生成式人工智能（AI）生成文本、图像甚至音频的能力，被视为AI从1.0迈入2.0的重要标志，已在科研、艺术创作、搜索、金融、医疗、娱乐等领域大显身手。

美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管生成式AI的潜力毋庸置疑，但企业采用这项技术的速度比一些人想象的要慢。生成式AI能否像互联网一样，赢得下一场企业技术竞赛呢？

助力企业提供精准服务

《福布斯》的报道指出，拥有生成式AI的公司将创造数十亿美元的价值。事实上，麦肯锡全球研究所最近发布的一份手机版估计，生成式AI每年可为全球经济带来4.4万亿美元的价值。在线调查公司Qualtrics的一项新研究也显示，消费体验领域的企业领导人中，超过60%的人相信AI会给他们带来竞争优势，其中75%的领导者希望将AI纳入商业战略。

麦肯锡的研究还估计，目前生成式AI可自动完成员工60%至70%的任务。在不久的将来，生成式AI将能够提供友好且知识渊博的服务，这些服务与人类提供的服务一样好，甚至更好。

尽管听起来很奇怪，但AI会给商业带来更多人性。它将能够理解人类的情感，这意味着AI提供的见解可助管理者更好地管理团队，提高员工的幸福感，并为一线员工提供更精确的指导，更好地为客户服务。

此外，当生成式AI模型与正确的数据完全集成时，它们可超越当前的互动，开始预测未来。生成式AI将自动生成最重要的推荐列表，甚至创建与特定客户反馈对应的产品原型。过去需要数小时的分析和规划，现在只需点击一下即可完成。

更重要的是，良好的一线客户体验有助于提高销售额，并在客户体验变差时挽救客户。一些较大的品牌每天都会收到数千条关于其产品的评论。在不久的将来，生成式AI有望了解评论的具体背景以及客户消费该品牌的历史，并提出解决问题的办法，以维持特定客户的满意度和忠诚度。

更多企业采用生成式AI

越来越多的公司在业务中使用生成式AI。例如，美国信息技术服务公司高知特推出了Neuro AI，旨在加速生成式AI技术的采用。该平台将帮助客户识别特定用例，助力团队构建灵活且可靠的解决方案，涉及医疗保健分析和作物app优化等方面。

今年8月中旬，日本瑞穗金融集团向其所有本土员工提供了微软Azure OpenAI服务的访问权限，使其成为日本首批采用生成式AI技术的金融公司之一。

无独有偶，三菱日联金融集团也计划使用聊天机器人起草申请批复文件以及回复内部查询等工作，以提高工作效率。今年4月，三井住友金融集团宣布，已开始测试与微软日本合作开发的AI聊天机器人，计划在今年秋季向所有员工推出。

全面启用仍面临两大障碍

《福布斯》在报道中指出，企业全面启用生成式AI还面临两大障碍。

首先，生成式AI必须变得足够便宜，才能大规模部署。运行大型语言模型所付出的成本与以前互联网浪潮时代不同，除了购买相关软件，运行大型语言模型还需大量算力作支撑，模型必须对每个生成的响应执行数十亿次计算。这与网络应用程序或网页形成了鲜明对比，后者需要执行的运算更少，需要的算力也更少。

此外，企业必须花时间验证并最终信任生成式AI解决方案。OpenAI和谷歌等主要参与者的大型语言模型正在迅速改善，但仍存在偏见、隐私泄露以及产生虚假和非理性信息等长期问题。尽管大型语言模型在大量文本和代码的公共数据集上进行训练，这些训练数据使其“知识渊博”，但缺乏针对特定主题的深层专业知识的训练。

分析平台公司Alteryx发布的一份手机版称，企业对生成式AI的应用仍存在一些担忧，包括数据隐私、对系统产生结果的不信任、缺乏足够的专业知识等。该调查涵盖了澳大利亚、英国、美国和加拿大的300位数据行业领导者，了解了他们对生成式AI的使用情况以及相关的担忧。

Alteryx的调查显示，解决这些担忧的一个方法是人工监督，64%的企业认为只要人类对输出结果具有否决权，生成式AI就可即时投入使用。

虽然生成式AI在企业中的应用仍处于初级阶段，但越来越多企业意识到了它的好处，早期采用者也已开始受益。随着技术的进一步发展，其或许能在千行百业中找到用武之地，对企业的业务运营、决策和结果产生积极影响。