埃森哲：AI重塑生产力，企业也应注重治理弥合落差|埃森哲_新浪财经

2024年7月5日，埃森哲与第一财经联合主办“重塑生产力：AI开创增长前沿”专题论坛，全面展示人工智能（AI）技术最新进展，同时对未来生产力变革与经济增长新动力进行了探讨。

在谈到参加世界人工智能大会的现场观感时，埃森哲全球副总裁、大中华区技术服务事业部总裁、埃森哲阿里事业部总裁俞毅表示，最大感受就是“热”，一是每年7月梅雨季节之后的热气，一个是整个会场的火热。

俞毅表示，从他与很多企业客户交流来看，整个行业的发展在加速，有些领域进展快，有些领域则慢些。企业在过去会首先问为什么要做这个新技术，但在这一轮生成式AI或人工智能过程中，大部分客户已经不问为什么了，更多关注做什么和怎么做的问题。

AI技术一年时间迅速迭代

这一年多来AI技术的演进速度得到了企业和行业从业者的普遍认同。

埃森哲有关商业环境变化的颠覆性指数也清楚地表明，自2019年以来，涉及技术、人才、经济、气候、消费者与社会等维度的变化速度急剧加快，过去四年的上升幅度达到了183%。其中，技术颠覆的变化最快，人才因素位列第二。

埃森哲自身实践也佐证了这样的变化趋势。埃森哲全球副总裁、大中华区主席朱虹表示，公司一直致力于为客户提供数字化转型的支持与赋能。埃森哲已宣布在AI领域投资30亿美元，并参与了超过1000个与生成式AI相关的客户项目。未来，埃森哲计划继续加大投入力度，到2026年底前将全球数据与AI专家数量增加到8万名。

在俞毅看来，在生成式AI的技术选择和应用上，中国企业更为注重成本效益比，倾向于选择成本最优、能带来实际业务价值的模型。目前，行业内“小步快跑”做试点的企业比较多，但有些已经在落地的深度上有了进一步的探索。令他印象深刻的是中国在发展新质生产力包括推动“双循环”的过程中，很多企业面向出海、面向成为全球化公司做了尝试，在生成式AI的研究和应用方面保持了一个比较快的步伐。

多位行业从业者也感受到这一年AI技术的迅速发展，联想集团高级副总裁、首席人力资源官高岚也认为行业对目前AI市场与技术的认知，与三个月前相比完全不一样了。

俞毅认为这一波人工智能是否可持续，关键还是要看是否有实际需要及落地应用。以出海企业为例，从中国市场迈入其他国家，首先会遇到合规、语言等各种问题，现在可以通过生成式AI找到解决方案，进行很快的落地。其次，对出海企业而言，客户服务也可以通过生成式AI进行快速落地。第三类场景是对当地销售的支持，大模型可以为当地销售提供实时性的定制化建议，这对企业客户而言也是切实要求。同时，需求预测与生产预测都将成为强应用场景。

埃森哲的研究指出，在发展生成式AI的过程中，企业需要设立总体目标和框架，对具体实践进行指引。企业面临的问题是持续存在的，需要有一个全局和长期的格局来协同技术和组织，并兼顾应用和治理。具体包括五大关键要务：价值为先、构建全新数字核心、重塑工作模式和员工团队、构建负责任的AI，以及保持持续的重塑。

AI重塑生产力

大模型技术具体为垂直行业客户带来哪些方面的提升？联想集团以其“AI for All，人工智能普惠”的AI愿景和战略为引领，与现场嘉宾分享了AI技术在企业生产力提升方面的广泛应用与成效。

联想集团高级副总裁、首席人力资源官高岚表示，联想秉持的AI技术理念是 “人本智能”，即技术的研发和应用应当恪守人本底线、提倡人本设计、坚持人本理念。也是基于此，联想推出了AIPC（人工智能个人电脑）等创新产品，希望能通过AIPC推动技术普惠，逾越数字鸿沟。同时，联想将AI技术融入产品研发、生产制造、客户服务等各个环节中，实现了服务和产品的创新、生产效率的显著提升与产品质量的持续优化。

国泰数码部总经理邹铭诺分享了国泰航空如何利用AI技术实现个性化服务的智能升级与运营效率提升。通过大模型分析客户数据、优化航班安排、提升客服体验等措施的实施与推广，国泰航空成功构建了以客户为中心的智慧航空生态系统。

在工业领域同样不乏AI技术应用的案例。汇川技术副总裁李瑞琳介绍了汇川在AI技术方面的探索与实践成果。他表示汇川已将AI技术成功应用于视觉识别、预测性维护等关键领域，显著提升了生产效率与产品质量水平，成为了AI应用的先锋之一。

数据作为AI应用的核心要素之一，在生成式AI时代扮演重要角色。埃森哲全球副总裁、全球数据能力主管董筱珊表示，通过数据的合成与仿真，企业能够弥补数据空白、提高数据质量，进而实现更精准的业务分析与决策支持。

尽管更为规模化地运用生成式AI将有效提升生产力，但在企业投入和技术应用、业务成果、组织变革等价值之间还存在不小的落差。

根据埃森哲调研，有85%的中国企业高管计划在2024年增加对生成型人工智能的投资。73%的中国高管表示将优先加强其数字核心能力方面的投资，例如云、人工智能、平台和安全。

然而，只有13%的受访中国高管表示对其组织拥有正确的数据战略和数字核心能力“非常有信心”，能够有效发挥生成式工智能的优势。也只有不到三分之一（30%）的企业高管表示正在积极培训员工并拓展其技能，以更好地利用这些技术。

注重AI治理与国际合作

AI技术发展所引发的关于技术、伦理、法律、社会适应等方面的讨论和争议也在继续，或许这是企业在具体行动和战略上表现得较为谨慎和缓慢的部分原因。企业管理者逐渐意识到，需要从合规、隐私、以及业务整体上对技术应用进行评估并建立完善的流程，对此进行把控和治理。

世界经济论坛大中华区主席陈黎明表示，隐私泄露、数据偏见、能源消耗等问题不容忽视，全球各国必须携手加强AI治理，确保其健康、可持续地发展。

“技术发展过程中，人们常常不知道知识的边界是什么，很多技术都处在不断演进的过程中，因此需要在利用AI为各行各业寻求应用落地的同时，重视其中可能存在的风险，寻求创新与可持续发展之间的平衡。”陈黎明说道。“人工智能开发及应用需要各方在立法、伦理等层面上有所作为，作为开发者必须要有一个底线思维，不应因为一时冲动从而导致未来的创伤。”

董筱珊表示，AI治理并不是说AI本身，企业运用AI的竞争力也来自多个方面，其实每个人工作都会和AI产生关联，因此在这个过程中就需要建立问责制。以数据为例，生成式AI善于从非结构化数据当中收集数据，但这也会带来数据风险。她呼吁企业建立完善的数据管理机制与流程。比如，企业可以进行季度性的汇报，确保数据是安全且精确的，能够为业务提供支撑，这样的机制应当是企业中每个人的职责。

目前AI技术在全球范围迅速普及并发展，AI安全与治理也同样离不开全球范围的齐心协力。DeepMind前沿安全与治理小组的艾伦·德福此前表示，AI技术的发展是全球性的，没有任何一个国家可以独自应对所有的挑战。需要在全球范围内建立合作伙伴关系，共同制定和实施规范和标准，以确保AI技术的发展能够造福全人类，而不是成为威胁。这不仅仅是一个技术问题，更是一个社会问题，需要各国政府、企业和学术界的共同努力。