2024年在AI竞赛中把控自身节奏洞察报告.pdf
这份Gartner的报告深入探讨了在AI竞赛中，企业如何掌控自身节奏，实现业务、技术和行为成果。报告的核心观点是，企业需要根据自身战略目标，选择合适的AI部署模式，并在确保安全的前提下，实现规模化的AI成果交付。
**核心结论：**
* **AI 的发展与数据量的增长，要求首席信息官（CIO）提供安全的AI成果。** 企业应根据战略目标，在“稳健模式”或“加速模式”中选择适当路径。
* **企业需要关注三个关键成果：**
* **业务成果：** 利用AI提高员工生产力，优化业务流程，并以合理的成本实现对商业模式的颠覆性改进。
* **技术成果：** 确保企业数据安全和AI治理能力，同时保持足够的技术灵活性以抓住新机遇。
* **行为影响：** 在AI重塑员工任务、角色和生活的过程中，通过积极引导和精细管理，最大化AI对员工的正向影响。
**AI部署模式：**
* **AI 稳健模式：** 适用于目标相对保守且尚未受到AI颠覆性影响的企业。
* **AI 加速模式：** 适用于拥有宏大AI战略或处于行业颠覆前沿的大型企业或创新型公司。
**关键建议：**
* **实现业务成果：** 确定核心生产力领域，确保生成式AI（GenAI）提升员工生产力，扩展到创收等更高层次的业务成果。
* **应对 AI 成本波动：** 深入了解AI部署成本，制定概念验证方案预测成本增长趋势，并实时监控AI成本动态。
* **实现技术成果：** 利用 AI 技术框架整合数据与 AI 资源，并融入信任、风险与安全管理 (TRISM) 实践，实现AI政策的机制化。
* **管理行为成果：** 通过明确责任分工，与员工共同设计适配AI部署的新角色，更成熟的企业应将行为学专家纳入团队。
**战略规划假设：**
* 预计到2026年，超过80%的独立软件供应商将在企业应用中嵌入生成式AI功能。
**分析：**
* **实现 AI 战略的业务成果：**
* 如果目标是利用 GenAI 提升员工个人生产力，可以选择 AI 稳健模式。
* 如果目标不止于提升个人生产力，而是优化整个企业的业务成果，则应选择 AI 加速模式。
* **利用 GenAl，最大化提升员工生产力：** 需要鼓励员工持续采用 GenAl 工具。 AI 对生产力的提升取决于职能的复杂性及员工的经验水平。
* **像管理投资组合一样管理 GenAI 的多重价值 (AI加速模式)：**
* 包括个人生产力提升、运营与流程优化、业务层面的变革性创新。
* 企业应合理分配各类目标的投资比例，并平衡整个投资组合的风险与回报。
* **应对 AI 成本波动：**
* 由于 GenAI 部署成本波动性较大，非常容易失控，需要准确评估成本。
* **实现 AI 战略技术成果：** 需构建支持AI部署的技术基础设施，以有效控制成本并推动业务价值的实现，并且需要转变管理思路以有效管理 AI 资产。
**关键举措：**
* **充分挖掘多元化数据资源：** GenAI可以从各类结构化和非结构化数据中提取价值。
* **利用无处不在的智能：** 构建多层次的技术架构，有效支持集中式和分散式的AI管理，构建“AI三明治架构”。
* **在 AI 三明治架构中构建 TRISM 层：** 安全、可靠地交付AI成果。
* 通过治理委员会制定和落实 TRISM 实践 (AI稳健模式)。
* 利用 TRISM 技术将 AI 政策机制化 (AI加速模式)。
* **管理 AI 的行为影响：** 关注员工对 AI 的反应，制定变革管理策略，并与员工合作，重新定义他们的职责，共同打造 AI 赋能的员工体验。
**总结：**
企业在部署AI时，需要根据自身情况选择合适的模式，并关注业务、技术和行为成果，确保安全、高效地实现AI的价值。同时，要密切关注成本、技术合规、员工体验等关键因素，以实现AI战略目标。
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