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爱德华·德·梅泽拉克

Artefact集团首席执行官

生成式人工智能（GenAI）的普及程度前所未有，这既凸显了其变革潜力，也凸显了企业亟需适应这一趋势。然而，大多数企业仍未做好应对其带来的深刻变革的准备。

在HEC校友数字中心——中国启动论坛上Artefact 全球首席执行官Artefact 巴黎高等商学院（HEC Paris）校友埃德华·德·梅泽拉克（Edouard deArtefact ）就生成式人工智能（GenAI）的迅猛发展、其在现实商业中的应用以及推广过程中的主要挑战分享了他的见解。

生成式人工智能：远不止于应用场景

传统上，企业将人工智能应用于解决孤立的痛点——例如，改善供应链预测或加强欺诈检测。

 

“但生成式人工智能（GenAI）与众不同。它不仅仅是优化特定任务的又一种工具；它有潜力重塑企业的运营方式。”
爱德华·德·梅泽拉克，Artefact

这一转变意味着，自动化或增强概念性任务——例如信息收集和决策制定——如今已触手可及。其影响不仅体现在效率提升上，更重新定义了各行业的整个价值链。

实际应用：顶尖企业如何运用生成式人工智能

为了说明这一转变，爱德华分享了几个现实生活中的例子，展示了生成式人工智能（GenAI）已经产生了重大影响：

  • 电信——将安装延迟减少70%-80%

    –挑战：某大型电信公司因日程冲突和基础设施不足，导致光纤安装工作严重延误。解决这些问题平均需要2到3个月的时间。

    –解决方案：通过人工智能自动从电信运营商、市政记录和建筑业主处收集信息，同时处理预约安排和工作流程协调。 

  • 制造业——助力销售团队掌握产品知识

    –挑战：某全球电气产品公司要求其销售团队迅速掌握数千项产品细节，这使得他们难以向B2B客户提供准确的建议。

    –解决方案： 一个基于生成式人工智能（GenAI）的聊天机器人为销售团队提供了实时、可靠的产品详情，并借助检索增强生成（RAG）技术来确保准确性，同时最大限度地减少AI“幻觉”现象。

  • 奢侈品零售——加强销售人员的新品培训

    –挑战：某高端时尚品牌每周在每家门店推出15款新品，这使得销售人员难以及时掌握产品详情和推荐信息。

    –解决方案：人工智能即时提供了产品洞察，包括设计师背景、核心特点及潜在搭配方案，从而提升了客户互动体验。

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残酷的现实是：大多数公司尚未做好准备

尽管这项技术潜力巨大，但大多数企业尚未做好迎接生成式人工智能的准备。爱德华指出了阻碍生成式人工智能广泛应用的五大关键障碍：

  • 领导层准备不足

    许多高管是在人工智能和数字化转型尚未成为企业战略核心组成部分的时代建立起自己的职业生涯的。因此，目前存在显著的知识鸿沟——仅有50%的领导者接受过人工智能培训，而在这些人中，又有半数表示培训内容不够充分。

  • 业务功能准备就绪程度有限

    人工智能的成功实施不能仅由IT部门主导。来自供应链、市场营销、采购和客户关系管理（CRM）等关键职能部门的业务负责人必须主动承担起生成式人工智能（GenAI）整合的责任。 

  •  数据基础设施不足

    AI 模型需要高质量且结构良好的数据才能有效运行。许多企业面临着数据治理不一致、参考框架不明确以及文档记录不完善等问题。如果没有坚实的数据基础，企业就难以大规模部署 AI 解决方案。

  • 治理和道德框架不明确

    各国在人工智能领域的监管环境差异显著，这给跨国企业带来了合规方面的复杂挑战。此外，生成式人工智能还引发了关键的伦理和劳动力相关问题。例如，如果人工智能使市场营销部门能够以更少的员工实现相同的产出，企业就必须应对这对员工队伍可能产生的影响。

  • 高昂的实施成本和不确定的投资回报率

    对许多公司而言，构建和部署可扩展的生成式人工智能（GenAI）解决方案的成本依然过高。一些基于人工智能的商业模式仍难以实现正投资回报率。

     

适者生存的竞赛

我们正目睹一个新技术时代以前所未有的速度展开——这个时代将决定未来十年经济转型的走向。那些拥抱生成式人工智能并重新构想工作流程的企业将蓬勃发展；而那些未能适应的企业则将落后于时代。

爱德华·德·梅泽拉克（Edouard de Mézerac）欣喜地看到HEC校友在引领这些讨论中发挥着主导作用，并强调了一个明确的信息：领导层必须挺身而出，重新审视战略，为那个已经到来的未来做好准备。