重塑企业的生成式 AI 战略
随着企业纷纷拥抱生成式 AI，许多组织发现，成功落地并非易事，也无法保证成效。2023 年是探索与热议的一年，而 2025 年则成为关键转折点——企业开始重新审视战略，明确目标，并对成果提出更高要求。
要真正挖掘生成式 AI 的价值，企业必须跳出流行语的框架，正视现实挑战：包括技术风险、虚假信息，以及在 AI 驱动的环境中实现文化转型。
拨开迷雾：企业生成式 AI 的本质
在当前 AI 浪潮中，企业面临的最大挑战之一是辨别真正的创新与被过度包装的分析工具。许多所谓的“AI”产品，其实只是自动化或数据可视化的升级版。更令人担忧的是，企业领导者往往不清楚通用 AI 与企业生成式AI的区别。
企业生成式 AI 是一种专注于根据模式生成文本、图像和代码的技术工具。在部署这类技术时，企业必须认识到：并非所有 AI 能力都具备同等价值。设定合理预期，是构建可信赖、可持续AI战略的第一步。
风险识别：从虚假信息到系统性挑战
在 GLG 最近的网络广播中，分享了一个令人震惊的案例：一位男性请求 ChatGPT 生成关于自己的信息，结果系统竟错误地声称他杀害了自己的孩子——完全是虚构。这一事件提醒我们，在关键任务场景中使用生成式 AI，必须高度警惕其不确定性。
生成式 AI 的一大风险是“幻觉”——即系统生成看似合理但完全失实的信息。这类错误不仅是技术瑕疵，更可能引发法律纠纷和声誉危机。
除了“幻觉”之外，企业还需关注以下风险：
- 数据质量问题：数据不干净，模型再先进也难以发挥作用。
- 过度承诺：部分供应商将生成式 AI 视为万能解药，实际回报往往缓慢且高度依赖执行力。
- 透明度不足：模型如同“黑箱”，增加了治理与合规的难度。
认清这些风险，是企业建立信任、避免代价高昂失误的关键。
构建 AI 优先文化：战略转型的核心
生成式 AI 的成功应用，不能仅靠技术推动。企业必须进行文化上的深层变革，重塑工作流程，并在人才与平台上持续投入。
这首先需要转变思维方式：将生成式 AI 视为“智能助手”，而非“人工智能”。它是提升人类能力的工具，而不是替代品。以此为基础，AI 将成为生产力的伙伴，而非威胁。
有效的企业 AI 战略还应关注：
- 聚焦成果：将 AI 应用与具体业务问题和关键指标紧密结合。
- 循序渐进：避免“一步到位”的幻想，采用分阶段、可控的推进方式。
- 人才赋能：成功来自于提升团队能力，而非取而代之。
正如 GLG 专家团成员 Neil S. Mann 在广播中所言：“未来不是自动到来的，而是我们共同创造的。”通过掌握 AI 战略与文化，企业可将生成式AI转化为持久的竞争优势。
从热潮到成熟：迈向下一阶段
企业生成式 AI 正步入一个新阶段——战略清晰度比试验更重要。组织必须穿透浮夸的期待，降低风险，并在人才、流程与技术中培育 AI 优先的思维。
这不再是为了 AI 而用 AI，而是将其有机融入企业战略核心。真正的成功者，是那些将务实乐观与坚定执行力结合的人——他们不仅在追逐未来，更在塑造未来。
关于 Neil S. Mann 先生
Neil 是一位资深数字战略专家与商业转型顾问，拥有超过 20 年在亚太、欧洲、中东、非洲及北美的领导经验。他曾在 Kearney、Rio Tinto、Morgan Stanley、瑞银、必和必拓、滨海湾金沙及 Gartner 等全球知名企业担任高管。目前居住在新加坡，Neil 同时担任多家公司的董事会顾问，并积极投资于超过 20 家初创企业。
本文内容改编自 GLG 于 2025 年 7 月 25 日举办的网上会议《从炒作到影响：企业生成式AI的采用手册》。 欢迎观看完整重播，聆听 Neil 的深度洞见。如您希望与 Neil 或其他专家交流，欢迎与我们联系。
