凯捷研究院：生成式AI的收获季节：各行业生成式AI的广泛应用.pdf
这份文档是凯捷研究院关于生成式AI的报告，探讨了其在各行业中的应用和价值。核心内容如下：
**1. 生成式AI的潜力与应用领域：**
* **IT领域潜力最大：** 近70%的高管认为，生成式AI作为跨职能创新的推动者，为IT带来最大潜在价值，尤其是在推动其他职能部门创新、担任测试和编码助手方面。
* **销售和营销：** 超过一半的受访者认为生成式AI推动了销售创新，近一半认为推动了营销和企业与客户的沟通创新，例如优化支持聊天机器人、创建个性化营销活动等。
* **其他领域：** 制造（3D建模）、产品设计/研发（生成新设计、加快药物发现）、运营（优化供应链）、风险管理（起草和审查法律法规文件）、财务（处理发票）和物流（优化路线）等领域也存在应用潜力。
* **主要用例：** 自动生成和完成数据表、通过聊天机器人和虚拟助手改善IT服务交付、生成合成数据、优化销售运营、提高客户参与度、创建和优化营销活动、实时客户反馈分析、改善客户细分和定位等。
**2. 行业应用现状：**
* **高科技行业领先：** 70%的高科技行业高管表示正在进行生成式AI试点，18%已启用生成式AI功能。
* **零售、金融、电信：** 近一半的高管正在进行试点。
* **各行业应用侧重不同：** 汽车行业侧重3D建模，工业制造业侧重制造，制药/医疗侧重产品设计/研发，金融侧重财务，零售/能源侧重销售，消费品侧重营销。
**3. 生成式AI的价值：**
* **提高生产力：** 通过自动执行重复性任务、生成代码、提供见解等，节省时间和精力。
* **增强客户体验：** 通过个性化内容、聊天机器人、虚拟助手等，缩短响应时间，提高客户参与度。
* **驱动创新：** 快速探索设计可能性、发现新模式和相关性、优化产品性能等。
* **风险管理：** 分析法律和监管文件、加强风险评估等。
**4. 可持续性挑战与对策：**
* **碳足迹：** 生成式AI的训练和使用会消耗大量能源，产生碳排放。
* **对策：** 优化模型架构、探索模型压缩技术、使用高能效硬件、投资可再生能源等。
* **行动：** 组织需要以可持续的方式构建生成式 AI，并制定相关政策。
**5. AI系统中的信任和责任：**
* **挑战：** 数据偏差、结果可解释性、法律风险、道德风险等。
* **对策：** 具备透明性和可解释性、明确责任范围、尊重隐私和数据保护、严谨界定影响范围。
**6. 组织如何启动生成式AI之旅：**
* **融入企业战略和运营：** 确定客户需求、制定使用指南、推动以人为本的方法、扩展生成式AI。
* **制定以人为中心的方法：** AI只是用来帮助增强人类能力的方法。
* **聚焦可持续开发：** 采用低碳排放模型。
* **在AI系统中内建信任和责任感：** 确保算法公平、稳定安全、具有透明性和可解释性。
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