特别策划丨企业该如何在AI的新浪潮中保持创新力与竞争力？

当下，生成式AI的发展正处于快速发展阶段。企业管理者要准备好迎接这一技术革命新时代。据麦肯锡最新报告显示，生成式AI每年可以为全球企业增加2.6 万亿至4.4 万亿美元的收入，而英国 2022年的 GDP 总额为 3.03万亿美元。

实际上，伴随着大语言模型和生成式AI在2022年底的全面爆发。我们正在进入一个全新的“普惠”AI时代——AI不再是几个“高精尖”领域的专项应用，而是在各种大模型的帮助下，完成大量通用目的任务，实现更广泛的商业价值。

在算力硬件、云服务、ChatGPT、Claude 2和StableDiffusion这样的大模型和各类开放式API的帮助下，中小型公司不必投入到昂贵的基础设施和模型训练，也可拥有顶尖的生成式AI能力。当技术本身不再形成竞争优势，企业必须关注的是，在哪些场景应用生成式AI，可以产生业务价值并创造竞争优势。在对大量生成式AI的案例进行总结以及业内专家访谈后，我们认为，生成式AI有潜力在以下三个领域普惠性地提升企业能力，改变商业世界的竞争格局。

图片来源：亚马逊云科技《加速行业的生成式 AI 之旅》

生成式AI具有强大的信息提炼和内容生成能力，其中一个典型的应用场景就是用于提升客户体验。全球客户服务平台公司Zendesk的研究报告显示：超过50%的客户会在一次糟糕的体验后转向竞争对手，近75%的客户会在两次糟糕的体验后转向竞争对手。

生成式AI的诞生，正好解决了这一痛点。全球最大客户关系管理软件公司之一——Salesforce在今年4月发布了全球首个基于生成式AI的CRM产品：Einstein GPT。举例来说，Einstein GPT 能够为销售人员生成个性化的电子邮件，以便发送给客户；为客服人员生成特定的回复，更快地回答客户的问题；为营销人员生成有针对性的内容，提高营销活动的响应率。

“随着实时技术和生成式AI的兴起，世界正在经历着一场深刻的技术转变。这恰逢关键时刻，因为每家公司都专注于以更智能、自动化和个性化的方式与他们的客户建立联系，” Salesforce首席执行官Marc Benioff 表示。“Einstein GPT 与我们的数据云相结合，并整合在我们所有的云服务中，包括 Tableau、MuleSoft 和 Slack，在此基础上，我们正为所有客户打开通往AI未来的大门”。

Salesforce还与亚马逊云科技合作，将“Bring Your Own AI”功能（使用您自己的AI）集成扩展到 Amazon SageMaker，以实现 Amazon Bedrock（亚马逊云科技的生成式AI基础模型）的AI功能。借助 Amazon Bedrock，企业可以通过 API 访问来自 Amazon 和领先AI初创企业的各种前沿基础模型。

例如，Salesforce的数据云可以根据潜在客户的数据判断购买意向，然后根据意向评分向Amazon Bedrock发出prompt。亚马逊云科技的文字基础模型Amazon Titan则可自动生成定制化的邮件内容给销售代表，从而提升客户的体验和购买意向。

长久以来，企业的知识大多是以非结构化数据储存的。例如工业科技巨头西门子在170多年的公司历史中积累了大量的行业知识和数据。运用新兴科技更好地发掘内部数据和知识的价值，是西门子中国持续发力的方向。然而在构建知识库的过程中，西门子大禹团队发现，长期以来企业内部资源的检索和调用都存在结构散乱、交互不便等问题。即便建立一个传统知识库，也难以打破“部门墙”。因此，西门子决定与亚马逊云科技合作，利用生成式AI建立一个全新的“智能知识库”，从根本上提升内部数据和知识的可用性。

在对需求进行深入分析后，亚马逊云科技团队为西门子设计了一个智能知识库暨智能会话机器人的解决方案指南，其中包括预训练大语言模型，向量数据服务，以及相关系统集成等。这些核心关键能力能实现目标知识库约 80% 功能，西门子中国根据企业内部需求再做 20% 定制化开发，最终形成完整的解决方案。

在亚马逊云科技的生成式AI平台和专业知识的协助下，最终大禹团队完成后续开发和整套系统的部署时间大大缩短，“小禹”智能会话机器人和知识库整体开发与部署仅用三个月就圆满完成。相对于传统机器人，“小禹”的回答内容不仅生成速度更快，搜索关键词的命中率也更高。西门子中国专属智能知识库上线后，首周就有超过 4000 位内部用户参与使用，超过 12000 个问题被提出并解答。

生成式AI将带来一个新时代，员工和团队不仅改进或简化自己的流程和任务，并且可以随时根据市场和客户需求的变化快速创造全新的应用，企业则可以真正实现“大规模敏捷”。

例如：埃森哲Velocity 团队正在使用亚马逊云科技的Amazon  CodeWhisperer 来加速编程。CodeWhisperer是一款基于大于模型的编程助手工具，可以在以下方面提升编程效率。

首先，团队花在创建样板文件和重复代码模式上的时间更少，而将更多时间花在重要的事情上，包括提升软件的功能、质量和安全性。

此外，AI可以加快新手开发人员或使用不熟悉的代码库的开发人员的入职速度。例如，新加入团队的 Java 用户能够在Amazon CodeWhisperer 的帮助下轻松开始编写 Python 代码，而无需担心语法。

最后，开发人员能够通过在 IDE 中选择“运行安全扫描”来检测安全问题。IDE 中直接提供有关所发现安全问题的详细见解。这有助于开发人员及早发现并解决问题。埃森哲一位技术架构高级经理表示：“生成式AI的使用让我们代码量减少了30%，我们现在有时间去做更有价值的工作。”

当 Jason Allen 在 2022 年科罗拉多州博览会上获得新兴数字艺术家最高奖项。他的作品Theatre d’Opera Spatial 并非传统绘图软件绘制，而是依靠生成式Al 模型 Midiourney生成。这一历史性的突破让人们认识到生成式 AI 辅助人们进行创意工作的巨大潜力。

Jason Allen依靠生成式AI模型Midjourney生成的画作在 2022 年科罗拉多州博览会上获得新兴数字艺术家最高奖项

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