組織搶著採用生成式AI，這是近年來最重大的技術創新之一。根據最近的麥肯錫報告，65%的組織現在定期使用AI，幾乎是十個月前的兩倍。這股增長出現在ChatGPT推出一年半之後，該技術已徹底改變了我們的世界。對生成式AI的期望極高，許多受訪者預期其行業將發生“顯著或顛覆性”的變化。
“到2024年，生成式AI不再是新奇事物，”麥肯錫QuantumBlack的高級合夥人及全球聯合負責人亞歷克斯·辛格拉表示。“這項技術的潛力顯而易見。儘管大多數組織仍處於早期階段，但我們正逐漸理解有效實施與價值創造。”
快速增長的AI投資
一半的受訪者報告其組織已在多個業務功能中採用AI，67%預測未來三年內AI投資將增加。專業服務是生成式AI採用最多的領域，主要用於市場營銷和銷售（內容創建、個性化及潛在客戶）、產品和服務開發（設計及研究）以及IT（聊天機器人和數據管理）。組織也在HR領域見到了可觀的成本降低。平均而言，企業部署生成式AI的時間範圍為一到四個月。
各級員工對AI工具的使用愈加熟悉，41%的高層管理人員在工作中定期使用生成式AI。“創新速度、新公司的出現以及資金湧入都是驚人的，”麥肯錫的合夥人布萊斯·霍爾表示。“領先公司正在從這些先進AI技術中獲得商業價值。”
生成式AI實施的三種方法
麥肯錫識別出生成式AI實施的三種典型模式：使用現成工具的“採用者”、定制工具的“塑造者”以及從頭開發模型的“創造者”。調查顯示，組織通常採用這三者的混合模式——約50%依賴現成解決方案，剩餘部分則顯著定制或自建。這一趨勢在科技、媒體、電信、零售和金融服務等行業中都有所體現。
展望未來，預計將轉向“購買、建設和合作”的策略，擺脫“建設與購買”的二元對立。麥肯錫QuantumBlack的高級合夥人亞歷山大·蘇哈倫斯基強調，成功的未來企業將需要協調良好的解決方案組合。
儘管簡單的一步到位解決方案在新技術採用初期受到青睞，蘇哈倫斯基警告，隨著生成式AI的成熟，這一做法或許不再適用。“未來企業的基礎設施將依賴於根據具體需求量身定制的多個基礎模型的強大整合。”
應對風險與挑戰
儘管對AI充滿熱情，組織仍對其風險保持警惕。44%的受訪者報告遭遇生成式AI帶來的負面影響，主要表現為不準確、網絡安全問題和缺乏可解釋性。其他擔憂包括AI的濫用、數據隱私、偏見及潛在的知識產權侵權。
高效表現的組織尤其面臨數據挑戰，包括訓練數據的可用性以及有效的數據治理需求。令人擔憂的是，只有18%的受訪者表示其組織擁有專注於負責任AI治理的全公司委員會，而僅有三分之一的人認為AI工具用戶的風險意識和應對能力是必要技能。
“負責任的AI必須從第一天開始，教育和行動仍有大量工作要做，”麥肯錫高級合夥人和科技理事會主席拉雷娜·伊的警告。她呼籲為生成式AI的應用制定明確的原則，實施防護措施，提供全面的培訓，確保與供應商的合約。員工也必須接受教育，以防止專有數據意外泄露到公共模型中，並將風險管理納入AI開發中。
“對於負責任的AI日益增強的認識以及應對的緊迫性，”伊補充道。“從認知轉向行動至關重要。”
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