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“整合生成型AI战略：从宏观思维到小步实践”
在这篇文章中，我们探讨了将生成型AI和大型语言模型融入企业核心业务的战略开发方法。我们的方法基于敏捷开发原则，技术专家和数据科学家需要采纳商业思维，而执行官则需理解生成型AI和LLMs的广泛影响。
重要概念：
- 生成型AI的潜力与应用：据麦肯锡研究指出，生成型AI在客户运营、市场营销和销售领域能创造的年度价值高达75%；到2026年，超过80%的企业预计会部署生成型AI应用。
- 锯齿型技术边界：揭示了LLMs和生成型AI在不同行业和业务职能中的不均衡影响和采纳，要求公司评估自身在技术进步和采纳方面的立场，定制战略。
- AI+人类合作模式：AI和人类知识工作的协同合作，AI处理大量数据分析和信息处理，而人类提供创意和战略思维，共同解锁生产力和创新的新层次。
- 生成型AI的创新及道德挑战：生成型AI提供了扩展AI能力尤其是在创新业务实践的可能性，但其伴随着复杂的道德考量，包括偏见、误用和公平性。
- 政策和监管考量：在策略整合中考虑政策和监管是关键的，要求持续关注和适应不断变化的法规环境。
整合策略方法：
- 思考大背景：考虑人才和数据在新时代的关键作用，创造主动理解和准备技术进步影响的领导角色。
- 从小做起：通过集中的、高影响力的试点项目开始AI旅程，为未来可扩展性奠定坚实基础。
- 持续迭代：在试点项目成功后，进行持续的精 refining refinement、学习和与组织战略目标的对齐。
通过大胆创新与执行决策现实之间的平衡，组织能够营造一种创新文化，并准备好利用早期成功的涟漪效应，为广泛采纳和深度整合这些变革性技术铺平道路。在核心业务流程中整合生成型AI，不仅是IT升级，更是需要追求卓越的战略命令。
参考资料：麦肯锡、哈佛和斯坦福等的研究报告以及政策和透明度方面的讨论。