生成式企业的曙光：利用生成式技术发展的企业未来

SAP、Google、Amazon等美国大型科技企业不顾销售额和利润的增加,今年年初以史无前例的标准继续进行结构调整和裁员。根据Layoffs.fyi的数据显示，仅去年就有超过3万个工作岗位消失。 这些大型科技公司正通过不断创新和引进新技术来重新分配资源，精简低效等措施。换句话说，技术的进步和自动化工具的增多正在代替部分职务。这使得企业可以减少人力，实现相同甚至更高的生产率。

在不断变化的商业环境中，数字化转型已成为一种必要条件，而不是一种选择。技术的快速发展为企业提供了新的机遇，同时也迫使企业重新考虑传统的经营方式。 这种转变的核心是生成式技术。生成式技术利用AI、机器学习、大数据等来帮助企业构建更具创新性和竞争力的业务模式。

在本文中，我们将探讨什么是生成式企业，以及成功应用生成式技术的策略。

生成式企业(Generative Enterprise)的定义和重要性

生成式企业(Generative Enterprise)是指积极引进AI、机器学习、深度学习等生成式技术(Generative Technologies),创新性地创造新的内容、产品、服务,并以此为基础改善内部流程,构建商业模式的企业。这些企业在多种行业引领创新,分析和学习数据信息,利用生成式技术提供符合顾客需求或市场变化的量身定做型内容或解决方案。

生成式企业的主要特点是：

• 创新性: 生成式技术允许您创建传统方法难以想象的新想法或产品。
• 个性化: 我们可以分析客户偏好和行为模式，提供个性化的内容或产品。
• 高效率: 自动化创建流程可节省时间和金钱，同时产生高质量的结果。
• 多样性: 通过充分利用多种数据源和学习算法，可以提供各种形式和风格的内容或解决方案。

生成式企业超越了传统的生产和服务方法，利用先进AI技术来转变传统业务模式并创造新价值。要成为一个生成式企业，需要付出比单纯引进技术更大的努力。这需要对企业文化、组织结构和工作流程进行全面的变革，通过这些变革最大限度地发挥技术潜力。

生成式技术(Generative Technologies)的类型和特征

生成式技术是利用基于AI的工具和算法生成新内容或数据的技术。生成式技术在企业追求创新、确保竞争优势中起到重要作用。关键的生成式技术包括人工智能（AI）、区块链、物联网 （IoT）、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等。每种技术都可以应用于企业的不同领域，特别是在改善用户体验、提高运营效率和创造新的商业模式方面做出贡献。

Generative Technologies, Characteristics, Impact on Business information table

生成式技术	特征	对公司的影响
人工智能	实现数据分析、模式识别和自动化决策。	改善客户服务、提高生产力并降低成本。
区块链	通过分布式数据存储提供安全性和透明度。	降低交易成本，提高数据安全性，改善供应链管理。
物联网	允许物理对象通过互联网发送和接收数据。	提高运营效率、实时数据分析并创新产品和服务。
虚拟现实和增强现实	提供虚拟环境并显示叠加在真实环境上的虚拟信息。	改善客户体验，改进教育和培训计划，并实现营销策略的多样化。

生成式AI技术被用于创建各种形式的新内容和想法，并且正在快速发展。该技术可应用于多个领域，例如文本生成式AI、图像生成式AI和视频生成式AI等。它专注于自动生成特定领域的内容，并使用它来开发新产品或服务。

• 文本生成式AI: 基于自然语言处理生成文本，应用于聊天机器人、翻译、新闻报道撰写、小说和广告文案等各个领域。例如，在新闻领域，它用于根据给定的事实自动撰写文章。此外，还可以编写包含创意的小说或广告句子。
  示例）GPT-4、Jasper、copy.ai 等。
  
  
• 图像生成式 AI: 使用深度学习算法创建物体、人物和风景的图像，应用于艺术作品生成、设计辅助、虚拟现实等领域。它能创作出栩栩如生的画作，已经发展到可以获得美术展的大奖。尽管它引起了版权争议，但它可以创造多种风格的图像，包括肖像画、风景画、半写实画和想象画。
  示例）DALL•E 3、Stable Diffusion、Midjourney 等。
  
  
• 视频生成式 AI: 无需专业知识或复杂软件即可轻松创建专业级、高质量的视频内容，可用于营销、教育、社交媒体内容创作等各个领域。
  示例）Pictory、Runway、VEED。IO 等。
  
  
• 语音生成式 AI: 一种将文本转换为语音的技术，可以生成各种语音和语调，应用于语音引导系统、语音助手、故事书阅读等。它常用于YouTube视频等，用于将用户编写的脚本转换为语音。目前的语音生成式技术几乎可以完美地模仿人声。
  示例）Whisper、Voicebox 等。
  
  
• 代码生成式 AI: 一种利用人工智能自动生成编程代码的技术，用于自动化和改进开发过程。提高代码质量，减少开发时间，并提供对多种编程语言和IDE的支持。根据开发人员提供的解释或说明生成工作代码，从而开减少重复的编码任务，使开发人员专注于项目中更复杂的部分，从而提高生产力和代码质量。
  示例）GitHub Copilot、CodeWP、CodeT5、Tabnine、Codiga 等。
  
  
• 音乐生成式 AI: 根据输入来创作音乐，可以创作各种风格和流派的音乐。它用于音乐制作和背景音乐创作。人工智能可以快速创建新歌曲、母带版本，并且基于云平台可以轻松创建视频游戏和电影的配乐。
  示例）LANDR、Amadeus Code、Amper、Ecrett Music、AIVA 等。
  
  
• 预测生成式 AI: 分析过去的数据和模式来预测未来的情况。它用于构建多种预测模型，包括股价预测、天气预报、市场趋势预测等。它可用于各种数据分析和预测建模任务。
  示例）Orange Data Mining、Anaconda、Scikit-learn 等。
  
  

生成式技术的关键组件

生成式技术正在引领各行业和领域的革命性变化，该技术的成功实施和应用主要依赖于数据、硬件、模型架构、优化和部署基础设施等关键组成部件。有效管理和拥有这些要素的企业可以在市场上确保竞争优势。

为了成功地引入和使用生成式技术，理解和适当集成多个关键组成部分是必不可少的。这些组成部分包括数据、基础结构和模型等。

数据在生成式AI中起着至关重要的作用。企业拥有的数据量越大、质量越高，就可以训练和部署更加精密和高效的生成模式。换句话说，公司拥有的数据越多，数据的质量越高，它就可以训练和部署更好的生成模型，专有或难以访问的数据可以为公司带来竞争优势。

生成式AI严重依赖高性能计算资源，尤其是 GPU 和 TPU 等专用硬件。云提供商通过提供这种基础设施在市场上发挥着重要作用，像Nvidia这样的公司通过其GPU架构和软件生态系统拥有强大的市场地位。

模型的架构和优化对于生成式AI的成功也至关重要。创新和高效的模型设计可以显著提高生成内容的质量和相关性。此外，优化模型的可扩展性和性能是成本效益和市场竞争力的重要决定因素。

开源模型在生成式AI技术的发展中发挥着重要作用。这种方法加快了开发速度，增强了自定义和隐私性并提供了更多功能。开源模型可以通过众包实现与OpenAI和Google等大公司的成本密集型专有模型性能，为开发者提供以前无法访问的LLM访问权限。

成为一家富有创造力企业的进化战略

过渡到生成式企业不仅仅是技术变革更是一个全面的过程，涉及组织文化、运营模式和业务战略的根本变化。为此，需要采取一些核心策略。

技术采用和组织文化变革
组织文化是生成式技术采用和创新的关键驱动力。鼓励具有试验性思维方式，将失败视为学习机会的文化非常重要。企业应该培养一种开放的、追求创新的文化。通过提供员工可以学习和试验新技术的环境，促进了生成式技术的采纳。领导团队应该带头进行变革，教育员工，鼓励创新性想法和实验。另外，还应该促进各部门和团队之间的协作。

建立合作伙伴关系和生态系统
与外部合作伙伴合作对于扩展生成式技术和市场专业知识以及探索新的市场机会至关重要。企业需要与各种利益相关者建立合作伙伴关系，例如初创公司、技术提供商、学术界和政府机构。这将使我们能够探索新技术和商业模式，并追求共享价值的创造。

改善可持续创新的组织结构和流程
灵活且响应迅速的组织结构对于可持续创新至关重要。为可持续创新而非一次性项目制定流程并将其纳入企业战略中。公司需要采用敏捷的运营模式并简化决策过程。在产品开发和服务交付过程中，我们关注客户需求和反馈，并将客户满意度视为我们的首要任务。为此，应组建跨职能团队，鼓励快速实验和原型开发。

数据和技术驱动的决策
使用数据和生成式技术做出的决策是生成式公司的关键要素。为了将生成式技术无缝地集成到现有的企业系统中，需要开发一个灵活且可扩展的平台。企业应该利用数据分析、机器学习和人工智能等技术来加强决策过程。为此，应该培养一种以数据为主导的文化，鼓励所有层级基于数据做出决策。

发展成为生成式公司不是一个短期的变化，而是需要不断努力和战略性方法的过程。企业可以通过这些战略成功引进生成式技术并加以有效利用，从而在不断变化的商业环境中巩固竞争力和实现可持续增长。因此，企业应该灵活应对不断变化的市场环境，并且不断学习和追求创新。

生成式公司的未来前景和挑战

生成式技术正在从根本上改变公司的运营方式和市场结构。有效利用生成式技术的公司可以获得市场领导地位，并通过新的商业模式领先于传统竞争对手。生成式技术将彻底改变产品和服务的开发、生产和分发方式。数字化转型不再是一种选择，而是一种必要。通过个性化、实时交互以及虚拟现实和增强现实提供新体验对于提高客户期望和提高客户忠诚度至关重要。

虽然这些变化为企业带来了许多机会，但也带来了各种挑战。

• 调整和集成生成式技术: 将各种生成式技术与公司的现有系统有效集成是一项巨大的挑战。这需要战略规划和持续的技能评估。
• 数据安全和隐私: 虽然数据是生成式技术的关键要素，但数据安全和隐私是重大问题。公司需要采用强大的数据保护策略和技术。
• 监管和道德考虑: 生成式技术的进步可能会引发法律和道德问题。公司需要主动识别这些问题并制定策略来做出适当的应对。
• 人才招聘和培训: 为了有效利用新技术，您需要具有专业知识的人才。公司需要制定培训计划和人才发展战略。

生成式企业的未来是光明的，但要充分利用这些机会，需要克服许多挑战。为了实现这一目标，公司需要不断创新，制定灵活的战略，并以开放的心态为未来做好准备。

▶ 本文为翻译作品
     原文：생성형 기업의 시작: 생성형 기술로 진화하는 기업의 미래 (生成式企业的曙光: 利用生成式技术发展的企业未来) ;
     作者：Seongcheol Choi ;
     来源：https://www.samsungsds.com/kr/insights/generative-enterprise.html
     发布时间：2024-03-06
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