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AI 洞察 | BCG：将GenAI 魔力转化为业务影响

核心要点

在过去的一年里，我们（波士顿咨询 BCG）帮助组织利用生成式人工智能创造出真实的价值。为了最大限度地发挥技术潜力，公司应该：

• 使用GenAI工具快速实现企业范围内10%到20%的广泛、分散的生产力增益。
• 通过GenAI重新塑造流程和功能，实现30%到50%的效率和效果提升。
• 通过GenAI创造新的客户体验、服务和产品，并甚至围绕此构建新的商业模式，实现宏伟的收入目标。

自ChatGPT发布以来的十二个月里，我们大多数人都经历过一次与生成式人工智能有关的“哇”时刻，那一刻它的能力似乎就像魔法一样。

高管们也被这些技术吸引。但在一年的时间里，听闻关于GenAI奇迹的消息后，他们渴望看到它带来实际结果，并且很快就会有所展现。CEO们正在提出一些困难的问题：哪些机会提供最高价值？投入、收益和风险之间有什么权衡，公司如何确保对GenAI负责任地部署？如何为这项技术将带来的巨大变革做好组织准备？

简言之：公司如何将GenAI提供意想不到、令人印象深刻的性能——其神奇之处——转化为同样令人印象深刻的业务影响？

为了回答这些问题，BCG与超过2000名CEO和C级高管进行了交谈，了解他们对生成式人工智能的效果和限制的看法。我们对公司如何应用这一卓越技术有了很多了解。经过一年的经验和实验，并且每个月都有新的、更为印象深刻的GenAI模型推出，我们希望分享一下自己对如何将GenAI广阔的潜力转化为持久价值的看法。

部署、重塑、创新

没有哪种单一方法能够完全涵盖GenAI所提供的全部范围。相反，高管们应该跨越三种广泛的价值领域评估他们的机会：

这些领域不仅仅是巧妙而小规模的试点项目，旨在满足投资者或董事会的需求。它们需要组织范围内的承诺，将生成式人工智能嵌入到每个领域，包括预算、流程、角色和文化，同时遵循负责任人工智能的原则。虽然这些领域可以同时启动，但每个领域都有自己的生产力结果、成本效益权衡、成功要求、意外后果风险以及对运营模式的影响。让我们更仔细地看一看。

将GenAI应用于日常任务

生成式人工智能已经为日常工作体验带来了令人欣喜的变化。员工可以利用GenAI助手更快地创建电子邮件和演示文稿。自动化工具可以迅速总结会议和通话内容，为更具创造性、增值工作腾出时间。

但变化并不止于此。软件提供商正在推出越来越引人入胜的解决方案，通过电子邮件分类和更精准的客户互动提升日常效率。您会发现广泛应用各种GenAI解决方案和模型将会极大地提升生产力。不仅仅是对单个工作人员而言——GenAI工具可以快速实现企业范围内10%到20%甚至更多的广泛、分散的生产力增益。

让部署计划起作用，公司应该进行以下操作：

立即开始。技术上讲，部署GenAI是这三种操作中最直接的。您可以立即开始利用现成的软件；团队可以轻松升级他们已经在使用的工作空间工具。您需要为部署设定清晰的指导方针，特别是关于保密性、数据隐私和知识产权所有权的方面。在选择特定任务的最佳解决方案时，不要在测试上掉以轻心，这对于一旦工具应用于成千上万名员工而言是至关重要的，如果匹配不合适，改变方向将变得更加困难。

不要畏惧大规模采用的挑战，要拥抱它。大规模提升技能对于从GenAI中获得广泛的效率提升至关重要。通过一个提升技能计划赢得员工的心与意识，传达技术对于他们的效率、长期个人成长以及公司的成功有多么重要。

认真评估部署的成本和收益。GenAI可能意味着更低的成本，或者可能不是这样。随着交易成本分布在规模化托管模型中，每个交易的单位成本将下降。另一方面，许可证携带着固定成本结构，随着使用量增加可能会导致更高的成本。

尽管如此，在当今竞争激烈的环境中，部署GenAI是一个必要的举措。您需要优化其他成本以弥补这些费用，但对于选择正确的机会，即时的收益将是值得的。

重塑关键功能

尽管为了提高生产力而部署GenAI工具是必不可少的，但这还不够。当组织重塑流程和功能时，更大的机会就在眼前。

重塑操作所带来的收益可能出现在您预期的地方——如客户服务、营销内容、软件开发，但也可能出现在意想不到的领域，比如现场服务和工程领域。虽然重塑功能可能给组织带来挑战，包括任务的集中化和流程重组，但您不能忽视回报。生成式人工智能可以带来30%至50%的效率和有效性提升。

在呼叫中心，这种收益可能意味着双赢——对于客户、员工和公司。波士顿咨询公司帮助一家银行的呼叫中心将客户服务咨询的持续时间减少了近50%。（见图1.）所涉及到的GenAI工具不仅有效，而且用户友好：代理人对于这种协作解决方案的反馈包括75%的满意度评级。繁忙的工作人员喜欢这种效率——顾客也是如此。

图1.  GenAI 如何帮助呼叫中心取得50%的时间节省

 

企业在进行“重塑”转变时应牢记以下要点：

预计对员工队伍的影响。随着生成式人工智能成为业务单位的核心，个人任务和责任将发生变化；例如，内容营销团队的撰稿人将开始更多地专注于编辑GenAI的输出内容。但转向GenAI的需求是广泛的。您将需要创建新角色并重新分配预算。绩效评估也必须反映GenAI的使用情况。

将生成式人工智能与预测性人工智能和专有数据结合起来。当职务中心的AI助手将GenAI与机器学习系统和其他传统AI工具（也称为预测性AI）结合在一起时，他们是有价值的资产。例如，一个集成的现场维护工人AI助手将使用基于大量专有数据的预测模型来预测故障，并将指导人员前往正确的维修地点；同一助手还将使用生成式AI模型提供现场知识和修理流程。一个客户正在使用这种结合模型来实现维修时间减少30%。客户的现场工人更加高效，他们的设备也运行更加良好。

在BCG，我们看到将预测性和生成性人工智能结合起来的价值，不仅适用于员工的内部工具，也适用于我们为客户提供的解决方案。BCG的Fabriq营销平台依赖于这两种类型的人工智能来提供个性化方案，利用预测性人工智能工具进行产品选择和实验，以及使用GenAI解决方案支持广告活动自动化和大容量内容创作。

我们与Fabriq的经验强调了一个更广泛的观点：集成人工智能的战略价值是真实且可衡量的。即使在像医疗保健、银行业和金融科技等受监管行业，我们也看到了客户取得明显的成果：参与度提高40％，账户创建增加80％，客户推荐评分提高30％。

无论您所在的行业是什么，与其他人工智能工具集成GenAI时，您应该力求简单化，避免重复点解决方案，并确保通过防止产生幻觉为用户提供高相关性、准确的输出。您还需要平衡成本和稳定性，以优化解决方案回答查询的时间。一个快节奏的开发过程，其中业务和技术团队定期分享模型性能反馈，将帮助您的组织构建一个适合您需求的解决方案。

企业和职能领导者应该掌舵。这些领导者将为公司使用人工智能确定一个目标愿景。他们将设立防范措施，并指导组织各个部分进行一系列试点，以确定有效的方法。他们还将制定一个系统性计划，以扩大最有效的试点。

但领导者们应注意GenAI魔力的负面影响——不经意间的使用风险、幻觉和错误的精确性等。生产力也存在风险：将生成式人工智能用于错误的任务是破坏效率的好方法。波士顿咨询集团（BCG）的一项大规模研究发现，对于超出技术领域边界的任务使用GPT-4的工作者表现比那些不使用该工具的人更糟。

实验可以找出技术最有效的地方。它还可以帮助您找到人类可以辅助机器的地方，无论是通过人机协作的反馈模型还是接管不能完全自动化的流程的最后一英里。您的员工是"重塑"中的重要一环，只有当组织将大部分的努力（根据我们的10-20-70规则约为70%）集中在人员上时，"重塑"才能发挥最大效益。

创造新的商业模式

生成式人工智能不仅可以提高生产力，还可以帮助您重新发明客户体验，创建新的服务和产品，并甚至构建新的商业模式。

企业正追求从GenAI中获得雄心勃勃的收入增长。一家金融信息公司正在利用这项技术，将其核心产品——销售金融数据和分析——转变为供客户使用的对话式洞察生成平台。仅这一产品就瞄准了高达1亿美元的新增净收入。该公司的全部GenAI产品将改变其收入结构并产生重大的企业影响。

另外，一家消费品公司正在打造一款由GenAI驱动的对话助手，为客户提供个性化诊断、趋势发现、产品推荐和虚拟试穿服务。该公司目前正在探索许多新的面向消费者的互动方式——这些互动可能在整个价值链中扮演更重要的角色。(见图 2)

图2.  GenAI 赋能个性化，无摩擦的个性化客户旅程

关于"Invent"方案的另外两点观察：

大型工程为您提供了正确的性能水平。从技术上讲，这个价值体现是最复杂的，您希望建立可靠性和成本效益的定制系统。但您的设计思维还需要强调以客户为中心，以建立正确的产品方案，从而产生市场吸引力。示例展示中使用了一组四种不同的大型语言模型、十个数据库以及自定义逻辑来提供所需的用户体验。

与之前的两种方案相比，"Invent"方案对整体员工队伍的影响有限。小型、专注的孵化团队——高效、灵活——是理想的规模来创造新模型。一旦模型开始产生价值，您将知道在项目扩展时需要关注什么人力资源需求。

这一方案承诺提供最大的长期竞争优势。为了实现这一优势，开发依赖于您的第一方数据和知识产权的模型。这些独特资产是引领GenAI体验的动力；利用这些资产创建客户无法在其他地方找到的互动。

提供GenAI价值

部署、重塑和发明价值体现并非互斥的。通过在这三个方案间平衡倡议，您将从GenAI获得更多成果。为每个方案建立具体的技术支撑和负责任的人工智能政策，并让您的团队对每个倡议感到兴奋——毕竟，没有他们就不会有任何魔法。

在您追求这三个价值体现的过程中，请牢记以下核心原则：

加速前进之路

各行各业的公司都在加速实现通过生成式人工智能获得实质性收益。高管们应该将这个一年节点作为加速组织旅程的动力。以下是开始的方法：

• 建立坚实的基础。为公司创造一个安全环境，以推动其对GenAI的探索。制定培训、防范措施和网络安全实践，以推动安全、负责任和富有信息的实验。
• 优先考虑您的价值体现。力争在部署、重塑和发明三方案中平衡的倡议组合，以确保主要要求，找到短期生产率的增益，并争取持久竞争力。
• 引导组织实现最佳价值的途径。专注于将GenAI与积极结果联系起来的最佳机会。避免被那些与特定业务目标不一致的花哨GenAI功能所吸引。
• 加速企业学习。在本地和全球范围内投资协调的实验。鉴于GenAI发展的速度，公司无法承受各自启动个别学习旅程的不同团队。持续广泛的学习是跟上最新能力的最佳方式，企业中的团队应尽可能分享他们所学到的知识。
• 展望您组织的未来优势。最终，竞争格局将趋于正常化；某个行业中的每家公司都将实施生成式人工智能工具，一些今天公司享有的竞争优势将变得不那么显著。但随着GenAI的持续演进，也会提供新的优势，特别是数据质量优势、速度和灵活性。预期未来三至五年最有前景的机会，开始将这些领域纳入您的学习路线图中。

新技术一度看似神奇——如电灯泡、智能手机——迅速变得不可或缺。生成式人工智能结合其他形式的人工智能可能同样具有变革性。企业已经在实施中寻求竞争优势，所以不要犹豫。更高的生产力和引人注目的新收入流，更不用说长期的竞争优势，将成为那些能够立即运用GenAI魔力的组织所拥有的。

文章来源：

https://www.bcg.com/publications/2023/maximizing-the-potential-of-generative-ai

Turning GenAI Magic into Business Impact,  DECEMBER 11, 2023,  By Nicolas de Bellefonds, Sylvain Duranton, Vladimir Lukic, Jessica Apotheker, Rich Lesser, and Theo Breward