以人工智能获胜：业务领导者从战略到执行的AI指南—— IMD playbook

1业务领导者从战略到执行的AI指南—— IMDplaybook以人工智能获胜2以人工智能获胜：从战略到执行的商业领袖人工智能指南——一本IMD手册 304081012161822285052545860内容执行摘要生成式AI的未来：新兴技术与范式转变理解生成式AI标志着一个战略转折点——然而，大多数领导者还没准备好不同功能的 GenAI 实施方式有何差异工作生产力的提升聚焦：部署生成式人工智能以推动可持续发展从成功实施人工智能的组织中吸取的教训：定义金融服务、消费品、汽车行业的 AI 成熟度医疗保健和制药，以及制造业管理风险识别和减轻潜在陷阱网络安全：如何构建安全设计的战略结论要点和建议建筑 32真正的AI挑战：赋能人们，而不仅仅是平台 34价值—数据—人员框架：将IMD模型应用于现实世界 40场景构建为成功：能力和风险管理 44401以人工智能获胜：从战略到执行的商业领袖人工智能指南——一本IMD手册执行摘要5 跨行业价值创造执行摘要做出最佳投资关于他们采用人工智能来转变其商业战略和运营的有效程度。结果是 令人惊讶 是的，科技公司表现良好。但金融服务、电信、消费品和能源领域的代表也都在前列。然而，尽管投资回报率（ROI）可能有所不同，但很清楚，各公司都在竞相投资：高德纳（Gartner）已经预测了全球GenAI支出有望在2025年达到6440亿美元 较2024年大幅增长了76.4%。并且时间表正在缩短：据IDC研究，五分之二的组织实施时间少于六个月。这些是在速度上的高风险投资。人工智能（AI）的应用将在未来12或36个月内如何改变您的组织？根据 Gartner 2025预测 到明年，20%的组织将使用人工智能来扁平化其结构，消除超过一半的现有中层管理职位，并且在未来四年内，十分之一的世界董事会将使用人工智能指导来挑战对其业务具有核心重要性的执行决策。看看你现在的公司：你是谁，以及你如何做决策，将在未来几年发生巨大变化。这些组织正在实施人工智能解决方案，它们以自己的方式、出于自己的原因，但最重要的是，它们都在取得进展。如果您是一位商业领袖，您可能已经接受人工智能将改变您工作和个人生活的许多方面。然而，您可能不确定如何制定一个战略来充分利用人工智能。您可能担心被落下。结合我们的AI成熟度指数，本文档旨在展示良好状态是什么样的，并为有效部署人工智能提供路线图。在医疗保健领域，AI被用于诊断、个性化治疗、药物发现和开发。AI被应用于金融服务，以减少欺诈、增强安全性和定制金融建议和服务。如果自动驾驶汽车在物流中尚未成为常态，它们正在兴起，并且世界各地智慧城市依赖于智能交通管理和拥堵控制。在IMD的年度 人工智能成熟度指数 ，我们排名全球200家领先企业这让领导层需要充分掌握信息、正确地支出，并且要意识到他们的决定将对他们的组织、员工和地球产生的影响至关重要。人工智能消耗大量的能源。此外，也有越来越多的 对AI的担忧采用生成式人工智能（GenAI），特别是，代表着关键时刻，具有变革企业潜力的可能性，其程度不亚于互联网的出现。但伴随着重新想象我们如何工作、创造和解决问题的潜力而来的是，使用这些工具的人类承担着巨大的责任，以有益于社会的方式使用它们。随着技术的成熟，一些现有问题，如数据偏差，可能会减少。但其他问题会出现。例如，人工智能的快速采用带来了环境成本：美国能源部去年的一份报告发现， 到2028年，人工智能可能会将数据中心消耗的国家电力供应比例从4.4%提高到12% 仅在美国。为满足这一需求，报告建议，一些发电厂预计将燃烧更多的煤炭和天然气。了解人工智能格局：人工智能采用的当前趋势与挑战在IMD，我们看到为自主性设计的AI在落地应用上出现了巨大增长；在商业领域的自主AI已经超越了自动化任务，正如我们在工业AI领域看到的，这已经持续了十多年；现在它正在构建能够自行管理并优化整个业务职能的系统。许多人对于人工智能的投资回报率持乐观态度。根据统计，每公司向人工智能投资1美元，就能平均获得3.5美元的回报。 由IDC进行的一项最新研究，并由微软赞助 ,在金融服务、媒体和电信领域，迄今为止显示出最高的投资回报率…。该研究发现在全球范围内，每20个组织中就有一个实现了可观的8美元回报。 摩根士丹利研究估计人工智能驱动的生产力可能为标普500指数成分股公司的2025年净利率增加30个基点。其他人的预测则要保守得多：波士顿咨询集团于2025年中的一项调查发现，在金融职能方面的AI投资，中位数投资回报率仅仅在10%，三分之一接受调查的领导者报告收益有限或没有收益。6但我们现在正处在另一个关键时刻：GenAI改变了规则，使机器能够通过从现有数据中学习模式来创建新内容，如文本、图像、音乐和代码。GenAI正在通过将AI的能力从分析型和决策型任务拓展到创意型和生成型任务，改变数字化转型的格局。这为组织内部的自动化、个性化和创新带来了新的可能性。本指南借鉴了IMD学院丰富的科研成果，为领导者提供了在当前利用其行业最佳AI能力的可操作指南。从高管层到各组织中的运营领导者，本文探讨了嵌入AI到战略中的商业案例，并阐述了相关风险。战略要务：为何人工智能转型迫不及待已创造出新的数字鸿沟 在拥有计算机能力（主要在北半球）的国家和尚未拥有支持人工智能的数据中心的国家之间存在着差距。这种差距将在地缘政治、经济增长和创新能力中发挥作用。现在是定义人工智能将在你的组织中发挥的作用、优先考虑战略目标并明确界定人类代理在交付中所扮演的角色的时候。传统人工智能专注于分析数据以做出更好的预测并改进决策。从Netflix的个性化内容推荐等B2C应用到西门子基于机器学习的预测性维护解决方案等工业环境，其应用已经改变了我们做生意的模式超过十年。我们也看到了许多公司因各种组织、数据或能力原因而持续努力从人工智能中提取价值。7执行摘要8由 Misiek Piskorski 创作读者指南以人工智能获胜：从战略到执行的商业领袖人工智能指南——一本IMD手册随着组织整合生成式人工智能，技术格局正在快速演变。对于准备迎接下一波人工智能驱动转型的企业来说，了解这些新兴趋势至关重要。对于组织而言，RAG 解决了关键挑战：幻觉、过时信息和缺乏领域专业知识。通过将人工智能连接到专有数据库和实时数据流，公司确保了信息的准确性，同时保持了竞争优势。RAG 还提供了监管行业至关重要的审计追踪。生成式人工智能的计算需求正在推动专用处理器的创新。除了传统的GPU之外，TPU和NPU等专用AI芯片正变得越来越复杂，而神经形态计算则模仿大脑架构以显著提高能效。量子-人工智能混合系统为某些问题承诺指数级的速度提升。这些进步将使组织能够在本地运行复杂的AI模型，从而降低响应速度、提高隐私性，同时使人工智能更容易被中小企业使用。革命性的模型架构和能力检索增强生成（RAG）结合了生成能力与实时访问当前、组织特定信息的能力。RAG系统不依赖仅限于训练数据，而是查询数据库和文档来提供准确、与上下文相关的响应。生成式人工智能正在从文本扩展到能够无缝处理和生成文本、图像、视频和音频的多模态系统。视频生成模型的逼真度正接近照片级，使组织能够以前所未有的规模创建定制内容。生成式AI的未来：新兴技术与范