领跑者的AI扩展指南：行业领袖的教训

行业领袖的教训领跑者的AI扩展指南 2senthil ramani领跑者扩展人工智能指南：行业领袖的教训蓝关作者菲利普·鲁西埃首席人工智能官埃森哲数据与人工智能全球负责人，埃森哲全球创新和人工智能首席专家，埃森哲研究 3领跑者扩展人工智能指南：行业领袖的教训关于研究我们对2000名C级高管和数据科学高管进行了调查，他们领导着全球最大的1998家公司（收入超过10亿美元），这些公司在15个国家（澳大利亚、巴西、加拿大、中国、德国、法国、印度、意大利、日本、沙特阿拉伯、新加坡、西班牙、阿拉伯联合酋长国、英国和美国）设有总部，并在九个行业（银行、保险、能源、消费品和服务、生命科学、公用事业、零售、公共服务和通信媒体）运营。这项从2024年6月到7月进行的调查旨在阐明公司如何开发和使用人工智能模型来创造财务和非财务价值。调查涵盖了组织的数据和人工智能战略、数据和人工智能架构、战略赌注的预算和投资、人才战略、生态系统战略、负责任的人工智能、人工智能相关挑战和人工智能采用率等议题。在本报告的语境中，“扩展人工智能”是指将人工智能应用扩展到整个企业，以实现更广泛、更具影响力的成果。“扩展”包括将人工智能整合到不同的业务流程和工作中；确保在资产和员工中广泛采用；与现有系统无缝集成；推动创新以在市场上获得竞争优势；以及以其他方式改进关键绩效指标。“生成式人工智能”是一个总称，用于指代能够产生全新输出（如文本、图像、视频、音频和代码）的人工智能。为了识别最重要的战略赌注（参见下文“采取战略行动”），我们还采访了 Accenture 内部和外部众多 C 级别的专家。此外，我们还利用机器学习来识别与扩展战略赌注相关的关键能力以及公司发展这些能力的进展情况。我们的研究进一步得到了我们在帮助客户扩展 AI 解决方案方面丰富经验所提供的见解的丰富。通过借鉴这些多样化的输入，我们的研究结论既涵盖了人工智能的战略视角，也反映了现实世界的执行挑战。 4执行摘要领跑者扩展人工智能指南：行业领袖的教训与此同时，我们的研究揭示，一小部分公司（“领跑者”）已经通过生成式人工智能重塑企业取得了相当大的成功。这些公司始终做对了一件非常重要的事情：他们将我们所说的“基本盘”生成式人工智能投资与“战略赌注”（见下文，“要有策略”）相结合。因此，重塑需要将人工智能深度融合到公司战略的核心。为此，企业必须在首席执行官和董事会积极主动的领导下，超越人工智能的表面应用，优先考虑解锁人工智能全部潜力的结构和战略变革。领跑者例如在他们关键的赌注中使用代理式人工智能来提高效率。并且在他们战略性的赌注中，他们部署代理式人工智能来彻底重塑他们的组织流程和工作流程。尽管每家企业都可能希望拥有人工智能驱动的优势，但许多公司仍然在努力超越其最初的 AI 实验。我们的研究也表明，这其中的一个大原因在于低数据“准备度”——这发生在所有类型的数据，尤其是非结构化数据，没有得到充分利用。我们调查的70%的公司承认在扩展人工智能时需要强大的数据基础。凭借高级推理能力，AI代理能够自主协作，在规模化上提升质量、生产力和成本效率。代理式架构正在迅速普及：本报告调查中，三分之一的受访公司已开始使用AI代理来增强其创新能力。但要使用生成式人工智能（生成式AI）重塑企业，并不仅仅是部署几个聊天机器人那么简单。重塑意味着要构建先进的AI能力，例如“代理架构”，这是一种超越自动化常规任务、以协调整个业务工作流程的人工智能代理网络。令人鼓舞的是，大多数商业领袖都认识到了这一挑战。例如，在我们调查的公司中，70%承认在扩展人工智能时需要强大的数据基础。数据当然不是企业利用生成式AI进行重塑的唯一障碍。过时的IT系统，以及员工分别缺乏对生成式AI工具、全面培训和领导层清晰指导的访问，也是重大障碍。对于企业而言，在竞争对手中保持持续的竞争优势一直是圣杯——一个渴望得到却又难以企及的奖赏。然而，如今，生成式人工智能和其他形式的人工智能已经逆转了局面，将曾经无法企及的目标变为可达。这就是为什么世界上最大的公司在大量投资数据和人工智能的原因。 5获取战略领跑者扩展人工智能指南：行业领袖的教训“基础投入”则相反：驱动组织内广泛人工智能采用并验证该技术处理特定用例（如能够无缝切换文本和语音交互的客户支持中心）能力的基础性投资。虽然基础投入只能提供增量价值，但它们仍然是人工智能成熟度的重要证明点。因此，即使公司专注于少数战略性赌注以推动企业再造，也应继续进行基础投入。该调查涵盖了 2,000 名高管，来自 1,998 家公司。95% 置信区间中点的声明误差范围为 +/- 2.2 个百分点。“战略赌注”是针对生成式AI的重要且长期的投资，它们专注于公司价值链的核心（例如，对于保险公司是承保和理赔，对于公用事业公司是资产管理，对于生命科学公司是研发），并且还能带来非常巨大的回报。战略赌注旨在最大化生成式AI的潜力，以驱动变革性、特定行业、流程层面的效率，以及卓越的生产力、创新和收入增长。后来，我们对来自全球前1998家最大公司的2000名高管*进行的调查揭示了这些组织通过扩展各自行业专注的战略赌注来采用通用人工智能的程度。例如，公用事业行业的公司被问及他们在10个公用事业专注的战略赌注方面的经验。例如，一个问题评估了公司在围绕其“增强资产管理”战略赌注的通用人工智能采用水平。然后，公司可以沿着一个范围回答，从“未采用”到“全面扩展”，在整个企业范围内。我们发现34%的受访公司至少调整过一个战略赌注。这些公司也显著更多地投入云端和人工智能（将51%的技术预算投入这些领域），而不是那些没有任何战略赌注调整的公司（它们的相应技术预算为45%）。为了揭示我们研究的九个行业中每个行业最重要的战略赌注，我们征询了Accenture专家的意见，这些专家为客户的2,000个最近的生成式人工智能项目提供建议。我们还采访了世界上各大公司的外部人工智能专家。通过这些咨询，我们得出了105个战略赌注——平均每个行业超过11个。（有些行业比其他行业有更多的战略赌注；参见“附录1：105个战略赌注”和“附录2：研究方法”。） 6领跑者扩展人工智能指南：行业领袖的教训1. 以价值为引领 2. 重新定义人才和工作方式 3. 打造具备人工智能的、安全的数字核心 4. 弥合负责任的人工智能差距 5. 驱动持续创新那些扩大战略赌注的公司通常对其财务表现也很满意。例如，与那些还没有这样做过的竞争对手相比，至少扩大过一项战略赌注的公司，其生成式人工智能（Gen AI）的投资回报率（ROI）超过预期的可能性几乎是三倍。正如本报告所阐明的，人工智能已经超越了其作为提升效率的强大工具的熟悉角色。当其得到充分发挥时，人工智能现在是远比这更伟大的事物：一个不可阻挡的企业重塑力量，允许公司比竞争对手成长得更快，创新得更好。但无论他们在扩大更具战略性的赌注之前有多少或多少工作要做，我们调查的所有公司都对使用通用人工智能进行重塑寄予厚望。平均而言，这些组织期望在18个月内跨企业部署和扩展通用人工智能后，生产率提高13%，收入增长12%，客户体验改善11%，成本降低11%。基于我们的实证研究和广泛的客户工作，本报告探讨了AI转型准备就绪型企业的独特特征