生成式人工智能进入公众视野
现在，生成式人工智能（Generative AI）已经进入人们的视野——一种有望立即为最困难的问题提供答案的技术工具。 借助先进的分析和深入的数据，首席执行官现在可以求助于人工智能来收集见解和方向。
企业领导者很容易将生成式人工智能视为他们的魔杖——输入一些提示，几秒钟之内就会有一个令人信服的理由来支持任何决定。 尽管实际情况并非如此，但这并不能阻止利益相关者向高管施压，要求他们使用它。 投资者仍然最倾向于加速采用，并且越来越多的董事会成员向首席执行官施压，要求加快采用。
当首席执行官们应对加速采用人工智能的压力时，他们的团队却犹豫不决。 首席执行官们坚信生成式人工智能在整个组织中的好处，但其他高管则表示缺乏内部技能。 74% 的首席执行官同意或强烈同意他们的团队拥有整合新技术（例如生成式人工智能）的知识和技能。 然而，只有 29% 的其他高管认为其组织内已经具备采用生成式 AI 的专业知识，并且只有 30% 的人认为他们的组织已准备好负责任地采用生成式 AI。
对此，IBM商业价值研究院进行了相应的研究。
CEO如何决策？
CEO的决策负担一直很重。 更广泛的数字访问和新技术工具引发了一波创新浪潮，迫使领导者比以往更快地做出决策和采取行动，以保持领先地位。
实时数据的爆炸式增长补充了传统的财务和运营指标，并提供了不断扩展的信息。 虽然经常有用且偶尔具有启发性，但来自如此多来源的持续输入可能会变得势不可挡。 然而，顶级首席执行官始终使用一系列决策输入，并且认为企业仪表板在提供见解方面表现出色的可能性比同行高出 13 倍以上。
外部条件使首席执行官面临的挑战进一步复杂化。 从 COVID-19 大流行到气候变化，从日益增多的网络攻击到不断变化的员工期望，首席执行官们面临的决策远远超出了传统股东价值模型和他们自己的个人经历。 不可预测、不对称的情况更加频繁地出现，涉及更多的因素和更多的利益相关者。 在希腊神话中，赫拉克勒斯杀死了多头蛇九头蛇，但他每移除一个头，就会有另外两个头取代它。 同样，首席执行官的决策围绕着日益复杂和快速变化的主题，这些主题通常涉及伦理或道德考虑，并且针对一个主题的决策可能会引发其他问题。
除了这些挑战之外，首席执行官还面临着决策标准缺乏的问题，特别是在可持续发展、数据和隐私等新兴领域。 首席执行官告诉我们，通用标准有助于铺平道路并加快整个组织的决策速度。
首席执行官们被那些承诺简化或加速决策的投资所吸引，例如数据驱动、人工智能驱动的工具，这并不奇怪。 然而，这里的复杂性也在上升，特别是对于生成式人工智能来说，当被问到问题时，它通常会表达肯定的答案，但有时会给出错误的答案。 在通用数据集上训练的人工智能可能会成为错误和错误信息的不透明引擎，阻碍而不是帮助首席执行官决策。 由于生成式人工智能会放大任何组织中存在的优点和不太理想的情况，因此需要根据有凝聚力的策略来应用它，而不是作为大量临时情况的解决方案。
在许多方面，首席执行官今天面临的最关键的决策之一是是否以及如何在自己的决策和整个业务中使用人工智能。 随着生成式人工智能工具的爆炸性公开，“人工智能”一词已经主导了新闻报道和季度财报电话会议，一些公司在提到人工智能的威胁后，估值蒸发了数十亿美元。 ，其他人则将人工智能视为他们未来的圣杯。
当然，急于采取行动是可以理解的，四分之三的首席执行官认为拥有最先进的生成式人工智能的公司将获胜，并表示竞争优势取决于它。 在人工智能主导地位的争夺中，43％的首席执行官表示他们的组织已经在使用生成式人工智能来指导战略决策，36％的首席执行官表示运营决策，50％的首席执行官正在将其集成到他们的产品和服务中。
然而，首席执行官还必须考虑立即采取行动的压力以及偏见、道德和安全的潜在危险。 超过一半 (57%) 的首席执行官担心数据安全，48% 的首席执行官担心偏见或数据准确性。 首席执行官们左右为难，要么大胆进军新兴领域，要么谨慎行事，以免落后。
首席执行官在制定战略决策时从各种输入中获取信息。 他们必须考虑来自 ESG 等新领域的数据量的增加，加上外部输入数量的增加，意味着他们比以往任何时候都需要考虑更多。 在我们的全球调查中，大多数首席执行官表示他们仍然严重依赖运营数据（76%）和财务数据（75%）。 然而，超过四分之三的CEO强调，最重要的决策不能仅根据数据做出，63%会听取下属的意见，超过一半（54%）会结合个人经验和直觉。
在组织中应用决策
研究表明，无论是否得到行政领导层的批准，大量员工已经在工作中使用生成式人工智能平台。 在精心设计的系统中使用生成式人工智能平台可以大大加快洞察的速度以及组织根据这些洞察采取行动的速度。 但它需要人工智能“展示其工作”以避免错误信息，这意味着人工智能可以透明地展示它如何产生见解，以及一个能够安全使用专有信息的平台。 零售业务Trial Holdings首席执行官Koichi Kameda解释道：“公司的基本前提是解决客户的问题，并打算探索哪些技术可以用于什么目的来实现这一目标。”
在所有职能领域，生成人工智能用例先于生成人工智能的正式业务计划，这一趋势表明许多公司仍处于探索模式。
围绕生成人工智能制定规则可以优化效益，同时保护道德、避免偏见、保护知识产权等。 然而，在我们的调查中，只有四分之一的首席执行官表示，他们已经发布了有关在组织内使用生成式人工智能的指南。 一些首席执行官现在暂停或禁止其内部使用，特别是在金融服务、技术和通信等行业。 仍有待观察的是他们接下来将何去何从——这是否只是他们在考虑适当的安全性、护栏和基础模型的使用时的暂时停顿。
与此同时，团队正在开发特定的用例——没有总体的组织计划。 例如，在制造业中，34% 的组织已准备好生成 AI 用例，而只有 19% 的组织有正式计划。
为了走在这一浪潮的前面，顶级首席执行官正在与他们的团队就人工智能的使用展开并深化对话，以消除进步的障碍，同时确保安全措施到位，并促进负责任的人工智能。 他们需要符合组织价值观和标准的保护，以及具有人工智能技能的团队成员。
此外，随着人工智能有意或无意地侵入工作场所，它正在加剧劳动力市场的混乱。 43% 的首席执行官表示，由于生成式人工智能，他们已经减少或重新部署了员工队伍，另有 28% 的首席执行官表示，他们计划在未来 12 个月内这样做。 然而，同样比例的首席执行官表示，他们因为人工智能而雇佣了更多的人，并计划在未来雇佣更多的人。 对于“我需要什么样的员工？”这个问题，意见不一。 似乎是一个悬而未决的问题。
然而，只有不到三分之一的首席执行官评估了生成式人工智能对其员工的潜在影响。 这是我们分析中最令人不安的发现之一。 这意味着三分之二的首席执行官并不清楚如何帮助员工应对人工智能将带来的颠覆和不可避免的变革。 无论这是一个疏忽还是一个滞后的过程，这都令人担忧——尤其是因为首席执行官和其他高管在如何看待组织的技能和准备情况方面似乎存在巨大差距。
关于组织是否准备好在决策中拥抱和实施人工智能也存在很大的问题。 70% 的首席执行官看到人工智能在整个组织中带来的广泛好处，但他们的执行团队对人工智能和员工准备情况更加谨慎。 只有 29% 的团队认为他们的组织已经具备采用人工智能的内部专业知识。
该团队还担心如何确保负责任的人工智能。 只有 30% 的非 CEO 高级管理人员表示，他们的组织已准备好承担采用生成式 AI 的责任。
哪些决定最重要？
虽然首席执行官们将生产力和盈利能力视为他们的首要任务，但他们指出可持续性和网络安全是他们面临的最大挑战。
可持续发展——
目前，约 50% 的首席执行官及其执行团队的薪酬与可持续发展目标挂钩，这一比例较一年前的 15% 大幅上升。 对 2022 年 CEO 的研究表明，将可持续发展战略与数字化转型相结合的 CEO 的收入增长比那些不调整努力的 CEO 高出 41%。
然而，虽然 95% 的公司制定了可行的 ESG 目标，但只有 10% 的公司在实现这些目标方面取得了重大进展。 这是一个重要的决定。
使问题变得复杂的是可持续性的定义不断扩大以及组织对适当衡量的不确定性。 人们还对可持续发展报告的可信度表示怀疑。 只有约 45% 的首席执行官表示，他们有信心准确报告 ESG 战略和举措以及数据安全和隐私。 此外，公众对报道内容的信任度也有所下降。 Neste 总裁兼首席执行官 Matti Lehmus 解释了这一挑战：“决策不仅仅是获取数据并尝试对其进行准确建模，还涉及花时间应对不确定性并解决这些不确定性。 例如，可持续发展视角继续扩展到生物多样性等主题。 作为一个行业和社会，我们现在正在制定良好的衡量标准——如何衡量、使用什么类型的数据。 “可持续发展领域的跟踪和衡量是一项重大任务，”首席执行官们表示。 问题。
网络安全 -
76% 的首席执行官表示，在其业务生态系统中实现有效的网络安全需要一致的标准和治理。 对于大型国家组织来说，这是一个棘手的问题，但对于全球组织来说几乎不可能，因为它们必须处理不同的标准和法规。 生成人工智能和量子计算（由于需要量子加密）将使本已非常具有挑战性的领域变得更加复杂。
随着有关数据和网络安全的决策越来越多，首席执行官需要越来越依赖首席数据官 (CDO)。 61% 的首席数据官表示，他们组织的数据是安全且受到保护的，但他们也表示，他们正在努力解决数据管理问题，例如可靠性 (47%)、监管障碍 (37%)、缺乏数据所有权清晰度 (36%)数据孤岛/缺乏数据集成（33%）使数据和隐私保护进一步复杂化。
做出更好的决定
领导一个组织从未如此困难，而且从现在开始，挑战很可能只会升级。 首席执行官需要预期并接受不确定性，他们还需要采用可以改善结果的新工具。
生成式人工智能作为商业和决策工具的出现是一个决定性时刻。 做被动消费者还是聪明的AI价值创造者？ 首席执行官需要有一个明确的计划，继续前进，并拥有适当的能力来处理各种形状和规模的干扰，同时又不放慢或失去对战略愿景的关注。 领导者不能被闪亮的物体分散注意力，不能被黑暗的小巷所诱惑，不能被简单的解决方案所诱惑，也不能变得自满。
随着人类和人工智能的共同努力，新一轮的竞争已经到来。
没有一种决策模型适合所有情况。 首席执行官必须押注于团队内的人才库，并对该团队进行投资，以实现更高的绩效。 “当然，掌握信息有助于做出更好的决策，”哥伦比亚克拉罗电信公司总裁卡洛斯·赞特诺 (Carlos Zenteno) 表示。 “对我来说，人工智能有助于识别流程或模式，并将其与行业中的其他流程或模式进行比较。 人们会进行比较。 决策过程中也有很多直觉和人类经验，但它总是得到数字和分析的支持。”
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