IBM2024生成式AI的智慧之力解锁大规模生产力和创新报告28页_2mb

IBM商业价值研究院研究指出生成式AI正成为企业提升生产力与创新的关键工具。当前全球企业对生成式AI的采纳率显著增长，2022至2023年其投资回报率从13%跃升至31%，远超传统IT支出增长率。高管们普遍认为生成式AI是现实而非炒作，77%的企业认为其已具备市场应用条件，近三分之二企业计划加速部署。

研究表明，生成式AI在客户服务、IT开发、销售和供应链等领域的应用已取得实质性成效。客户服务领域通过自然语言生成技术提升客户满意度，IT部门则利用其加速代码生成与测试流程。聚焦核心业务职能的部署（如销售、供应链）可创造更高价值，部分企业已实现运营效率提升和创新收入增长。但需注意，约三分之一企业因试点失败暂停项目，表明需平衡实验与核心业务投入。

挑战方面，高管关注数据准确性、模型偏见、专有数据不足及合规风险等问题。IBM与NASA合作开发的地理空间基础模型，通过卫星图像分析可提升洪水和火灾预测准确率15%，同时减少50%的标记数据需求。此案例显示技术可应用于气候风险评估、灾害响应规划等领域。

为实现长期价值，企业需构建跨职能团队，包括技术、合规、财务等领域的领导者协作。行动指南涵盖：明确战略定位（优先核心业务）、培养成长型思维、打破用例思维、建立数据治理框架、推动组织文化变革、构建可扩展的技术平台。同时需警惕"幻灭低谷"风险，确保技术应用与业务目标深度融合，避免沦为表面宣传。

报告强调生成式AI并非简单替代人力，而是通过增强人类能力创造新价值。例如ZebraTechnologies通过生成式AI优化一线员工培训，缩短技能获取周期；拜耳公司应用该技术加速新药研发进程。企业需通过系统化实验（如客户服务优化）逐步推进转型，同时建立开放平台架构以适应技术迭代。

调研数据揭示，不同企业采纳策略存在差异：领先者已在多个职能中部署生成式AI（60%以上），机会主义者则聚焦特定领域（如IT、客服）。但所有企业都需应对AI伦理、数据安全等系统性挑战，IBM建议通过建立透明文档、定期风险评估、跨部门协作及创新激励机制来推动可持续发展。当前生成式AI已从实验阶段转向实际应用，企业需将技术整合为战略核心以保持竞争优势。