在當(dāng)今激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，企業(yè)的成功離不開(kāi)很大程度上取決于其是否實(shí)施了明智的戰(zhàn)略。從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)到市場(chǎng)拓展，每項(xiàng)決策都需要有一條清晰的成功路徑。如果企業(yè)在各個(gè)層面都沒(méi)有明確目標(biāo)和方向，即使是天才的想法也可能以失敗告終。當(dāng)企業(yè)需要應(yīng)對(duì)生成式AI 等新興技術(shù)帶來(lái)的復(fù)雜性時(shí)，這一點(diǎn)會(huì)變得更加重要。

2024年麥肯錫的一項(xiàng)AI調(diào)查顯示，自 2023年上一次調(diào)查以來(lái)，經(jīng)常使用生成式AI 的企業(yè)數(shù)量幾乎翻了一倍。而畢馬威的2023年生成式AI調(diào)查報(bào)告發(fā)現(xiàn)，企業(yè)正面臨著五大挑戰(zhàn)，包括不清楚生成式AI的實(shí)施方法、領(lǐng)導(dǎo)層不理解為何采用生成式AI并缺乏相關(guān)戰(zhàn)略等。美國(guó)人工智能和分析軟件公司SAS以及科爾曼·帕克斯研究公司（Coleman Parkes Research）在2024年對(duì)全球1600名行業(yè)決策者進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，83%的中國(guó)受訪者表示他們已經(jīng)開(kāi)始使用生成式AI技術(shù)，這一比例高于參與調(diào)查的其他國(guó)家和地區(qū)。

顯然，企業(yè)已意識(shí)到生成式AI是促進(jìn)創(chuàng)新和提高生產(chǎn)力的絕佳機(jī)會(huì)，但要真正釋放其商業(yè)價(jià)值，關(guān)鍵在于有目的的采取行動(dòng)。

業(yè)務(wù)目標(biāo)與AI戰(zhàn)略對(duì)齊

生成式AI 工具的潛力已毋庸置疑，但僅僅部署這項(xiàng)技術(shù)并不能保證企業(yè)能夠最終成功運(yùn)用AI。如果企業(yè)缺乏明確的目標(biāo)和期望，實(shí)施時(shí)就會(huì)困難重重。

如果企業(yè)的整體AI戰(zhàn)略與核心業(yè)務(wù)目標(biāo)不一致，就可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)并錯(cuò)失良機(jī)。埃森哲的一份報(bào)告顯示，四分之三的企業(yè)機(jī)構(gòu)未制定能夠提高員工業(yè)績(jī)和體驗(yàn)的綜合戰(zhàn)略。

因此，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人必須采取更大膽、具體的措施，加快采用AI的速度，以保持企業(yè)的領(lǐng)先地位。辦法很簡(jiǎn)單，明確目的才能實(shí)現(xiàn)投資收益。

首先是制定清晰的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，將數(shù)據(jù)視為戰(zhàn)略資產(chǎn)。通過(guò)將數(shù)據(jù)的使用與業(yè)務(wù)優(yōu)先事項(xiàng)相結(jié)合，企業(yè)將能夠充分利用生成式AI的力量簡(jiǎn)化工作流程，獲得業(yè)務(wù)洞察。其次，從高層做起，培養(yǎng)學(xué)習(xí)文化至關(guān)重要。領(lǐng)導(dǎo)人應(yīng)明確傳達(dá)企業(yè)的AI戰(zhàn)略和目標(biāo)，為員工信任和使用不斷發(fā)展的AI技術(shù)打下基礎(chǔ)。最后，通過(guò)培訓(xùn)計(jì)劃為員工提供必要的資源、技能和知識(shí)，確保員工具備足夠的能力和專業(yè)知識(shí)緊跟AI應(yīng)用不斷變化的步伐。

利用現(xiàn)代化基礎(chǔ)架構(gòu)支撐AI戰(zhàn)略

傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)具有分散性，導(dǎo)致有用的數(shù)據(jù)經(jīng)常被困在過(guò)時(shí)且孤立的系統(tǒng)中，同時(shí)滋生數(shù)據(jù)蔓延問(wèn)題，造成分散且無(wú)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)瓶頸，阻礙企業(yè)從AI模型中提煉有價(jià)值的洞察。

由于AI系統(tǒng)的成功離不開(kāi)高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)。因此，能夠獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的企業(yè)可以更好地利用AI簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)、更大程度地提高 IT 投資回報(bào)，同時(shí)發(fā)掘新商機(jī)。另一方面，企業(yè)若不對(duì)堆棧進(jìn)行現(xiàn)代化改造，就有可能面臨被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。

要擺脫傳統(tǒng)系統(tǒng)，企業(yè)需要投資于可擴(kuò)展、安全且具有彈性的數(shù)據(jù)架構(gòu)，以支持AI模型產(chǎn)生的、不斷增加的數(shù)據(jù)工作負(fù)載。通過(guò)利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和集成，企業(yè)可以充分發(fā)揮AI潛力，自動(dòng)化某些任務(wù)，并優(yōu)化預(yù)算。

某國(guó)家銀行就是利用生成式AI的企業(yè)之一。該行希望提高區(qū)域和商業(yè)銀行辦公室的工作效率，并改善其信貸機(jī)制和交易銀行平臺(tái)，以提供更加個(gè)性化的客戶體驗(yàn)。其最新IT部署支持該行迅速擴(kuò)大生成式AI業(yè)務(wù)的規(guī)模，從而滿足全球客戶群的不同需求，為其利益相關(guān)方帶來(lái)更大的價(jià)值。

此外，現(xiàn)代化數(shù)據(jù)平臺(tái)鼓勵(lì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型文化，這意味著從AI模型中獲得的洞察可以為產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、營(yíng)銷策略和客戶服務(wù)提供參考。同時(shí)，如果能夠讓員工訪問(wèn)企業(yè)位于各處的所有數(shù)據(jù)，允許他們?cè)谌魏蔚胤竭\(yùn)行分析，并在所有環(huán)境中保持?jǐn)?shù)據(jù)安全和治理的一致性。借助真正的混合平臺(tái)，企業(yè)所有數(shù)據(jù)都能用于AI分析，從而加快以數(shù)據(jù)為支撐的決策速度，獲得行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

華僑銀行（OCBC）某分行是采取這些措施以提升客戶體驗(yàn)的企業(yè)之一。該行認(rèn)為，在預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求和提供個(gè)性化建議方面，技術(shù)與客戶體驗(yàn)密不可分。這種以客戶為中心的理念促使該行創(chuàng)新，并實(shí)施與數(shù)據(jù)湖無(wú)縫集成的混合數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。這一現(xiàn)代化數(shù)據(jù)技術(shù)的落地為該行啟動(dòng)生成式AI 項(xiàng)目鋪平了道路，從而保持其在銀行業(yè)的領(lǐng)先地位。

由于數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)來(lái)源會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，企業(yè)越來(lái)越需要一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)平臺(tái)，以滿足其業(yè)務(wù)和AI模型不斷發(fā)展的需求。

安全可信的數(shù)據(jù)是有效使用AI的起點(diǎn)

由于AI系統(tǒng)依賴大量數(shù)據(jù)，因此真正的挑戰(zhàn)在于確保數(shù)據(jù)的可信度。如果企業(yè)想要部署AI解決方案，就應(yīng)該以此為基礎(chǔ)。

一個(gè)安全、靈活的平臺(tái)能夠讓企業(yè)可靠、無(wú)縫地且大規(guī)模獲取有價(jià)值的洞察，從而加快決策速度，實(shí)現(xiàn)更具前瞻性的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型戰(zhàn)略。通過(guò)為AI計(jì)劃奠定基礎(chǔ)，企業(yè)能夠在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的未來(lái)憑借一致且公平的洞察更好地適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，最終取得業(yè)務(wù)成功。

讓AI具有持久影響力

負(fù)責(zé)任的生成式AI戰(zhàn)略實(shí)施方案會(huì)把明確目標(biāo)放在第一位，對(duì)員工更加公開(kāi)透明，并建立起強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這就是為什么目標(biāo)明確至關(guān)重要。為此，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人、技術(shù)團(tuán)隊(duì)和員工需要長(zhǎng)期合作，共同應(yīng)對(duì)倫理問(wèn)題，確保AI具有持久影響力，而不是曇花一現(xiàn)的工具。