生成式人工智能有望重塑未来的工作方式，因为它为创新和效率提供了前所未有的机遇。
要应对人工智能应用的复杂性并充分发挥其潜力，首席执行官应重点关注三项战略举措。
这三项举措是：促进生态系统协作；制定技术投资战略；培养生成式人工智能人才。
生成式人工智能为企业带来了变革性机遇，有望重塑行业、提升生产力并推动创新。然而，利用这项技术的道路复杂，充满挑战。为引领企业走向成功，首席执行官需要从战略上做好准备，以释放人工智能的全部潜力。
首席执行官对整合生成式人工智能准备不足
近期一项德勤/《财富》首席执行官调查发现，超过一半的组织已经在实施生成式人工智能，以加速自动化并提高效率。然而，尽管该技术备受关注，一些首席执行官仍发现自己未能做好准备，无法将人工智能有效融入企业战略。一个主要原因是人们对人工智能技术所涉风险和复杂性的认知。领导者往往认为生成式人工智能风险过高或难以规模化应用，这让人想起过去技术快速应用所导致的系统碎片化和意外问题。
有关人工智能应用的战略决策，需要对该技术及其影响有深入理解。许多首席执行官传统上关注更广泛的商业目标，可能缺乏做出明智决策所需的技术洞察力。这一差距可能阻碍人工智能的有效整合，使企业落后于技术更为娴熟的竞争对手。
人工智能的快速发展也加剧了这一挑战。随着生成式人工智能快速演进，要跟上最新进展并理解其对企业可能产生的影响，需要持续学习和适应——这正是许多领导者感到力不从心的领域。
……但工作的未来正在发生变革
生成式人工智能有望重塑未来的工作方式。其生成内容、自动化任务以及提供高级数据分析的能力，为创新和效率带来了前所未有的机遇。
价值创造。人工智能驱动的洞察可以带来更好的战略定位和竞争差异化。例如，人工智能可以分析海量数据，以发现市场趋势、客户偏好和运营低效之处，从而为战略决策提供依据并优化业务流程。另有一项德勤调查显示，在人工智能专业能力“非常高”的受访企业中，70%已改进了现有产品和服务。
规模化推进。生成式人工智能的初步应用可能属于试验性质，但真正的价值在于规模化推进。大规模部署会放大人工智能的效益，推动整个组织提升生产力并提高运营效率。然而，成功的规模化需要稳健的战略，将人工智能融入核心业务流程，并与整体业务目标保持一致。
建立信任。企业需要确保人工智能输出的可靠性和透明度，以赢得包括员工和客户在内的利益相关方的信任。解决人工智能“幻觉”等问题并增强可解释性，是建立这种信任的关键步骤。培育一种让员工将人工智能视为增强自身能力的工具、而非对工作构成威胁的文化，有助于推动其被接受和采用。
劳动力演变。生成式人工智能必然会影响劳动力，并催生新的技能和岗位需求。一项德勤研究表明，75%的企业领导者受访者预计，两年内将因生成式人工智能而调整其人才战略。企业需要投资于员工的技能提升和技能再培训，以确保他们能够有效运用人工智能技术。
首席执行官推动人工智能应用的战略举措
要应对人工智能应用的复杂性并充分发挥其潜力，首席执行官应重点关注三项战略举措：
1. 促进生态系统协作
选择合适的人工智能生态系统和大型语言模型（LLMs）至关重要。首席执行官应将企业数据视为一项宝贵资产，并利用这些数据与人工智能供应商和合作伙伴进行谈判。这需要选择与企业特定需求和行业要求相契合的大型语言模型。
与外部人工智能专家合作，可以提供有效实施人工智能解决方案所需的专业知识和资源。通过培育协作生态系统，企业可以保持在人工智能进展的前沿，并确保使用最佳可用技术。
2. 制定技术投资战略
投资于合适的技术基础设施对人工智能应用至关重要。这包括确保具备强大的计算能力，以满足人工智能处理的需求。首席执行官应与首席信息官和首席技术官密切合作，使硬件采购战略与业务目标保持一致。
此外，制定一项以企业核心价值领域为重点的全面人工智能战略也至关重要。该战略应确定人工智能可产生最大影响的关键应用场景，并制定清晰的实施路线图。通过使人工智能投资与战略业务目标保持一致，企业可以最大化其人工智能项目的回报。
3. 培养生成式人工智能人才
培养内部人工智能人才对于实现持续增长和创新至关重要。这既包括提升现有员工的技能，也包括招聘具备专业人工智能能力的新人才。培训项目不仅应包括技术培训，还应在整个组织内培养人工智能素养，使员工能够理解并在工作中运用人工智能。
此外，设立人工智能卓越中心（COE）可以汇聚人工智能专家和跨职能团队，以推动人工智能项目并建立最佳实践。卓越中心还在管理风险、确保数据质量和应对劳动力转型方面发挥着关键作用，并通过治理框架确保负责任地使用人工智能。德勤人工智能研究院例如，通过汇聚人工智能服务领域最杰出的人才，帮助公司和我们的客户实现转型。
尽管部分首席执行官可能因人工智能的感知风险而觉得准备不足，但其变革潜力是不可否认的。为有效发挥这一潜力，领导者必须采取战略举措，应对人工智能应用的复杂性，并使其组织在未来实现持续增长和竞争优势。
