然而，與任何前景光明的新技術一樣，了解相關的風險和挑戰，以及精心規劃的實施，是成功的關鍵。
提煉數據價值
數據是數字化轉型的命脈，而GenAI正在提煉企業從其持有的數據中獲取價值的能力。《麻省理工學院技術評論》的一份報告稱：“大量非結構化和隱蔽的數據現在變得清晰可辨，釋放出商業價值。”報告稱，GenAI浮出水面并利用曾經隱藏的數據的新能力將推動整個企業取得非凡的新進展。
高級副總裁兼TEKSystems全球服務主管里卡多·馬丹寫道：“這包括使用GenAI創建合成數據，以增強真實世界的源數據，當公司沒有足夠的材料來訓練機器學習模型時，或者當機密或敏感數據因隱私問題而無法共享時，這可能會有所幫助。”
麻省理工學院的報告補充說，在GenAI時代，CIO和技術領導者正在擁抱數據倉庫等下一代數據基礎設施，以實現數據訪問和分析的民主化。
加強軟件開發
GenAI為軟件開發人員的生產力帶來了巨大的希望，推動了收益，并加快了創新周期和上市時間。根據技術工具和咨詢服務提供商Thoughtworks的說法，GenAI擅長模式匹配和模式合成，比如將一種語言翻譯成另一種語言，它補充說，軟件交付最明顯的優勢是用于一種新型的代碼生成，即AI將自然語言轉換為代碼，或將一種類型的代碼轉換為另一種類型的代碼。
在將更改日志轉換為版本描述、將代碼和團隊對話轉換為更連貫的文檔或將非結構化信息映射為更結構化的格式和模板時，也可以利用這一點，它甚至可以幫助團隊生成測試和樣本數據。
使客戶支持和客戶體驗發生革命性變化
客戶支持和客戶體驗是正在經歷顯著轉型的其他業務領域，這要歸功于GenAI，導致的結果不僅僅是生產率提高和成本降低。IBM的一篇博客寫道：“GenAI模型分析對話的上下文，生成連貫的、與上下文相適應的響應，并更有效地處理客戶的查詢和場景。”他們可以處理復雜的客戶查詢，包括細微差別的意圖、情緒和背景，并提供相關的回應。
例如，IBM表示，GenAI可以執行收集信息所需的重復性任務，以增強呼叫中心內的反饋回路，它可以匯總和分析投訴、客戶行程等，使代理商能夠將更多時間花在客戶身上。產生的見解使評估增強型服務的性能改進變得容易得多，因此呼叫中心可以為創收做出貢獻。
同樣，生成性技術提供了強大的基礎功能，可應用于整個客戶生命周期，以增強客戶體驗。凱捷表示：“提供引人入勝的體驗的一個關鍵因素是內容。”內容在跨數字接觸點創造引人入勝和令人難忘的體驗方面發揮著關鍵作用，GenAI可以幫助企業大規模創建更個性化和更相關的內容。
凱捷的研究表明，消費者希望看到GenAI在他們與組織的互動中得到廣泛實施。當涉及到尋找產品或服務推薦時，像ChatGPT這樣的GenAI工具正在成為70%的消費者的新的首選，取代了搜索等傳統方法。
重塑數字營銷
德勤的研究顯示，GenAI正在重塑數字內容營銷流程，這是各行業商業成功的重要因素。26%的受訪營銷人員表示，他們目前使用GenAI來改進和適應營銷，另有45%的人計劃在2024年底之前這樣做。常見用例包括創建數據可視化/信息圖表(59%)、圖像和可視化(56%)和標題(50%)。
GenAI用戶報告稱，他們平均每周節省11.4個小時，使他們能夠專注于更有價值或更具戰略性的任務。與此同時，報告稱，公司在前一年平均超過收入目標14%，并經歷了12%的GenAI投資回報。
GenAI的治理挑戰
GenAI將繼續存在。根據Gartner的數據，到2025年，所有數據的10%將由AI產生，而德勤預計，未來10年，這一市場將每隔一年翻一番。然而，麻省理工學院的報告警告說，GenAI伴隨著重大的治理挑戰，可能會超過企業內現有數據治理框架的能力。它寫道：“當使用生成性模型時，這些模型吸收和回吐他們面臨的所有數據，而不考慮其敏感性，企業必須以一種新的方式關注安全和隱私。”
企業現在還必須管理呈指數級增長的數據源和機器生成的或來源可疑的數據，這需要統一一致的治理方法。立法者和監管機構也意識到了GenAI的風險，這導致了法律案件、使用限制和新的法規。
報告稱，CIO在沒有管理風險的情況下采用GenAI工具將是魯莽的，風險范圍從偏見到侵犯版權，再到隱私和安全漏洞。“商業組織和政府都必須在擁抱AI以加快創新和生產率，同時創建護欄以降低風險和預見未來不可避免的事故和災難之間保持微妙的平衡。”
Fusion Risk Management的CTO Cory Cowgill告訴PEX Network，企業必須充分了解數據GenAI將處理什么，確定期望的結果，并評估用例的潛在影響和風險，例如，企業如果想要用GenAI處理個人身份信息(PII)，就必須仔細評估和了解隱私權和法規，創建具有相關政策、程序和控制的AI治理計劃可以確保企業可以在其數字化轉型計劃中利用GenAI，同時維護客戶、合作伙伴和員工的信任。
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