2023 年，OpenAI 的 ChatGPT 引发了全球人工智能热潮。自那时起，仍是一项新兴技术的生成式人工智能一直占据着新闻头条。这项技术已经迅速发展，远远超过了最早的聊天机器人功能。

它在一系列用例中展示出广泛的前景，包括内容创建、翻译、图像处理和代码编写。生成式人工智能不仅有潜力重塑关键业务运营，而且有潜力改变大多数行业的竞争格局。

在商业领域，该技术已经开始影响各种业务功能，如产品创新、供应链物流、销售和客户体验。公司也开始从生成式人工智能平台和工具的部署中看到积极的投资回报（ROI，return on investment）。

就目前而言，人们在讨论该技术可能产生多大的商业影响时，更多的是预测性的，而不是实证性的，但人们有必要透过夸张的炒作，看清它的真面目。

为了研究企业有效实施生成式人工智能的技术和业务需求，《麻省理工科技评论》Insights 调查了多个地区和行业的 300 名高管。受访问题包括其公司推广生成式人工智能技术的程度、实施计划以及部署的障碍等等。

结合专家访谈小组的见解，这项调查揭示了公司准备如何应对生成式人工智能部署所带来的挑战。

（来源：资料图）

大多数受访者并不认为人工智能带来的颠覆性是一种风险。相反，他们希望成为颠覆者。78% 的人认为，生成式人工智能是一个竞争机会，而不太担心它带来的风险。只有 8% 的人认为它是一种威胁。

大多数受访者希望成为颠覆者：65% 的受访者表示，他们的企业“正在积极考虑新的创新方式，利用生成式人工智能从其数据中释放隐藏的机会。”

尽管受访者期待改变，但在 2023 年，很少有公司超越了对生成式人工智能的实验或有限采用。

尽管大多数（76%）受访公司在 2023 年以某种方式使用了生成式人工智能，但很少（9%）有公司广泛采用这项技术。那些使用了该技术的公司，只在一个或几个有限的领域进行了试验或部署。

很多公司计划在 2024 年增加采用率。受访者预计，他们计划在 2024 年部署生成式人工智能的功能数量将增加一倍以上。这将涵盖该技术在客户体验、战略分析和产品创新方面的频繁应用。

公司需要解决 IT 支持不足的问题，否则就有可能无法实现部署生成式人工智能的雄心，从而面临混乱（或者被更强的对手颠覆）。

对于快速采用生成式人工智能，不到 30% 的受访者认为公司 IT 的所有重要职能都很有帮助。那些最有生成式人工智能部署经验的人对自己公司 IT 的信心不如同行。

非 IT 因素也会破坏生成式人工智能的成功使用。调查对象还报告了非 IT 因素对生成式人工智能广泛使用的阻碍。这些因素包括监管风险、预算、竞争环境、文化和技能。

高管们预计，生成式人工智能将引发一波颠覆。然而，在许多情况下，他们希望顺应潮流、强化竞争力的愿望，会被对障碍不够重视的公司所耽误。

支持：Ren

排版：罗以

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