以 ChatGPT 为代表的大模型问世，在全球掀起了新一轮 AI 热潮。在“言必称人工智能”的时代，企业家如何衡量生成式 AI 带来的收益和风险？面向通用人工智能的未来，各行各业又将迎来怎样的颠覆式改变？

　　近日，埃森哲发布了最新的全球企业高管调研结果。研究表明，随着生成式AI的发展，企业高管将技术列为推动商业环境快速变化的首要因素，并预计变化速度在2024年将进一步加速。

　　调研显示，尽管对技术前景普遍表示乐观，全球有近一半（47%）的受访企业表示，他们还没有为技术变革的加速做好准备，只有27%的受访企业认为已经准备好扩大生成式 AI 的应用规模，有 44%的企业表示需要 6个月以上的时间来做到这些。

　　“中国企业更敢于做‘第一个吃螃蟹的人’。”埃森哲全球副总裁、大中华区主席朱虹近日在中国发展高层论坛2024 年年会期间接受媒体专访时表示。中国企业“敢想能干”，也看到了实践中的障碍，因此需要从企业重塑的角度出发，才能更好地弥合愿景和现实之间的差距。

　　朱虹同时表示，部分中国企业对人工智能的投资及应用相对零散。要想真正利用生成式 AI 发挥实际价值，短期内应该警惕人工智能市场的泡沫，避免盲目“追逐热点”，同时真正将人工智能等新兴技术运用于企业整个价值链上，发挥技术和组织的协同效应，放眼中长期。此外，需应用和治理兼顾，以“负责任的人工智能”达成企业社会效益和生产效益的同步提升。

　　今年的中国发展高层论坛，人工智能无疑是一个高频热词。根据你们观察，随着 ChatGPT、Sora等生成式 AI应用的出现，本轮AI热潮对于不同行业的影响力与以往有何不同？

　　朱虹：人工智能的内涵是广义的。我们认为生成式 AI 真正能够重塑大量的工作内容，如果大规模运用可以带来生产力的显著提升。

　　埃森哲用全球颠覆指数来评估外部业务环境的波动和变化水平。该指数基于六个维度评分的平均值计算，涵盖经济、社会、消费者和技术等领域。技术因素在 2022 年排名第六，但是在 2023 年跃居第一，过去一年，技术颠覆指数就增长了 88%。而这一年恰恰是 AI 大模型兴起的一年。

　　埃森哲观察到，2023 年这一年，很多企业对生成式AI是这样的态度：先学习、试点、努力去挖掘这项技术的潜力，但是，在 2024 年，我们开始看到，有些企业已经开始向规模化应用、实现价值这个方向转变。

　　从生产效率的提升来看，据埃森哲测算，生成式AI将影响各行业四成的工作时间，提高 900 种不同类型工作的产出效率。

　　你刚刚提到了生成式 AI的大规模运用可以助力企业重塑。而根据埃森哲连续做了六年的《中国企业数字化转型指数》研究报告，只有2%的企业能被称为是重塑者。那么，企业应该如何投资科技，才能让科技进步给企业带来颠覆式改变？

　　朱虹：我们的调研显示：全球范围内，95%的高管相信，由于有了生成式AI，我们与数据互动的方式将发生变化。几乎所有的企业高管都认同，生成式AI是性的技术进步，但是该份调研同时显示，只有三分之一的企业已经开始在这个领域“大幅度”开展投资。

　　在生成式 AI 的大背景下进行企业重塑，我们认为，2024 年企业需要更为系统地考虑和推进这件事，从自身业务战略、技术架构、数据应用、组织变革、人才培养等各个维度出发，关注整个价值链链条。对企业来说，在时间维度上，数字化转型和企业重塑不是一个仅仅持续几年的变革项目，它是一个持续的过程。

　　目前，生成式AI显著影响了哪些行业？在你们的客户中，他们主要倾向于将生成式 AI运用于哪些业务领域？

　　朱虹：目前，人工智能在内容创建、编写代码等方面已得到了较多的应用，而通过大模型文本解析能力，还可以将非结构化的数据进行结构化处理，优化大数据分析能力。

　　基于前述生成式AI发展特征，从行业来说，我们观察到，对生成式 AI的需求主要来自B2C行业，比如软件和平台、通信和媒体、消费品、零售和公共服务、金融服务（包括银行业、保险业和资本市场），其次是工业和生命科学等B2B行业。

　　从使用的场景来看，我们服务的众多客户里，第一是市场营销、销售和客户服务，第二是一些行业特定解决方案，比如保险理赔、资产管理、零售等，第三是IT，比如一些应用开发，第四是知识管理领域。

　　作为一家跨国咨询公司，结合你们在全球 120多个国家为众多企业客户服务的实践经验，埃森哲服务的全球企业和中国企业，人工智能的应用场景和领域有哪些异同？

　　朱虹：我们调研了未来三年企业计划在哪些业务领域大规模投资生成式 AI，发现了一个有意思的差别：从全球企业来看，排名前三位的选择是客户服务、销售营销、财务，但是对中国企业来说，排名前三位的是研发、供应链、客户服务。

　　“发展新质生产力”是中国今年的政府工作重点，也是未来“十五五”规划基本思路研究重点。而新质生产力强调了颠覆性创新驱动。我认为在这个背景下，生成式 AI 可以弥补一些短板，加快新产品开发，在比较广阔的市场实践中进行商业化探索和落地。相比之下，海外市场上由于人工成本还是相对较高，所以“客户服务”是海外企业规划应用场景最多的领域。

　　埃森哲去年下半年做了一个针对全球2000多位企业高管的调研，相对于全球企业，更多的（92%）的受访中国企业高管认为，生成式AI带来的更多是机遇，而非威胁，有77%的中国企业表示，相比于降低成本，生成式 AI的应用对营收增长更有利。

　　你刚刚提到了企业高管对于生成式 AI的看法。那么，除了决策者，普通员工怎么看待人工智能对于他们的影响？

　　朱虹：埃森哲调研显示，在领军企业里，三分之二的企业都强烈认同，生成式 AI 会让这些企业的工作变得更有意义、更有成就感。企业员工的观点也高度一致，95%的被访员工对于用生成式 AI 辅助自己的工作都感到非常兴奋。

　　但是，埃森哲的研究发现，理想和现实存在落差，75%的企业并没有制定一个真正“以人为本”的生成式 AI变革计划，只有5%的企业在大规模推行员工生成式 AI 方面的培训。与此同时，有三分之二的企业领导坦承自己并没有十足的把握，能领导好这项变革。

　　有学界观点认为，以 ChatGPT为代表的技术突破，打开了迈向通用人工智能的序幕。企业应该如何面对不断迭代演进的人工智能技术？如何明智地使用？

　　第一，价值为先，基于清晰的目标，分辨和选择不同的投资方式：一种是“立竿见影”的，投了就能为企业带来生产率的提高；第二种是“战略性投资”，长远来看能为企业带来全新的竞争优势，而且是竞争对手很难获取的那些优势。

　　第二，深刻理解、积极打造 AI 赋能的、安全的数字核心。生成式AI要求企业具备更完善的数据，也对基础设施提出了更高的要求，数字核心将会成为企业一项关键能力。

　　第三，重塑人才和工作方式。企业高管必须做好准备，重塑工作、重塑劳动力，迎接生成式AI时代。企业需要提升员工技能，确保全员持续学习。人才是变革的关键，只有员工掌握了生成式AI时代的新技能，他们才能更好地推动企业整个价值链和业务流程的重塑。

　　第四，负责任的AI。生成式AI发展速度太快，所以有些风险现在就需要关注，这样企业才不会付出高昂的监管成本。

　　第五，推动持续的重塑。优秀的企业都具备持续重塑的能力，那些能够在变革中生存下来并且能够脱颖而出的企业，都是那些不断自我更新的企业。企业必须打造敏捷性，需要保持开放心态，积极拥抱新思维，这样才能适应技术的不断变化和演进。

　　朱虹：负责任的 AI 不是一个口号，事实上，在很多企业，意愿和实际行动之间存在着巨大的差距。

　　埃森哲调研显示，多数企业支持对AI进行某种程度的监督和管理，但是只有极少的企业表示，他们已经在整个企业范围内有比较完善的治理框架，并在这样的框架下设计、部署人工智能。

　　埃森哲如何定义负责任的 AI？我们认为企业从一开始就应该负责任地规划、部署、应用人工智能，不仅要创造价值，还要建立信任，并防范潜在的各种风险。在这个过程中，企业必须遵循一整套 AI 治理原则：以人为本、公平透明、安全合规、权责分明、可持续等。比如，人工智能系统需要利用多样化和包容性的输入数据集，从而体现更广泛的商业和社会责任、公平性和透明度。