根據MIT-CISR的最新研究(由Nick van der Meulen和Barbara H. Wixom領導)，GenAI的實施可以分為不同的類型，該研究深入探討了通過GenAI有效管理營銷和業務價值的核心要素。
第一個類型是廣泛適用的GenAI工具，個人可以多用途使用，第二個類型是專門針對特定組織需求定制的GenAI解決方案。
后一類解決方案旨在與企業的戰略業務目標保持一致，為實現這一目標，必須將其無縫整合到現有的流程、系統和產品中，以提升營銷和業務的有效性并推動產生有意義的成果。
利用GenAI工具提升效率
GenAI工具改變了用戶與技術的互動方式，這些多用途工具沒有預先設定的用例，而是通過用戶的互動不斷演變，幫助用戶提高個人生產力。無論是撰寫郵件、頭腦風暴還是分析數據，GenAI工具都支持用戶簡化工作任務并提高效率。
成功實施GenAI工具取決于多種因素，其中包括員工培訓。Wixom和van der Meulen指出，用戶需要學習如何給出清晰、具體的指令，包括明確定義的問題陳述、特定情境的目標以及詳細的流程描述。例如，一位營銷人員在嘗試生成創新的活動創意時，應為工具提供一個全面的活動主題概述、以往成功案例、目標受眾、預期的語氣以及預期的結果。
為了成功運用GenAI工具，van der Meulen和Wixom建議，業務和營銷領導者必須制定清晰的使用指南和控制措施，這些指南應明確允許使用的工具及其使用條件，同時強調相關風險和潛在后果。一項穩健的GenAI政策應重點關注數據輸入和輸出風險，明確界定“始終允許”的用例和“絕不允許”的用例。“絕不允許”的用例包括使用個人身份信息、戰略洞見或專有數據。
因此，營銷和業務領導者應營造一種環境，讓員工能夠有效地利用GenAI工具。建立AI方向和評估實踐，能夠幫助員工充分發揮這些創新工具的最大效用。
最后，將選擇范圍縮小至少數幾個供應商是一個明智的選擇。組建一個跨職能團隊，包括潛在GenAI工具的用戶，可以協助IT部門識別最適合企業需求的供應商。
面向企業的戰略性GenAI解決方案
GenAI解決方案基于特定的業務目標開發，旨在實現戰略目標，同時為主要利益相關者提供明確的收益。例如，為呼叫中心設計的GenAI解決方案可以利用大型語言模型(LLM)分析客戶與客服代理的對話內容和語氣，并提供實時指導以提升代理的表現。
這種方法不僅有助于提高運營效率，還能通過提升代理的生產力和客戶留存率來增加收入，展現了潛在的可觀財務回報。正如Salesforce的Agentforce等創新所展示的那樣，GenAI應用的范圍在不斷擴大，帶來了更大的價值創造機會。
然而，實施GenAI解決方案也存在獨特的挑戰。首先，隨著各層級員工探索GenAI如何增強流程、系統和產品，GenAI解決方案的需求也在增長，這可能導致一種碎片化的方法，使這些工具的整體整合變得復雜。
其次，大多數支撐GenAI解決方案的基礎模型由少數大型供應商掌控，他們控制著模型機制、分發和使用權等關鍵方面。van der Meulen和Wixom指出，這種集中控制可能會限制企業有效利用這些技術的能力。
最后，從GenAI解決方案中獲得的最終價值高度依賴于所選擇的開發方法，這強調了戰略規劃和一致性的必要性。
要成功運用GenAI解決方案，企業必須建立一個正式、透明的創新流程，包含清晰的治理結構，并鼓勵與利益相關者的早期參與，這種協作方式確保所開發的解決方案不僅具備可擴展性，還與企業的戰略目標保持一致。通過優先考慮快速原型開發和戰略對齊，企業可以有效地評估其解決方案，同時減少與影子GenAI項目相關的風險，從而在整個企業內實現價值最大化。
此外，企業應制定全面的GenAI開發決策指南，并創建穩健的供應商合作戰略。通過明確選擇GenAI合作伙伴的標準并建立協作框架，企業可以更有效地應對GenAI領域的復雜性，這種結構化方法不僅有助于GenAI解決方案的成功實施，還能使企業充分發揮其在創新和增長方面的潛力。
通過GenAI推動增長
GenAI為領導者提供了兩個關鍵機會——一是通過為員工配備GenAI工具來提高個人生產力，二是通過實施定制化AI解決方案來大規模地轉變流程、系統和產品，從而推動業務增長。領導者可以培養一種良性循環，提升員工在GenAI工具方面的知識和技能，從而激發出更具創新性的GenAI解決方案。
企業開始引入GenAI的最佳方式是選擇來自可信供應商的少數GenAI工具，這不僅便于實驗，也為實現未來的價值奠定了堅實的基礎。通過精心選擇要實施的工具，企業可以精簡工作流程，確保有效地利用GenAI的潛力。
企業在實施GenAI時可以考慮多種方法，每種方法都具備獨特的優勢。“購買”方法是由供應商提供、運行和維護GenAI解決方案，使企業可以迅速采用該技術，而無需投資于模型開發或微調。盡管這種方法提供了速度和便捷性，但現成的解決方案可能不夠透明，且通常針對特定的功能或行業，適用范圍較窄。
“增強”方法是由供應商保持對模型的控制，而企業則使用專有數據對其進行改進。此方法可能包括對模型進行微調，以在特定情境下提高性能，或者使用檢索增強生成(RAG)來為用戶提示添加相關的上下文數據。盡管RAG為原本不透明的模型增加了上下文，但也會延長提示內容并增加使用成本，因此需要數據科學家和領域專家協作，以優化模型輸出。
最后，“構建”方法意味著企業完全承擔GenAI解決方案的開發、運行和維護責任。盡管這種選擇能夠降低后續使用成本，但也需要在計算資源和先進的數據貨幣化能力方面進行大量的前期投資，包括有效的數據管理、數據科學專業知識以及健全的AI解釋實踐。
最終，所選擇的方法應與企業的戰略目標、能力和資源相一致，以確保GenAI能夠成功融入企業的業務模式中。
GenAI實施的關鍵要點
GenAI為領導者提供了實現業務成功的兩大關鍵機會：通過AI工具提高個人生產力，和創建定制化解決方案以轉變流程并推動大規模的財務回報。通過戰略性地選擇少數可信的GenAI工具，企業可以賦能員工，鼓勵技能增長和創新的積極循環。
不同的實施方法各有特色。每種方法都具備獨特的優點和挑戰，因此需要企業將其戰略與現有資源和能力相對齊，以最大化為營銷或企業計劃帶來的價值。
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