CEO生成式AI行动指南：平台、数据和治理（附下载）

作者：超爱跑步发布时间：2023-12-02

生成式AI 人工智能

今天分享的是AI系列深度研究报告：《CEO生成式AI行动指南：平台、数据和治理》。

（报告出品方：IBM 商业价值研究院）

海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》

生成式 AI 正在颠覆“颠覆者”，而基于平台的企业具有优势

从 Netflix 到 Nvidia，当今市场表现最好的企业都是基于平台的。这些企业的商业模式建立在数字平台之上，通过连接用户和各方参与者来创造更大的价值。平台型企业不仅销售产品，更是市场的中介或载体。

第一批平台型企业通过比以往更快、更有效地为客户提供服务，已经占领了整个市场。而许多传统企业尚未赶上这个浪潮。事实上，只需搜索一下股价就会发现，平台原生企业与传统企业之间的差距正在不断扩大。

而生成式 AI 提供了弥合这一差距的机会一它创造了公平的竞争环境，让企业在各个方面都能“事半功倍”。但生产力提升只是开始，真正的回报将来自商业模式创新。

为了在新的市场格局中取得成功，企业必须成为业务和技术平台的创造者，而不仅仅是消费者。

业务平台侧重于促进生态系统内的互动，而技术平台则提供用于开发和管理企业所使用应用的框架。而且，在未来的商业模式中，这些平台是密不可分的。例如，生成式 AI平台可为基于平台的业务运营提供所需的技术支持。

此类商业模式创新依赖于现代IT 架构以及可信 AI 原则。生成式AI和业务平台都需要访问超越传统边界的海量数据。在平台经济中，开放的生态系统不再是一个“可选项”而是“必选项”。

这使得 AI和数据治理 (通常是IT问题)在企业高级管理层的讨论中越发重要。为了建立竞争优势，企业需要摒弃繁文缛节。与此同时，企业还必须采取战略性的AI 伦理方略，确保平台的透明性、可信性和公平性。

生成式 AI 再次提供了建立平台业务模式的机会

全球最具价值的企业都以平台为核心。这些企业的成功很难复制，但生成式 AI使新一轮商业模式创新成为可能。事实上，受访高管预计，2023 年的平台投资回报率将比 2020年高出57%。更能说明问题的是，94% 的受访高管表示计划在 2022 年参与平台商业模式，而2018 年这一比例仅为 46%。

成功的平台将适当的数据、模型架构、治理和计算基础设施结合在一起，确保在整个生态系统中创造可靠的价值，覆盖“任何人、任何位置”。然而，《哈佛商业评论》发现，在过去 20 年中，只有 17% 的平台取得了成功。

生成式 AI或许就是一项缺失的要素。生成式 AI 可以转变组织内部的各个职能，从而为平台赋予超能力。受访高管预计，生成式 AI将对销售(57%)、研究和创新(55%)、产品开发(55%) 和客户服务(37%) 产生最大的影响。

抓住颠覆性重塑的机遇

收集您在上次考虑成为平台企业时无法获得的所有平台拼图。

像初创公司一样行动。避免仅关注小幅增长的渐进主义。设计一个生成式 AI 平台业务，使其在未来三年内成为您最大、增长最快、利润最高的业务部门。

采用以结果为导向的设计，适应变化。在构建平台时，以在每个接触点为平台参与者带来真正增值为核心。建立一种机制，根据不断增长的数据量持续评估和迭代模型。

在投资之前进行测试。在做出重大投资决策之前，测试您的平台所依赖的新生成式AI功能。从面向客户的AI计划的进展中吸取经验教训。

数据依赖既是一项挑战，也是一项优势

数据是一种新型石油，数量庞大、成本高昂且难以提取。如果数据质量差，则会污染整个生态系统。但如果负责任地加以利用，数据可能是一座金矿。

随着企业纷纷竞相加速挖掘数据潜力，生成式 AI 使数据变得更有价值。拥有巨量“数据财富”的企业正在形成领先优势。那些拥有海量高质量数据，能够有效用数据变现，并表示其数据得到了内部和外部利益相关者的信任的企业，其AI功能的投资回报率几乎是其他企业的两倍 (分别为9%和4.8%)。

但对于试图单打独斗的企业来说，数据财富往往是遥不可及的。事实上，53%的 CEO 表示，缺乏专有数据将成为生成式 AI计划成功的障碍。平台商业模式可以从所有生态系统参与者以及客户那里获取专有数据，从而帮助企业克服这一障碍。

反过来，生成式 AI 平台可以整合数据准备、模型训练和调优以及应用开发和部署的完整周期，从而推动业务模式创新。这种方法可产生飞轮效应: 平台上的数据越多，对客户的价值就越大;客户越多，数据就越多，就能更好地训练生成式AI 模型。这也将增加合作伙伴关系的整体价值。受访高管认为，采用生成式AI 开展创新的最大预期好处是加强生态系统协作。

然而，为了使价值在整个生态系统中流动，就必须建立基本的基础架构。由于开放平台需要互操作性，因此整合数据存储、数字产品和自动化工作流程至关重要。IBM 商业价值研究院发布的“2023 年首席数据官研究”表明，绩效最高、最具互操作性的数据运营采用了消除孤岛的实践和技术，例如采用混合云(78%)、实施流程和任务挖掘(70%)以及使用 Data Fabric 架构(68%)。