特别策划丨企业该如何在AI的新浪潮中保持创新力与竞争力？

当下，生成式AI的发展正处于快速发展阶段。企业管理者要准备好迎接这一技术革命新时代。据麦肯锡最新报告显示，生成式AI每年可以为全球企业增加2.6 万亿至4.4 万亿美元的收入，而英国 2022年的 GDP 总额为 3.03万亿美元。

实际上，伴随着大语言模型和生成式AI在2022年底的全面爆发。我们正在进入一个全新的“普惠”AI时代——AI不再是几个“高精尖”领域的专项应用，而是在各种大模型的帮助下，完成大量通用目的任务，实现更广泛的商业价值。

在算力硬件、云服务、ChatGPT、Claude 2和StableDiffusion这样的大模型和各类开放式API的帮助下，中小型公司不必投入到昂贵的基础设施和模型训练，也可拥有顶尖的生成式AI能力。当技术本身不再形成竞争优势，企业必须关注的是，在哪些场景应用生成式AI，可以产生业务价值并创造竞争优势。在对大量生成式AI的案例进行总结以及业内专家访谈后，我们认为，生成式AI有潜力在以下三个领域普惠性地提升企业能力，改变商业世界的竞争格局。

图片来源：亚马逊云科技《加速行业的生成式 AI 之旅》

增强客户体验

生成式AI具有强大的信息提炼和内容生成能力，其中一个典型的应用场景就是用于提升客户体验。全球客户服务平台公司Zendesk的研究报告显示：超过50%的客户会在一次糟糕的体验后转向竞争对手，近75%的客户会在两次糟糕的体验后转向竞争对手。

生成式AI的诞生，正好解决了这一痛点。全球最大客户关系管理软件公司之一——Salesforce在今年4月发布了全球首个基于生成式AI的CRM产品：Einstein GPT。举例来说，Einstein GPT 能够为销售人员生成个性化的电子邮件，以便发送给客户；为客服人员生成特定的回复，更快地回答客户的问题；为营销人员生成有针对性的内容，提高营销活动的响应率。

“随着实时技术和生成式AI的兴起，世界正在经历着一场深刻的技术转变。这恰逢关键时刻，因为每家公司都专注于以更智能、自动化和个性化的方式与他们的客户建立联系，” Salesforce首席执行官Marc Benioff 表示。“Einstein GPT 与我们的数据云相结合，并整合在我们所有的云服务中，包括 Tableau、MuleSoft 和 Slack，在此基础上，我们正为所有客户打开通往AI未来的大门”。

Salesforce还与亚马逊云科技合作，将“Bring Your Own AI”功能（使用您自己的AI）集成扩展到 Amazon SageMaker，以实现 Amazon Bedrock（亚马逊云科技的生成式AI基础模型）的AI功能。借助 Amazon Bedrock，企业可以通过 API 访问来自 Amazon 和领先AI初创企业的各种前沿基础模型。

例如，Salesforce的数据云可以根据潜在客户的数据判断购买意向，然后根据意向评分向Amazon Bedrock发出prompt。亚马逊云科技的文字基础模型Amazon Titan则可自动生成定制化的邮件内容给销售代表，从而提升客户的体验和购买意向。

Salesforce SVP Cabrielle Tao在亚马逊云科技New York City Summit上的分享

提升员工生产力与创造力

长久以来，企业的知识大多是以非结构化数据储存的。例如工业科技巨头西门子在170多年的公司历史中积累了大量的行业知识和数据。运用新兴科技更好地发掘内部数据和知识的价值，是西门子中国持续发力的方向。然而在构建知识库的过程中，西门子大禹团队发现，长期以来企业内部资源的检索和调用都存在结构散乱、交互不便等问题。即便建立一个传统知识库，也难以打破“部门墙”。因此，西门子决定与亚马逊云科技合作，利用生成式AI建立一个全新的“智能知识库”，从根本上提升内部数据和知识的可用性。

在对需求进行深入分析后，亚马逊云科技团队为西门子设计了一个智能知识库暨智能会话机器人的解决方案指南，其中包括预训练大语言模型，向量数据服务，以及相关系统集成等。这些核心关键能力能实现目标知识库约 80% 功能，西门子中国根据企业内部需求再做 20% 定制化开发，最终形成完整的解决方案。

在亚马逊云科技的生成式AI平台和专业知识的协助下，最终大禹团队完成后续开发和整套系统的部署时间大大缩短，“小禹”智能会话机器人和知识库整体开发与部署仅用三个月就圆满完成。相对于传统机器人，“小禹”的回答内容不仅生成速度更快，搜索关键词的命中率也更高。西门子中国专属智能知识库上线后，首周就有超过 4000 位内部用户参与使用，超过 12000 个问题被提出并解答。

生成式AI将带来一个新时代，员工和团队不仅改进或简化自己的流程和任务，并且可以随时根据市场和客户需求的变化快速创造全新的应用，企业则可以真正实现“大规模敏捷”。

例如：埃森哲Velocity 团队正在使用亚马逊云科技的Amazon CodeWhisperer 来加速编程。CodeWhisperer是一款基于大于模型的编程助手工具，可以在以下方面提升编程效率。

首先，团队花在创建样板文件和重复代码模式上的时间更少，而将更多时间花在重要的事情上，包括提升软件的功能、质量和安全性。

此外，AI可以加快新手开发人员或使用不熟悉的代码库的开发人员的入职速度。例如，新加入团队的 Java 用户能够在Amazon CodeWhisperer 的帮助下轻松开始编写 Python 代码，而无需担心语法。

最后，开发人员能够通过在 IDE 中选择“运行安全扫描”来检测安全问题。IDE 中直接提供有关所发现安全问题的详细见解。这有助于开发人员及早发现并解决问题。埃森哲一位技术架构高级经理表示：“生成式AI的使用让我们代码量减少了30%，我们现在有时间去做更有价值的工作。”

当 Jason Allen 在 2022 年科罗拉多州博览会上获得新兴数字艺术家最高奖项。他的作品Theatre d’Opera Spatial 并非传统绘图软件绘制，而是依靠生成式Al 模型 Midiourney生成。这一历史性的突破让人们认识到生成式 AI 辅助人们进行创意工作的巨大潜力。

Jason Allen依靠生成式AI模型Midjourney生成的画作在 2022 年科罗拉多州博览会上获得新兴数字艺术家最高奖项

艺术创造从来都是少数具有“天赋”之人的工作。而生成式 AI 的出现，在历史上首次让普通人与艺术创作如此接近。即便从未接受过训练的普通人，也可以毫无障碍地将自己的想象力化为生动的图像，分享给他人。除了“文生图”外，各种“文生视频”和“文生音频”等模型工具也正如雨后春笋般涌现。这些工具的出现给所有企业带来普惠的艺术创意和内容创造的能力，让他们以全新的方式进行内部合作、外部沟通。

除了提升员工生产力外，生成式AI也可以协助员工进行创造性的工作，进而有效的提升员工创造力。这些工具的出现给所有企业带来普惠的艺术创意和内容创造的能力，让他们以全新的方式进行内部合作、外部沟通。

这一能力在产品开发阶段有巨大的应用潜力。

例如：海尔创新设计中心（海尔设计）为海尔智家旗下七大品牌全球的所有产品提供设计创新和模式探索。认识到生成式AI在工业设计领域的潜力，该中心与亚马逊云科技和 Nolibox 计算美学（Nolibox）合作，开发生成式AI应用。

在该项目中， Nolibox 交付了完整的AIGC无限画板解决方案：包括符合品牌调性的不同设计品类绘画大模型、面向设计师等业务人员的 “无限画板”、AI 绘画大模型在线训练和管理能力、以及根据用户用量调度的弹性算力架构等。在交付的解决方案上，该方案基于亚马逊云科技基础设施构建，通过应用 Amazon SageMaker 机器学习平台，以 Fine-tune as a Service（调优即服务）的方式提供服务，利用 Amazon SageMaker 在线的模型训练和管理能力，为客户提供创意辅助、内容生产辅助和创作支持。目前，海尔设计已经将AI解决方案引入到产品设计，UI设计、CMF设计、品牌设计等环节，涵盖了新品设计、改款升级、渠道定制化等工业设计的业务场景。海尔智家副总裁，海尔创新设计中心总经理分享到：“无限画板的交互方式灵活直观，定制工具集和行业预设让设计师使用无门槛，符合海尔以用户为中心的快速设计流程和迭代节奏。通过 Amazon SageMaker 的模型训练推理方案，将历史方案数据沉淀到 AI 模型，还支持按单项目需求，模型即训即用。”

优化业务流程

大数据时代，企业可以从他们的数字资产中获得丰富的洞察，提升内部效能和竞争力，甚至开拓全新的增长机会。然而很多企业在商业智能（BI）中投入了海量的资金和人力，但却无法使用数据驱动的见解来做出业务决策。

其中一个最常见的原因是，传统BI工具迫使企业投资耗时的流程和专门培训来从数据中提炼见解，必须编写SQL语言或学习专门的软件，才能从 BI 系统中提取数据并将其导入其他工具中，以创建帮助其他人做出明智决策所需的见解。这些障碍通常会导致洞察力被困在数据中。

生成式AI和大语言模型的出现，让商业智能（BI）变得真正智能起来。在它们的帮助下，任何用户都可以使用自然语言提出数据问题，而无需编写 SQL 查询或学习 BI 工具。

亚马逊云科技就通过Amazon Bedrock平台，将生成式AI集成到BI工具Amazon QuickSight上，通过生成式AI业务分析师可以使用自然语进行提问，Amazon QuickSight 即可构建完善的数据报表，或进行复杂的统计算，大大提升对业务数据的洞察力。

在Amazon QuickSight 中可视化创作及创建故事

除了在商业智能领域，生成式AI在智能文档处理（IDP）也大有可为。

智能文档处理已经在金融、医疗和生命科学以及制造等领域中应用，并为客户创造不菲的价值。例如通过采用亚马逊云科技的IDP应用，金融科技公司Paytm从纸质文档中提取用户数据的准确率达到97%。人寿保险公司Elevance Health 索赔处理工作流程自动化程度提升到了90%。而根据研究机构Forrester的调研，客户使用Amazon IDP实现了73%的投资回报率。

生成式AI的大爆发正在带领我们进入一个普惠AI的新时代，每家企业都有机会利用AI提升内部效率，创造新的客户体验和商业模式。然而先进技术的普及也往往会加剧行业竞争的马太效应，那些迟迟不愿拥抱AI技术的企业将面临落后的风险。关注技术，更要关注技术能为企业、客户产生的价值，时刻准备好进行战略投入和业务转型，这样的企业才能在全新的AI时代立于不败之地。

安健 | 文

安健是《哈佛商业评论》中文版特约撰稿

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