高管推动生成式人工智能应用落地：4种技巧助首席信息官激发创新活力

• 首席信息官等高管必须以正确的方式将生成式人工智能工具融入企业运营。
• 要想让人工智能真正应用落地，必须明确想要实现的目标，而且要制定强有力的数据管理战略、采用治理体制，还要具备实验性思维。
• 对员工进行相关方面的教育和技能提升，不仅可以让生成式人工智能应用的推广变得更容易，也有助于让大家都理解它的好处。

时下，许多人在日常生活中并没怎么把人工智能日益广泛的应用放在心上。但设计创作界就不一样了。不容忽视的是，生成式人工智能正在迅速地发展成与人协作的工具，可以增强人们的创造力和创新能力。在企业踏上人工智能的征程之际，首席信息官是坐镇前线的一把手，需要确保从一开始就利用最值得信赖的方法和恰当的培训，正确地将生成式人工智能工具融入企业运营。

在工程建业（AECO）、产品设计与制造（D&M）、传媒娱乐（M&E）等行业中，人们利用积累的知识进行创造和创新，并在过去的实验的基础上进行改进。这也是生成式人工智能的工作方式。人们可以与人工智能形成共生关系：用户向人工智能提供进行创造所需的数据，然后生成式人工智能以飞快的速度产生新想法和创新。

设计创作界有66%的高管表示，在未来两到三年内，人工智能对各自的企业将是不可或缺的。下文介绍了一些技巧，可帮助企业让生成式人工智能真正应用落地到流程中，从而促进更好的数字体验、保持业务连续性，并增强设计创作领域工作人员的能力。

1、明确想要实现的目标

生成式人工智能需要知道两点：你在哪里、你想去哪里。

首先，你的企业至今做过什么？设计创作类的行业会产生大量数据，光是制造业每年就可产生1812PB的数据量。很多企业从过去的项目中积累了丰富的信息，但其中大部分都未被利用。只要企业利用这些历史或数据，就能充分发挥生成式人工智能的潜力：生成式人工智能工具将摄取这些信息，从中了解相应的风格和偏好，然后据此提供量身定制的建议。

基本上人们都是需要一个目标去努力的，而生成式人工智能也是一样。刚开始踏上生成式人工智能的征程时，企业需要先认真了解想要实现的业务目标，并根据这些目标来确定成功的标准，接着就可以构建一种有条不紊的方法，与适当的组织中适当的利益相关方一起将人工智能的功能整合到运营中。明确了想要实现的目标后，生成式人工智能可以帮助企业更快、更精确地实现这些目标。

既然生成式人工智能需要知道企业“去过哪里”、“想去哪里”，那么生成式人工智能战略就必须考虑到企业想要实现的目标，以及如何借助人工智能更快地实现这些目标。

当初自动化技术刚开始普及的时候，人们关注的是如何提高效率。但这是不够的。借助生成式人工智能的能力，我们不仅要提高效率，还要提高效力。打个比方说，一家建筑师事务所本来只可以联系10个潜在客户，但却利用自动化技术联系了20个潜在客户。效率是提高了，但如果技术也能提高效力，这才是真正的潜力所在。以前述例子来说，就是确定那20个潜在客户中应联系哪3个才能获得100%的回复率。

提高效率和效力有助于让整个企业内部的生产力成倍增长。而生产力的提高，可以帮助企业克服劳动力短缺、技能差距、供应链脆弱性等重大障碍，同时也有助于实现脱碳等新目标。如此一来，可确保企业应对逆境的韧性能力，肯定地保证企业即使在面临突发事件时也能保持业务的正常运行。

2、制定强有力的数据管理战略

数据是推动人工智能应用的燃料。要想让生成式人工智能工具真正应用落地，至关重要的是企业的数据管理方式。然而，据麦肯锡调查，72%的企业表示各自目前的数据管理战略对人工智能应用的进一步推动构成了阻碍。

最基础的第一步，是对用于有效地收集、存储和分析数据的正确基础设施进行投资。然后，至关重要的是制定治理政策来明确所有权，此时该回答诸如：“谁拥有这组数据，实施了什么样的访问控制？”、“合规性和安全性如何？”之类的问题。此外，还必须采取措施确保人工智能工具不会在没有适当权限的情况下共享信息。

适当的数据管理还要避免出现“信息孤岛”问题，以免不仅让人工智能工具感到困惑，还成为效率障碍。企业在创建和存储数据时，必须同时创建数据字典，好让人工智能模型知道在必要时去哪里获取特定信息。数据需要开放，而这在基于云的平台上实现是最好的。

最后就是要注重数据质量。生成式人工智能的优劣，取决于用户提供的数据。拥有高质量的数据集，就能向生成式人工智能提供正确的信息，以便实现预期的目标。

3、采用治理体制

除了注重成果和数据外，还需要具备治理机制来加速实现价值。欧特克建立了一种利用人工智能卓越中心的方法，以便通过结构化的优先级框架从多个角度审查人工智能用例。法律、信托、安全、人力资源和财务领域的所有关键决策者从一开始就参与这个过程，并了解与人工智能实验相关的风险。这种方法可以加快实现价值的速度。

4、获得企业内部全体成员的支持和配合

人们听到人工智能将在工作场所中得到应用，难免会犹豫，自然会担心人工智能对自己工作的影响。然而，人工智能本身并不是问题，未能利用人工智能把工作做得更好才是问题所在。

世界经济论坛的一项研究表明，随着生成式人工智能的发展，每年将带来2.6至4.4万亿美元的经济效益。该研究指出，“超过93%的雇主预计在未来五年内使用生成式人工智能来提高创新和创造力、对重复性任务进行自动化处理，并促进学习。”采用了人工智能工具，企业可以让员工从繁杂的日常事务中解脱出来，做更有价值、更有意义的工作，从而改善工作与生活的平衡。

企业要想去除繁杂的日常事务，一种方法是利用大型语言模型的强大功能对复杂的命令进行合成和自动化处理。例如，建筑师在倾听客户的意见时，可以利用基于人工智能的语音和语言合成与翻译功能，发现可以加快决策过程的微妙见解。

管理层可以对员工进行相关方面的教育，让他们接触新工具，并培育一种注重学习和创新的文化氛围，从而帮助缓解员工的担忧。如此一来，也能鼓励员工勇于尝试、无畏犯错。建立各种试点项目时，要预料到其中一些项目可能不会成功。此外，要制定全面的培训和教育计划，让员工了解人工智能到底是什么、他们要如何使用人工智能工作。

真正的挑战在于变革管理。人们倾向于玩转人工智能，但如何让他们真正地把生成式人工智能当作工作流程的常规部分呢？他们总是需要一些动力，让他们看到人工智能可以带来的好处，否则他们只会继续照旧工作。例如，当人们从单纯地使用人工智能来总结数据转变为使用人工智能来了解应该总结什么数据时，人工智能会变得更加有效。从简单查询转向高级提示，也使人工智能的实用性显现出来。

变革管理战略应包括提升员工技能，让他们能够适应新的工作方式。虽然高管向下沟通很重要，但同事之间的鼓励也是不可或缺的。每家企业都会有一些热衷于人工智能的人，你可以在企业内部把这些人找出来，授权他们主导生成式人工智能应用的推广。重要的是在整个过程中持续教育员工，让他们从“玩转人工智能”转变为真正理解人工智能可能提供的各种帮助，并懂得如何增强和改善人工智能结果。员工对人工智能最初的兴奋有时可能会伴随着使用速度的放缓，但随着额外的指导、培训和提示，人工智能在整个工作日中的使用会变得越来越高明。

上述过程正在欧特克公司内部进行中。我们制定了可满足公司各类人员特定需求的培训计划，并为每位员工提供通用途径，让他们可以学习人工智能、生成式人工智能等基础知识，获得人工智能学位。此外，我们正在组建团队，在各个业务部门寻找人工智能爱好者为同事提供指导和支持。

由生成式人工智能主导的未来

几年前，数字化加速发展到了极致。每家企业都必须成为科技公司，才能在国际舞台上占有一席之地。如今，不管是哪个垂直行业的企业，都在开始将人工智能融入企业运营，因为人工智能带来了真正的价值提升。尽管人工智能的采用尚处于早期阶段，但大多数人都愿意为此“下赌注”。

据欧特克的《2024设计与制造现状》全球调研报告显示，76%的受访者表示信任人工智能，这可是迄今为止最高的比例了。人工智能过去主要用于实现手动流程的自动化，但如今也在决策过程中发挥着积极的作用。人工智能可以做的事情很多，会做的事情也很多。几年后我们再回看现在，可能还会纳闷，当时没有人工智能的辅助，到底是怎样工作的。