生成式人工智能（简称 Gen AI）是一项尖端技术，它使计算机能够生成创造性内容。这些内容涵盖各种形式，例如文本、图像、视频和音频（包括音乐或歌曲），这些内容与人类以前从未见过或创作的内容非常相似。Gen AI 有效地模仿了人类的创造力，并取得了显著的成果，特别是在生成类似人类的文本、对话、图像方面，最近，它的功能扩展到包括视频和音频内容。

从机器学习到机器创造力

在过去的 10 年里，数据科学和人工智能在人类的个人和职业生活中引起了巨大的轰动。然而，人工智能的应用仅限于发现模式并预测它们。这就像一个婴儿发现模式并学习它们，并做出让父母兴奋的反应。但是，Gen AI 不仅仅是发现模式并预测它们，而是创造新的复杂模式。创建复杂的模式，如人类级别的对话和逻辑。或者创造不仅描绘现实而且还描绘一些想象的图像。

在传统的机器学习中，人类利用机器和人工智能根据历史数据做出简单的预测。在 Gen AI 中，人类试图制造出一种能够创造出新颖杰作的机器，而这些杰作有时对于人类来说甚至难以想象或创造。

功能和限制

此时，Gen AI 在理解语言、静态视觉（图像）和音频方面取得了重大进展。最近，我们看到了 Gen AI 在动态视觉（视频）方面的进步。但 Gen AI 在某些方面仍在努力变得更好，需要改进。第一个方面是逻辑。AI 仍然很难根据观察做出合乎逻辑的决策（例如解决数学或物理问题）。

此外，大多数视觉进步都是在 2D 或 2D 和时间维度上，而 3D 和时间维度视觉对于 Gen AI 来说仍然是一项艰巨的任务。此外，语言模型在处理大型文本和对话时存在局限性。最后，Gen AI 的最大限制是在数字世界之外。到目前为止，Gen AI 的大多数进步都局限于数字世界。当谈到真实的物理世界，例如机器人技术时，我们看到与数字世界相比进步较慢。然而，最终，数字世界的进步将导致 AI 在物理世界中更好的交互（例如更强大的机器人）。

展望人工智能的影响

如果我们回顾一些现代发明，例如电力、互联网、网络或加密货币的发明，GEN AI 技术对人类生活的影响预计相当于互联网。这是一种新的范式，将像互联网一样改变人类生活和未来的技术。它是许多未来技术和应用的基础，而人类由于目前的限制而无法实现这些技术和应用

日常生活的影响

如上所述，Gen AI（类似于互联网）将改变人类的生活方式。如果互联网使人类能够消除互动中的物理距离限制，那么Gen AI 将在人类历史上创造一种新的互动。这是人类与第一个非人类智能之间的首次互动。正如今天大多数人类离不开互联网一样，在未来，大多数人类应该与生成式人工智能以及最终的通用人工智能进行某种互动。

业务影响

人类个人生活可能需要一段时间才能依赖 Gen AI，但行业和企业已经开始与 Gen AI 融合。每天，成千上万的人开始在职业生涯中使用 Gen AI 技术，例如 ChatGPT 和其他类似工具。许多企业已经开始在工程、营销和其他部门使用 Gen AI 工具来提高生产力。

因此，每位高管都将在个人生活之前感受到人工智能对其职业生涯的影响。由于业务的竞争性质，整个业务的成败都岌岌可危。如果竞争对手只能利用人工智能的一个方面来提高其生产力，那么其他企业很难甚至不可能通过提高人类生产力来填补这一空白。

受影响企业前线

预计以数字化为主的科技、营销和娱乐行业将首先受到这项技术的影响。科技行业不仅转向创造 Gen AI，而且还会因 Gen AI 而得到改进。娱乐和营销行业肯定会在其制作中更多地使用视觉和语言创意。

另一方面，由于制造业或医疗行业本身的物理特性，它们可能会比数字社交媒体平台更迟钝地受到 Gen AI 的冲击。值得一提的是，即使是在这些行业中，组织的某些部分采用 Gen AI 的速度也会比其他部分更快。例如，在制造业中，设计部门即使在今天也可以使用 Gen AI 更快地进行原型设计。在医疗行业，患者关系可以通过 Gen AI 聊天机器人服务得到加强。此外，使用 Gen AI 可以更快地发现新药。鉴于医疗行业的严格监管，Gen AI 的广泛采用预计将是一个渐进的过程。这些旨在确保患者安全和数据隐私的法规可能会减缓 Gen AI 技术在该领域实施和扩展的速度。

正如你所见，即使是在同一个行业和同一个公司，业务的不同部分也可能在不同时间和不同程度上受到人工智能的影响。对于经理和高管来说，了解业务的哪个部分应该首先启动以及哪个部分可以进入下一轮是一项至关重要的任务。

受影响最大的业务部门

看来语言模型（包括代码生成模型）的发展速度比 Gen AI 的其他领域更快。因此，依赖于 Gen AI 语言模型方面的企业部分可能会先于其他部分经历变化。预计受影响的最初领域之一是组织内的软件工程部门。大型语言模型已经可以帮助软件工程师提高生产力，并从传统的基于人类的系统过渡到基于人工智能的系统。此外，各个工程部门可以利用 Gen AI 的编程功能来增强他们的日常任务和设计流程。

无论是专注于实体产品还是数字产品的设计部门，都通过采用生成式人工智能见证了重大转变。这些部门主要从事设计和原型设计，它们受益于生成式人工智能在设计创作和各种想法测试方面加速发展。

由于 Gen AI 的显著进步，尤其是大型语言模型 (LLM)，客户关系动态是企业经历重大变化的另一个方面。只要组织有效部署 Gen AI，LLM 在客户沟通中的广泛使用就意味着大型客户服务中心时代可能结束。

除了工程和客户关系之外，营销和销售也受到了生成式人工智能的影响，因为它们依赖于创建大量的视觉和文本材料。具体来说，营销部门尤其受到生成式人工智能的影响，它加快了内容创建和测试的速度。

目前看来，制造业、实体产品生产等涉及物理工作的部门受该技术的影响相对较小。

使用 Gen AI 的竞争优势

Gen AI 为组织和企业创造的第一个竞争优势（也是最明显的优势）是生产力。业务中许多手动和耗时的方面都可以自动化或转移到 Gen AI。例如，许多公司花费数百万美元或使用数百名员工来处理客户或合作伙伴关系。有了 Gen AI，大多数这些任务都可以转移到机器上。

除了生产力之外，随着人工智能时代的到来，创造力的速度也有望提高。如果生成营销内容需要几天时间，而没有人工智能工具，生成创意内容则需要几分钟或几小时。我们甚至可以更进一步，实现内容的个性化。例如，营销内容（包括视觉和文本）可以根据受众实时个性化。

最后，Gen AI 可以直接协助高管和决策者做出更有洞察力和更可靠的决策。目前已经有模型可以查询业务数据库、探索数据仓库中的信息、阅读报告并为高管进行总结。我们将在下一节中进一步讨论它。

在接下来的部分中，我们将讨论在组织和企业中使用 Gen AI 的一些竞争优势。

创造力与创新

生成式人工智能对组织内的创造力和创新产生双重影响。首先，它通过快速生成创意输出直接影响产品和内容领域。这种能力改变了设计和原型制作过程的节奏，使得在短时间内快速审查大量设计成为可能。这些模型的加速速度有助于实现高效的设计迭代。此外，与模型有效沟通的学习过程提高了获得预期结果的可能性，加强了设计师与生成式人工智能这一强大工具之间的关系。

除了对设计的直接影响外，生成式人工智能还是人类无限想象力的灵感源泉。人类从机器中汲取灵感，从而生成更具创意的内容。在这种情况下，生成式人工智能更多地充当一种灵感工具，而不是内容和设计的唯一设计师，促进了人类创造力与人工智能之间的协作和共生关系。

人工智能和决策增强

生成式人工智能模型擅长自然语言理解。高管及其支持团队可以使用这些模型来分析和理解非结构化数据，例如客户反馈、行业报告和社交媒体趋势，从而更深入地了解市场动态。

此外，生成式人工智能可以自动生成报告、简报和其他书面内容。高管可以使用这些工具根据相关信息快速生成摘要或报告，从而节省时间并确保准确性。

此外，生成式人工智能可以帮助他们更好地理解收到的报告、法律文件和业务演示文稿。该系统能够总结会议和所有提及的文件，每周可为高管和经理节省数十个小时的时间，以便做出更好的决策。

风险

与任何技术进步一样，生成式人工智能对于选择采用它的企业来说也存在固有风险。一个被广泛讨论的担忧是有害和令人反感的内容的生成。由于生成式人工智能模型是在大量数据集上进行训练的，它们可能会遇到有害或违背人类价值观的内容。例如，接触与自杀相关的内容可能会导致模型在响应某些请求时产生负面结果或不适当的可视化效果。响应中的偏见也带来了挑战，尽管可以通过从人类反馈中进行强化学习等方法来缓解这些偏见。

另一个重大风险与数据安全和隐私有关。生成式人工智能的许多内部应用涉及对专有数据进行模型训练，这增加了模型无意中将敏感信息泄露给公司内部和外部未经授权的用户的可能性。实施强有力的保障措施对于防止此类数据泄露至关重要。

法律挑战是另一个值得关注的领域。如果模型使用受版权保护的材料进行训练，或者依赖未经授权的用户数据，企业可能会面临法律后果。仔细评估和专家指导对于有效解决和减轻这些风险至关重要。

此外，使用公共和私人生成式人工智能模型也带来了额外的挑战。不考虑许可协议，尤其是商业用途的许可协议，可能会导致法律纠纷。公共模型也可能缺乏频繁更新，如果在没有经过彻底审查的情况下采用这些模型，企业就必须负责维护这些模型，以符合不断发展的标准。总体而言，对于涉足生成式人工智能领域的企业来说，全面的风险管理方法至关重要。

监管与合规状况

在美国，已经提出了多项法案，解决从人工智能开发监管到事故发生时企业责任等一系列问题。拜登政府已发布行政命令，并启动了漫长的联邦规则制定过程。欧盟也有望制定世界上第一部全面的人工智能管理规则。

监管环境错综复杂，有 50 多项联邦法案和拜登政府的类似数量的举措正在积极跟进。《安全创新框架》（由参议院多数党领袖查克·舒默提出）、《限制法案》（由参议员马克·沃纳和参议员约翰·图恩提出）、《TAG 法案》（由参议员加里·彼得斯提出）和《真实政治广告法案》（由众议员伊薇特·克拉克提出）是数十项解决生成式人工智能监管问题的法案之一。虽然目前还没有全面的法案来划定生成式人工智能和一般人工智能的法律环境，但大量提出的法案反映了在不久的将来建立强有力的合规规则的明确意图

GEN AI 的成熟度和采用时机

在我们的组织中采用生成式人工智能的时间表是一个重要的考虑因素，虽然这项技术仍然相对较新，但等待其成熟可能不是最佳策略。尽管生成式人工智能在过去五年中取得了里程碑式的进展，但它已经产生了重大影响，历史趋势（尤其是大数据技术的发展）表明，在复杂组织中采用该技术的过程往往会超出最初的预期。

必须认识到生成式人工智能等技术的快速发展和步伐。等待成熟可能会导致错过当前的好处，并阻碍组织适应可能出现的增强版本。正如以前技术的经验所表明的那样，随着创新的进步，采用的窗口会缩小，因此及时整合对于保持竞争力和相关性至关重要。

此外，如前所述，生成式人工智能引入了人机协作的新范式，代表了组织内部深刻的文化转变。与之前强调人类利用机器的人工智能模型不同，生成式人工智能促进了人与机器之间的共生关系。与之前的技术采用（例如涉及大数据和机器学习的技术）相比，这种组织文化转变需要更长的适应期。

衡量人工智能交付的价值

如前所述，在组织中引入生成式人工智能的主要影响在于提高生产力。因此，生产力是评估采用生成式人工智能为组织带来的价值的首要指标。例如，生成式人工智能促进的原型设计和设计过程的加速预计将加速这些努力中的失败和成功。

此外，生成式人工智能还有助于加快企业内部的沟通速度。这可以通过简化专有文档的搜索和汇总、审查过去的通信或自动化文档流程来实现。这些改进的切实成果有望体现在不同团队之间更高效的跨职能沟通上。

另一个需要监控的重要指标是员工将生成式人工智能融入日常工作中的采用率。成功整合生成式人工智能，再加上强大的培训计划，应该会让公司内部的个人广泛采用这项技术。监控这一指标可以深入了解生成式人工智能在我们的组织环境中对现实世界的影响和接受度。

浏览集成

为了将生成式人工智能有效地融入现有技术和系统中，管理人员需要战略性地引导他们的组织并解决以下关键问题：

1. 识别有影响力的应用：高管应仔细评估和识别组织内最具影响力的生成式人工智能应用。这需要彻底了解生成式人工智能可以在哪些方面发挥最大价值。根据预期回报对这些应用进行优先排序对于确保快速成功集成至关重要。
2. 采用的资源规划：高管必须战略性地规划短期和长期所需的人力和技术资源。这不仅涉及获取必要的技术，还涉及培养具有适当技能和专业知识的员工队伍。应仔细平衡短期需求和长期可持续性，以促进无缝采用过程。
3. 文化转型助力长期成功：为了长期支持生成式人工智能的可持续使用，高管需要在团队内部发起和培育文化转型。这包括培养一种拥抱创新、持续学习和适应性的心态。创造一个鼓励实验和协作的环境对于最大限度地发挥生成式人工智能的优势至关重要。

人工智能时代所需的管理技能

当然，有效实施和管理生成式人工智能计划需要高管拥有一套特定的资源和技能。首先，一项基础技能是对生成式人工智能技术的全面了解。与任何新兴技术一样，高管必须掌握必要的技术细节，才能辨别其潜在应用。鉴于生成式人工智能在各个领域的广泛使用及其对公众的可用性，人们可以轻松获得该技术的第一手经验，从而有助于对其功能有基本的了解。

虽然科学家和工程师在开发生成式人工智能方面取得了长足进步，但其组织和文化影响仍未得到充分探索。在这个领域，高管而非技术专家在促进创新方面发挥着关键作用。第二项关键技能是积极尝试采用生成式人工智能技术。高管必须认识到这是一个新兴的范式，缺乏现实世界的商业经验，因此必须通过实践实验不断学习。

必须承认，生成式人工智能对组织的影响可能与其技术能力不同。高管应该愿意在不同的组织部门和不同的范围内测试该技术。理论上看似有希望的东西在实践中可能并不总是能取得预期的成功。因此，培养一种实验和适应性的文化是有效利用组织不同方面生成式人工智能潜力的关键。

展望资源

当然，生成性人工智能与商业的融合代表着一项重大的技术转变，需要高管和决策者谨慎管理人力和技术资源。

人力资源是首要考虑因素。通过有针对性的培训计划和招募对生成式人工智能及其复杂性有深入了解的人才来增强工程部门的能力至关重要。这些技术娴熟的人才是任何技术转型的骨干，在为未来的生成式人工智能发展建立强大的基础设施方面发挥着核心作用。

与人力资源相结合，生成式人工智能所需的计算能力也非常强大。高管们面临着一个关键的决定：是将这种计算能力部署在本地还是利用云提供商。可扩展性、数据安全性和成本考虑等因素对于确定最合适的方法至关重要——无论是本地解决方案、基于云的资源，还是在两者之间取得平衡的混合模型。对这些因素进行战略评估将指导组织找到符合其特定需求和目标的最佳解决方案。

结论

生成式人工智能 (Gen AI) 是一项突破性的技术，它使计算机能够创建与人类创造力极为相似的内容（例如文本、图像、视频和音频）。与专注于识别模式和做出预测的传统人工智能不同，Gen AI 可以生成复杂而原创的内容，甚至人类也难以制作。虽然 Gen AI 在语言理解和图像处理等领域取得了长足进步，但它在逻辑推理、处理大量文本以及将其应用扩展到数字世界之外（尤其是在机器人技术领域）方面仍然面临挑战。

预计人工智能对商业和日常生活的影响将像互联网一样具有变革性，重塑人类与人工智能之间的互动。虽然在个人生活中的广泛应用可能需要时间，但企业已经在利用人工智能来提高生产力，特别是在技术、营销和娱乐领域。然而，采用人工智能也伴随着风险，包括数据安全问题、潜在的法律挑战和监管审查，因此需要仔细规划和遵守规定。为了保持竞争力，高管应优先考虑人工智能的早期整合，确定影响深远的应用，投资人力和技术资源，并在组织内培养以人工智能为导向的创新和协作文化。