù)钠胶?。建議創(chuàng)建并采用AI設計指南，并將有關算法責任的具體部分納入企業(yè)的商業(yè)道德準則。積極制定培訓、AI和數(shù)據(jù)素養(yǎng)以及變革管理議程。以尊重和關懷的方式對待受影響的員工。–建立“倫理互操作性”。發(fā)現(xiàn)并吸引注重AI的關鍵技術合作伙伴、學者、初創(chuàng)公司和其他業(yè)務合作伙伴，增強您的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。確認價值觀是企業(yè)形象和文化的一部分，并確保所有合作伙伴的價值觀相一致。第8章：技術支出生成式AI的熱潮正在導致超出預期的支出。生成式AI正在揭示傳統(tǒng)資金分配實踐中存在的問題。與任何新興技術一樣，這本質上是一個動態(tài)的過程。項目需求和創(chuàng)造價值的方式日新月異，給傳統(tǒng)的預算流程帶來了巨大的困擾。如果企業(yè)高管無法確定哪些生成式AI項目在下個季度最重要（更不用說下個財年了），他們將無法行之有效地分配資金。這項創(chuàng)新技術勢必會顛覆IT預算模式。而且，我們的數(shù)據(jù)表明，基礎結構已經在發(fā)生變化。目前，受訪IT高管提高了2023年生成式AI預算的估值，達到四個月前的3.4倍。81對于一家年收入200億美元的組織來說，這相當于在一個季度多一點的時間里，預計支出將增加500萬美元。我們預計，隨著生成式AI的成熟和應用場景的落地，高管對預算的預計值將繼續(xù)增長。不過，只有15%的受訪IT高管預計會通過增加支出來為生成式AI的預算增長提供資金支持。相比之下，許多高管預計從其他IT投資中騰出資金來分配給生成式AI項目。33%的受訪高管表示，這筆資金將以犧牲非人工智能IT支出為代價。較大比例(37%)的受訪高管預計將從更廣泛的AI投資組合中抽調生成式AI支出，這反映了對傳統(tǒng)AI與生成式AI項目之間的協(xié)同效應的期望，以及/或者針對整體AI項目組合的調整。82這種重新分配預算的方法是合理的，但是否現(xiàn)實呢？隨著生成式AI在整個行業(yè)中普及，它將產生全面的成本影響。尤其是，隨著對生成式AI解決方案的需求不斷增長，人力支出和云計算支出也將同步增長?？偠灾?，影響將是廣泛而深遠的?對于一家領先企業(yè)來說，增加500萬美元的預算可能不會有太大作用。切勿讓不斷增長的IT預算成為負擔。CEO需要清楚了解高影響力項目將如何利用人力資源和技術資源來為相關成本準確分配預算。–洞悉支出全景?；谄谕麖纳墒紸I中獲得的影響，分析整個IT成本網(wǎng)絡。全面分析IT、云計算和人員的整個成本網(wǎng)絡，確?？缢型顿Y創(chuàng)造更大的業(yè)務價值。–在整個企業(yè)范圍內擴展財務運營(FinOps)功能，以全面了解所有AI、混合云和應用現(xiàn)代化投資的成本與支出。了解員工當前所從事的工作，其成本是多少，并回溯到具體的項目、應用和計劃，從而優(yōu)化支出。–將圖形處理單元(GPU)納入視野。生成式AI需要GPU芯片的超強處理能力，而這種芯片非常短缺。GPU的市場價格將推高構建和交付生成式AI服務的成本，并且很可能會體現(xiàn)在企業(yè)的云計算成本中。3.第三部分：AI賦能的運營第9章：供應鏈實時數(shù)據(jù)終于成為現(xiàn)實。隨著全球供應鏈持續(xù)動蕩，企業(yè)高管們迫切需要建立單一可信的信息源。事實上，實時響應需求波動是未來三年內的首要運營優(yōu)先事項(51%)。90而生成式AI讓這一目標成為現(xiàn)實。生成式AI可以幫助企業(yè)高管從整個供應鏈中收集實時數(shù)據(jù)，并避免不同觀點導致的混亂。團隊不必再爭論哪一項數(shù)據(jù)是正確的，而是通過同一個信息視圖來迅速做出決策，并增強創(chuàng)新能力。近三分之二(62%)的高管預計生成式AI將加快發(fā)現(xiàn)速度，從而創(chuàng)造新的產品和服務創(chuàng)新來源。91那些正確運用生成式AI的企業(yè)可以建立關鍵優(yōu)勢：生成式AI領先者組織在創(chuàng)新方面的成效要比其他組織高出53%。92當然，實時數(shù)據(jù)不會一夜之間就出現(xiàn)在儀表盤中。為了充分利用這一寶貴資產，首席執(zhí)行官需要解決一系列實際而務實的數(shù)據(jù)問題，從數(shù)據(jù)細分和清理到確定如何在整個組織中使用結構化和非結構化數(shù)據(jù)。摒棄“救火”思維，開始重新思考供應鏈。通過實時、數(shù)據(jù)驅動的見解推動創(chuàng)新。結合運用這些見解與業(yè)務知識來建立差異化優(yōu)勢。確定哪些數(shù)據(jù)應集中管理，而哪些數(shù)據(jù)應保留在邊緣或由第三方進行處理，以實現(xiàn)價值最大化。–通過高級建模打造現(xiàn)代化供應鏈。利用生成式AI的獨特優(yōu)勢來推動供應鏈應用和架構現(xiàn)代化。運用量子計算工具和方法充分發(fā)揮擴展建模和優(yōu)化功能的優(yōu)勢。–識別隱藏痛點，作為有針對性的候選創(chuàng)新目標。鼓勵在需求波動、采購、生產和分銷領域開展端到端實驗。積極開展供應鏈社區(qū)整合，并利用生成式AI和海量數(shù)據(jù)來推動預測性和前瞻性分析。–用實時供應鏈大語言模型(LLM)查詢替換傳統(tǒng)儀表盤。將全面的供應鏈指標和事務數(shù)據(jù)輸入到生成式AI模型中。利用大語言模型的即時洞察來實時做出決策?；诓罹喾治龊拖嗷リP聯(lián)點來構想新實踐。運用這些建議來做出預測性和前瞻性的決策與行動。第10章：營銷營銷團隊是企業(yè)級生成式AI的引領者。如果所有日常重復性任務均實現(xiàn)自動化，人類的時間應當投入到哪些領域？超過四分之一(27%)的受訪高管預計，在采用生成式AI之后，營銷角色將實現(xiàn)自動化。104盡管這對營銷專業(yè)人士來說聽起來很可怕，但全球大型廣告組織WPP的首席執(zhí)行官MarkRead指出，這其中蘊藏著巨大的機遇。“我們知道[生成式AI]會顛覆哪些工作，但我們不知道AI會創(chuàng)造哪些工作。我確信它將創(chuàng)造很多、很多的就業(yè)機會。比如說，WPP內部可能有一半的工作崗位在20年前是不存在的。我們沒有社交媒體經理，沒有程序化媒體經理，沒有搜索引擎優(yōu)化師。還有很多?！?05為了充分發(fā)揮其價值，生成式AI模型需要訪問從營銷、銷售到服務的整個互動鏈的客戶數(shù)據(jù)。這意味著，營銷團隊面臨著巨大的增長機會，但也需要拓寬數(shù)據(jù)隱私與治理視野，以管理品牌風險并維持客戶信任。然而，只有24%的受訪CMO表示其營銷部門正在與銷售部門和客戶服務部門合作實施生成式AI。106重新思考營銷運營模式，實現(xiàn)更有效的人機偕行關系，讓人類專注于更高價值的工作。增強創(chuàng)造力、創(chuàng)新力、戰(zhàn)略思維、決策力、產品定位和營銷能力可幫助營銷團隊提升技能并加速學習曲線。當營銷團隊取得進展之后，CEO就可以將從中學習到的知識和經驗提煉成路線圖，以幫助其他職能部門在整個企業(yè)中更有效地整合這項技術。將營銷團隊樹立為AI驅動的勞動力轉型的模范。讓CMO重新定義營銷人員的工作職責，以及他們不應承擔的工作。將所學習到的經驗與教訓應用到企業(yè)中其他職能部門的轉型中。–讓CMO成為360度客戶視圖的倡導者。將營銷團隊打造為品牌的客戶體驗和生命周期的負責人。為營銷團隊賦予影響整個企業(yè)客戶價值鏈的職責和權力。充分利用生成式AI創(chuàng)造的全新互動機會，同時認識到并解決品牌風險。–注重創(chuàng)造更高價值的角色。與CMO合作打造具備生成式AI時代所需技能的營銷團隊。與客戶服務一樣，將從營銷重塑中吸取的經驗與教訓應用到其他職能中。–將擔憂轉化為期待。鼓勵CMO實施目標驅動、有針對性、正式的變革管理方法，以幫助營銷人員理解并接受其角色的新價值主張。自上而下且自下而上地推動開放、透明和真實的溝通。第11章：網(wǎng)絡安全生成式AI引入全新的風險與威脅。生成式AI為網(wǎng)絡攻擊者提供了全新的武器庫。當今的黑客不再僅僅是偽造電子郵件，而是可以模仿聲音、面孔，甚至個性來誘騙受害者。而這還只是開始。隨著生成式AI在未來半年到一年內持續(xù)普及，專家們預計新型入侵攻擊將達到前所未有的規(guī)模、速度、復雜性和精密性，各種新的威脅形式也會不斷涌現(xiàn)。從可能性和潛在影響的角度來看，大規(guī)模發(fā)起的自主攻擊將成為最重大的風險。不過，受訪高管們預計，黑客偽造或冒充可信用戶將對業(yè)務產生最大的影響，其次是創(chuàng)建惡意代碼。112組織實施生成式AI的方式也可能會帶來新的風險。事實上，47%的受訪高管擔心在運營中采用生成式AI會引發(fā)針對其組織自主AI模型、數(shù)據(jù)或服務的新型攻擊。113幾乎所有受訪高管(96%)表示，采用生成式AI可能會在未來三年內導致其組織出現(xiàn)安全漏洞。114全球數(shù)據(jù)泄露的平均成本為445萬美元，美國更是高達948萬美元。在此形勢下，許多企業(yè)正在加大投資力度，以應對新興網(wǎng)絡安全風險。115受訪高管表示，其組織2023年的AI網(wǎng)絡安全預算相比2021年增加了51%。而且，他們預計到2025年，這一預算將再增加43%。將生成式AI視為迫切需要加以保護的重要平臺。敦促網(wǎng)絡安全領導者緊急行動，即刻著手應對生成式AI的風險，而不是采取分步措施。–理解當前的AI風險狀況。舉辦董事會級會議，召集網(wǎng)絡安全、技術、數(shù)據(jù)和運營領導者共同討論不斷演化的風險，包括生成式AI的哪些使用方式有可能暴露敏感數(shù)據(jù)，并允許以未經授權的形式訪問系統(tǒng)。讓每個人都了解新興的“對抗性”人工智能?即便是在核心數(shù)據(jù)集中引入幾乎察覺不到的細微變化也可能會導致惡意結果。–確保整個AI管道安全無虞。專注于對用于訓練和