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1、 CEO 调研CEO 必须面对的 六个残酷事实坚毅进取，迈入 生成式 AI 时代大中华区洞察IBM 商业价值研究院全球 最高管理层 系列调研第 29 期关于本研究本研究是 IBM 商业价值研究院(IBM IBV)最高管理层调研系列的第 29 期。在 2024 年 CEO 调研中，IBM 商业价值研究院与牛津经济研究院合作，对 30 多个国家/地区的 26 个行业的 2,500 多名 CEO（其中包括 216 位大中华区 CEO)开展了两轮调研式访谈。这些访谈开展的时间为 2023 年 12 月到 2024 年 4 月，重点关注业务优先事项、领导力、技术、人才、合作、监管、行业颠覆和企业转型。此

2、外，还有一些洞察来自 IBM 商业价值研究院持续开展的与技术发展相关的研究，包括生成式 AI、混合云以及各个行业。调研结果还来自大量客户互动，包括 2023 年 7 月至 2024 年 4 月期间针对 CEO 开展的超过 20 项深度访谈。本报告中的封面概念图和各个图案均是使用生成式 AI 创建的。IBM 商业价值研究院的设计人员将每个“残酷事实”转化为提示词，然后在 Adobe Firefly 中使用这些提示词来生成基于矢量的图像，为每个图案提供基础和结构方面的灵感。同样，本报告中出现的照片均是使用 AI 辅助的自然语言搜索来识别的，并使用生成的图案作为参考图像。总体而言，将这些工具整合到设

3、计流程中所取得的效率如下：概念设计从 3 周缩短到 1.5 天，图案设计从 2 周缩短到 2 天，摄影从 1 周缩短到 2 小时。目录3 引言 机会悖论7 CEO 展望你的团队并没有想象的强大。14 人才与技能客户并不总是对的。20 创新当专业知识欠缺时，感情用事是一个弱点。26 生态系统合作伙伴切磋与碰撞产生优秀的领导者。32 决策人们抵触进步。38 愿景和文化技术捷径是一条 死胡同。44 转型13 六个残酷事实51 总结 危机时刻，风险越大，回报越大。52 研究方法引言 32生成式 AI 究竟是梦想还是噩梦？这取决于您的组织当下如何应对，以及如何筹划未来。生成式 AI 具有颠覆组织运营方式

4、的巨大潜力，可以带来前所未有的生产力提升，并开辟新的增长路径。但这种变革也可能会造成破坏性影响，导致您辛苦建立的一切毁于一旦。机会悖论风险固然存在，但固守现状并不安全。随着生成式 AI 带来广泛的影响，CEO 们意识到其组织不能止步不前，而必须积极行动，才能在竞争中取胜。67%的全球受访 CEO 和 64%的大中华区受访 CEO 表示，由于自动化在提升生产力方面潜力巨大，其组织必须承担高风险才能保持竞争力，而 62%的全球受访 CEO 和 69%的大中华区受访CEO 则表示其组织将承担比竞争对手更高的风险来保持竞争优势（见图 1）。除此之外，IBM 商业价值研究院的 2024 年 CEO 调研

5、还表明：59%的全球受访 CEO 和 61%的大中华区受访 CEO（以及绩优型 CEO 中的 72%）认同，企业的竞争优势取决于是否拥有最先进的生成式 AI。72%的全球受访 CEO 和 71%的大中华区受访 CEO 将行业颠覆视为一种风险，而非一项机遇。62%的全球受访 CEO 和 61%的大中华区受访 CEO 表示需要重新制定商业策略才能在未来取胜，而不是依靠现有的优势。在这种高风险环境中，CEO 必须在谨慎和勇气之间保持平衡，同时比以往更快地采取行动。43%的全球受访 CEO 和 47%的大中华区受访 CEO 表示将在 2024 年加速推动组织的转型式变革，而只有 19%的全球受访 CE

6、O 和 18%的大中华区受访 CEO 预计会减缓转型式变革的速度。随着高管们加快转型步伐，他们需要团结各个团队来推动增长，同时还要应对数据隐私问题、法律责任和技术复杂性等问题。引言“你面临的不确定性更多，其实机会也更多。比如，10 个 CEO 面对这种不确定性，在过去的环境中，10 个人中有 8 个人能做对，但现在只有 2 个人能做对。对于做对了的那 2 个人来说，获得的收益是更大的。”中国某工业制造企业董事长引言 5尽管并不确定未来的具体方向，但 CEO 必须带领其团队加速向前推进。生产力提升和其他短期成效正在推动这种加速态势，但这还只是开始。止步于此的 CEO 将错失生成式 AI 带来的最

7、大机遇 营收增长。然而，59%的全球受访 CEO 和 61%的大中华区受访 CEO 表示不愿意牺牲运营效率来推动更大的创新。此外，受访 CEO 还表示，关注短期成效是创新的最大障碍。这表明许多组织可能会陷入“小幅改进”的陷阱，而不是推动关键运营转型。而如果 CEO 们采取开放态度，生成式 AI 可以成为其组织的发展助推器。他们必须要做出一些重要的权衡。随着成功商业战略的有效期不断缩短，CEO 需要质疑旧的假设。这可能包括探索新的业务模式，开发全新的产品线，吸引新的合作伙伴，甚至舍弃那些无法推动新战略发展的业务关系。为了让生成式 AI 的梦想成为现实，CEO 们需要放弃“过去一直有效的方法”，开

8、始着力应对阻碍组织前行的残酷真相。要让技术成功推动业务转型，首先业务本身必须进行自我革新和进化，以适应技术发展带来的变化。图 1 高风险，高回报生成式 AI 的广阔前景促使 CEO 走出舒适区的受访 CEO 表示会比竞争对手承担更高的风险来保持竞争优势。62%67%64%受访 CEO 表示，由于自动化在提升生产力方面潜力巨大，他们必须承担高风险才能保持竞争力。4仅仅满足于生产力提升的 CEO 将错失生成式 AI 带来的最大机遇 营收增长。全球大中华区69%CEO 展望 7CEO 展望领先的 CEO 们如何准备应对不确定的未来？成果导向的投资技术领导者提供与企业战略和优先事项相一致的能力。专业主

9、导的差异化专业知识为业务决策提供信息依据，并为组织赋予竞争优势。雄厚的技术基础数字基础架构让新投资能够高效扩展并创造价值。积极的生态合作提供超越企业边界的行业特定解决方案来吸引合作伙伴。制定有效的战略高管团队制定了清晰的战略愿景来推动业务成效。可行的企业指标企业数据和 KPI 有效设定了明确的成功标准，帮助团队实现业务目标。所有 CEO 都期望其组织的投资能够推动业务增长和盈利能力。但结果并非总是尽如人意。那么，领先的 CEO 们采取了哪些不同的做法呢？我们甄别出了一部分 CEO，约占我们全球数据集的 10%，尽管全球形势动荡，但他们的业绩表现仍优于竞争对手。此类 CEO 即使面对不确定性也能

10、坚定采取行动，下面总结了他们具备的六项关键能力和特质。“如果别人摧毁了我们旧的商业模式，我们也会被摧毁。但如果我们自己摧毁旧的商业模式，我们就能生存 下去。”Nobuhiro Tsunoda日本安永税务公司董事长 68CEO 展望 980604020领先的 CEO 们还表示其组织在一些可带来竞争优势的关键领域表现出众。1.对组织在以下领域的有效性进行评级。执行企业战略。百分比反映“有效”和“非常有效”的回答。2.在过去三年中，贵组织相对于同类组织的表现如何？百分比反映“领先”和“大幅领先”的回答。3.与贵组织最接近的组织如何评价贵组织相对于同类组织的表现？百分比反映“领先”和“大幅领先”的回答

11、。CEO 展望绩优型 CEO 如何 脱颖而出？高绩效反映在财务指标上。自 2020 年以来，我们调研中的“绩优型 CEO”均带领其组织实现了出众的年收入增长率和营业利润率。执行企业战略1网络风险和 网络安全2创新3技术成熟度3合作伙伴/生态系统开发323%领先17%领先22%领先19%领先43%领先人才发展 和保留245%领先领先的 CEO所有其他 CEO 年收入/预算增长营业利润率+16.4%+20.4%+17.7%+19.8%出众的绩效指标“随着 AI 的发展，未来会出现三种人：创造 AI 的人、使用 AI 的人和被 AI 使用的人。”Kazuhiro Nishi

12、yama 日本关西未来银行总裁CEO 展望 1110CEO 展望全球和大中华区 CEO 的优先要务和面临的挑战正在快速变化优先要务主要挑战主要技术 234512024服务交付的可扩展性/预测准确性多样化和包容性业务模式创新环境可持续发展营销和销售效果/人才招聘和保留 2023生产力或盈利能力技术现代化/产品和服务创新网络安全和数据隐私客户体验环境可持续发展环境可持续发展网络安全和数据隐私预测准确性人才招聘与保留技术现代化云计算（公有云、私有云、混合云）物联网、移动、互联设备机器学习高级分析自动化（包括RPA)AI 聊天机器人和 自然语言处理颠覆性变革正在迫使 CEO 们转移侧重点。随着新的挑战

13、不断涌现，CEO 们正在对不同战略目标进行优先排序，并利用快速迭代的技术（包括新形态的 AI）来实现业务成效。生成式 AI 传统 AI数据架构高级分析/区块链物联网、移动、互联设备/5G增强现实、虚拟现实、扩展现实6 2345101 2 4 13CEO 们积极利用生成式 AI 来实现快速转型，从开展试点项目、降本增效到推动业务增长。那些未制定快速转型计划的 CEO 可能会面临落后的风险。不投资试点和实验效率和成本节省业务增长和扩展注：*因四舍五入的原因，并非所有总数都等于 100%。比较担忧专有数据不足知识产权使用不当用例不相关数据隐私数据沿袭 法规不太担忧随着能力不断成熟，全球和大中华区 C

14、EO 对采用生成式 AI 的担忧也在发生变化。全球和大中华区 CEO 们针对生成式 AI 制定了宏大的计划56“好的 CEO 能够读懂市场并且把握好这个度，就像放风筝，有风了就松一松，没风了就拉一拉。”中国某工业制造企业董事长业务模式创新生产力或盈利能力服务交付的可扩展性营销和销售效果预测准确性 产品和服务创新 技术现代化网络安全和数据隐私预测准确性生产力或盈利能力客户体验云计算物联网、移动和互联设备机器学习高级分析自动化AI 聊天机器人和 自然语言处理生成式 AI 物联网、移动和互联设备高级分析数据架构传统 AI混合云22%8%今天20252026202947%31%0%20%51%22%8

15、%39%53%4%25%71%0%0%24%10%47%26%3%20%52%18%13%38%49%3%30%67%全球全球全球全球全球全球大中华区大中华区大中华区大中华区大中华区大中华区技术现代化 产品和服务创新生产力或盈利能力预测准确性网络安全和数据隐私环境可持续发展生产力或盈利能力技术现代化客户体验网络安全和数据隐私环境可持续性产品和服务创新 环境可持续发展网络安全和数据隐私技术现代化人才招聘和保留多元化和包容性业务模式创新“CEO 们要持续发挥创造力，既要为组织制定未来愿景，又要考虑到当下的现实情况。”东盟某医疗保健企业首席执行官12为了在生成式 AI 时代脱颖而出，CEO 必须面对

16、以下六个残酷事实 从人员挑战、运营障碍到数据和技术限制。1你的团队并没有想象的强大。32客户并不总是对的。当专业知识欠缺时，感情用事是一个弱点。切磋和碰撞产生优秀的领导者。456人们抵触进步。技术捷径是一条死胡同。13六个残酷事实When you re on 人才与技能 1514你的团队并没有想象的强大。在生成式 AI 决定成败的时代，人才问题是 CEO 面临的最严峻的一项技术挑战。无论团队今天有多么优秀，都不足以在明天保持竞争力。CEO 们深知，人才对于组织至关重要。目前，51%的全球受访 CEO 和 49%的大中华区受访 CEO 表示正在招聘与生成式 AI 相关的职位，而这些职位在去年尚不

17、存在。然而，大多数受访者表示其组织正面临压力。53%的全球受访 CEO 和 56%的大中华区受访 CEO 表示已经在努力填补关键技术职位的空缺，而且人才短缺问题在短时间内还不太可能缓解。总体而言，全球和大中华区受访 CEO 们均表示，在未来三年内，其组织 35%的员工需要接受再培训和新技能培训，而 2021 年的这一比例仅为 6%。不过，CEO 们并不确定到底要做出哪些改变。63%的全球受访 CEO 和 69%的大中华区受访 CEO 表示，其团队具备整合生成式 AI 所需的技能和知识，而 67%的全球受访 CEO 和 63%的大中华区受访 CEO 表示，即使当前面临人才短缺，其组织通过人才招聘

18、和保留工作保障了实现业务目标所需的技能和专业知识。这种认知脱节可能是由于缺乏数据造成的，因为只有 44%的全球受访 CEO 和 50%的大中华区受访CEO 表示已经评估了生成式 AI 对其员工团队的影响（见图 2）。“人才对企业的韧性至关重要。如果没有合适的人才来预测和适应变化，组织就无法取得任何进展。”Fabin HernndezMovistar Colombia 公司首席执行官寻找胜任未来工作的人才，重新定义工作方式。人才与技能 171667%和63%的全球和大中华区受访 CEO 表示其组织通过人才招聘和保留工作保障了实现业务目标所需的技能和专业知识。图 2弥补脱节大多数 CEO 在生成式

19、 AI 方面行动迅速，但很少 CEO 真正了解其对员工团队的影响但只有44%和50%的全球和大中华区受访 CEO 评估了生成式 AI 对其员工团队的潜在影响。“我们必须改变业务模式，才能从 AI 以及未来的量子计算中受益，并招募到最优秀的人才。”Nobuhiro Tsunoda日本安永税务公司董事长鉴于 40%的全球受访 CEO 和 46%的大中华区受访 CEO 计划因生成式 AI 而增加员工，因此在未来一年中弥补脱节至关重要。较大比例(47%和 49%)的全球和大中华区受访 CEO 预计会因生成式 AI 而减少员工，但同时表示所创造的就业岗位数量将超过消失的岗位数量。平均而言，全球和大中华区

20、受访 CEO 均计划在未来三年内增加近 6%的员工数量。随着生成式 AI 持续变革工作方式，CEO 需要重新思考技能、经验和工作岗位之间的关系，从而充分发挥人才投资的价值。未来的增强型员工团队有望创造比人类或机器更高的价值，但组织无法将未来的人才融入到过去的运营模式中。当今的 CEO 必须找到能胜任未来工作的人才，并利用其经验来定义未来的工作方式。1 组织无法将生成式 AI 插入到过去的业务模式中。全球大中华区18重塑人类与机器的分工方式。超越初始阶段的生产力提升，探索全新的分工模式和运营模式将如何推动创新和变革性增长。重新评估人才。采取“第一天”的心态。如果您现在不打算雇佣现有员工，请确定组

21、织将缺少哪些技能以及培训是否可以帮助员工达到所需的技能水平。识别具备前瞻性思维的人才来引领变革。为这些人才提供输出知识的平台。准确评估替换那些无法适应变化的人才所需的成本。将其与停滞不前的机会成本进行比较，并在预算允许的情况下尽快采取行动。通过好奇心文化激发创造力。将组织不同部门的人员组成搭档来推动转型举措，培养人机协同关系。重新定义工作方式。鼓励使用生成式 AI 工具进行实验，并让团队及时分享经验 教训。奖励那些考虑周全的冒险行为，以确定上海品茶基调。通过奖励表明，无论成功还是失败，使用生成式 AI 进行实验都将为组织创造价值。让人才成为最重要的技术投资。分析劳动力数据以识别技能差距，并定义

22、缩小差距的时间表。知道在哪些情况下购买、自建、借用或使用 AI。评估在哪些领域适合使用员工培训、有针对性的自动化或合作伙伴资源方式来弥补技能缺口。准备好投入比过去更多的资金来招聘具备急需技能的人才。人才与技能 19行动方案创新 2120客户并不总是对的。客户并不知道自己明天想要什么。这并不是说他们优柔寡断，而是下一个重大事件可能会改变一切。正如十年前还不存在的互联移动设备现已成为人们的必需品，生成式 AI 也可能会开启通往新机遇世界的大门。或许正是因此，全球受访 CEO 认为“产品和服务创新”是其组织未来三年的第一要务，而这个要务在 2023 年还仅排在第六位。而大中华区受访 CEO 认为技术

23、现代化、产品服务创新是其组织未来三年的两项优先要务。生成式 AI 可以帮助公司利用海量的，从深度市场研究到各个设备指标的客户数据，从而产生打破常规定势的产品创意。生成式 AI 甚至可以根据真实的商业标准来验证天马行空的概念，让员工专注于创造性工作，将最佳创意转变为现实。考虑到这些颠覆性能力，86%的全球数字产品负责人表示，生成式 AI 现已成为数字产品设计和开发的关键要素。2不过，这只是真正产品创新的起点。要想在竞争高度激烈的消费者市场中取得成功，公司就需要比以前更多地使用共创方法。公司不应花费数月时间来设计和开发完美的产品或体验，而是需要优先保证上市速度，并建立快速反馈机制，根据客户意见迭代

24、产品。生成式 AI 可以让产品团队更容易获得客户反馈，从而减少产品设计和开发过程中的猜测。根据 IBM 商业价值研究院(IBM IBV)最近开展的一项调研，只有 30%的受访组织正在利用生成式 AI 来快速分析和总结客户反馈，从而为产品设计和开发提供指导。不过，这些早期采用者已经建立了优势，他们打造高度个性化体验的可能性比同行高 86%。3就在不久前，大规模提供高度个性化的体验似乎还是一个不切实际的梦想。但现在，在生成式 AI 的加持下，这个梦想正在迅速成为现实。尽管目前只有 25%的受访组织使用生成式 AI 来打造高度个性化的数字产品体验，但预计到 2024 年底，这一数字预计将增加一倍以上

25、，达到 64%。4 “AI 可以帮助我们推动业务发展，为我们客户提供更优质的服务。”Javier Tamargo加拿大 407 ETR公司 首席执行官“在我们组织中，我们速度超快，我们超级敏捷，我们倾听，我们改变。只要我们向客户表明我们正在认真对待他们的问题并迅速解决这些问题，他们就会很高兴。人们欣赏我们的共创方法。”Dirk Adelmannsmart Europe GmbH 公司首席执行官创新 2322图 3产品魔法与隐私侵犯 与客户保持开放沟通对于成功交付高度个性化的产品至关重要的受访 CEO 表示，组织在采用新技术方面保持透明对于培养客户信任关系至关重要。80%84%“我们倾向于从业务

26、问题和想要实现的目标着手，然后寻找可以帮助我们实现这一目标的技术或创新。”Judy McReynolds 美国 ArcBest公司 首席执行官71%78%受访者表示建立和维护客户信任对其组织成功的影响力要高于任何特定的产品或服务功能。通过这种方式，生成式 AI 可以让客户体验变得神奇。它甚至可以在客户想到要求之前就准确地提供他们想要的东西。这种即时满足感可以形成极强的客户粘性 但前提是技术要尊重用户的隐私权。为了在产品魔法与侵犯隐私之间找到平衡，公司必须以合乎道德和负责任的方式使用客户数据。客户愿意获得高度个性化的体验，但同时也想了解幕后的运行机制。例如，根据 IBM IBV 2024 年开展

27、的一项消费者调研，全球和中国分别有 52%和 60%的受访消费者希望从零售商那里接收个性化信息、广告和优惠，但全球和中国分别有 38%和 40%的受访消费者希望了解并掌控这些数据的使用方式。5 随着高度个性化的体验逐渐成为现实，CEO 们清楚地认识到需要保护客户给予的信任。71%的全球受访 CEO 和 78%的大中华区受访 CEO 认为，建立和维护客户信任对其组织成功的影响力要高于任何特定的产品或服务功能。80%的全球受访 CEO 和 84%的大中华区受访 CEO 表示，组织在采用新技术方面保持透明对于培养这种信任关系至关重要（见图 3）。全球大中华区引言 2524行动方案充分利用您组织中的各

28、个系统。使用技术提供卓越的体验，但要超越当前客户的情绪和期望。超越客户的当前需求，设计未来的突破性创新。使用数据和生成式 AI 来发现前进的新机会，而不是追求完美的现状。对使用客户数据的方式保持透明。让可信数据成为组织的支柱。坦率地说明正在收集哪些数据、如何使用这些数据以及为什么要使用这些数据。让客户按照自己的意愿来分享个人数据。向客户说明其数据将如何用于改善其体验，并让客户根据个人优先级来选择是否分享数据。领先并超越客户的伦理期望。超越法规基本要求，培养客户对您的数据政策的信任。共创产品和体验，以增强客户互动。在每次互动前设定明确的期望可以让消费者感觉到自己受到关照，而不是受到 监视。以设计

29、思维为导向。利用客户反馈来指导快速迭代，并通过生成式 AI 来提出并验证潜在的改进。使用大语言模型来支持高度个性化的体验，例如精选产品推荐、定制化营销信息和个性化内容。创新 25设计全面的体验并开发高度个性化的产品，同时着眼于未来。打造动态体验，将持续的客户反馈纳入其中，并通过透明度建立信任。生态合作 2726当专业知识欠缺时，感情用事是一个弱点。“如果我们不能与合作伙伴就如何应对变革，以及如果保持现状将会发生什么，等问题进行真诚的交流，那就很危险了。”Kazuhiro Nishiyama日本关西未来银行总裁CEO 们需要信任所选择的合作伙伴，而这种信任可能需要数年时间才能建立。但是，如果将关

30、系看得比能力更重要，对于企业领导者来说，这可能是生成式 AI 竞争中的致命弱点。“一个企业，一定要看与谁同行。商业生态环境下，你一定要与最好的企业同行，否则就把你落下了。”中国某工业制造企业董事长展望未来，CEO 们知道他们需要有选择地优先考虑哪些合作伙伴。62%的全球受访 CEO 和 63%的大中华区受访 CEO 表示其组织的战略是专注于少数的高质量合作伙伴。这或许是为了与重要供应商保持密切联系 60%的全球和大中华区受访 CEO 预计关键的专业知识和能力将会越来越集中在少数几个组织中。在推动团队创新的同时，CEO 们必须要在“熟悉面孔”与“新鲜想法”之间找到正确的平衡，这一点至关重要。如今

31、，超过一半的全球和大中华区受访 CEO 表示，战略重点的变化需要重新配置核心业务伙伴关系。然而，76%的全球受访 CEO 和 72%的大中华区的受访 CEO 表示目前拥有合适的合作伙伴网络来执行其战略。（见图 4）。生态合作 2928图 4重新校准关系 CEO 们预计会随着优先要务的变化来调整合作伙伴关系76%72%的受访 CEO 表示目前拥有合适的合作伙伴网络来执行其 战略。的受访 CEO 表示战略重点的改变需要重新配置核心业务伙伴关系。55%但是“组织不可能在每一个领域都擅长。因此，组织必须寻找合作伙伴，并建立一种轻松的合作模式。”Mikkel Hemmingsen丹麦 Sund&Blt

32、Holding A/S 公司首席执行官尽管信任和共同价值观对于成功的合作伙伴关系至关重要，但 CEO 们在应对变革浪潮时必须要避免停留在舒适区。如果组织继续投资目前低效的现有项目，就无法加速推动转型。通过评估组织自身的优势并决定哪些工作必须在组织内部完成，领导者可以确定从何处获取外部支持。尽管刚开始可能会感觉不自然，但 CEO 们需要放弃对非关键业务领域的控制，以专注于最重要的任务。通过将合适的合作伙伴放在合适的位置，CEO 们可以获得以前不具备的能力。全球大中华区56%生态合作 3130行动方案果断削减无用的合作伙伴关系，为新的增长腾出空间。明确哪些能力对自己最重要。不要再继续投资于无法带来

33、长期成效的合作伙伴 关系。与最优秀的合作伙伴为伍。建立新的合作伙伴关系清单，放弃不符合标准的合作伙伴。确保合作伙伴符合您当前的 AI 伦理政策和治理规则。决定哪些情况下以及如何让其他人掌舵。确定并明确传达您愿意放弃多少控制权，以及您必须在内部保留哪些能力来控制基本运营。信任专家。您不可能在所有领域都是最优秀的，但可以与专家合作，补全自己的 短板。让生态合作伙伴全面参与和采用技术创新。建立共生关系。保持互惠互利。通过投入时间和资源来支持对方的战略目标，与顶级合作伙伴建立共生关系。利用互补的优势和观点，提高企业对未来变化的预见性和韧性。清晰地传达您的需求，哪些方面是不能妥协的以及愿意在哪些方面做出

34、让步。明确需求，不止于求精。明确定义您需要从合作伙伴关系中获得的结果，以及每个参与者最关注的事项。通过生态合作获得相关、急需的技能，以补充组织内部的核心能力。决策 3332“如果一个高管团队完全排斥观点和意见的交锋和碰撞，这个团队也是没有创造力的。”中国某工业制造企业董事长高管层不应总是达成一致。每位高管都有各自的观点和专业领域。任何单一的个人观点都无法反映事实全貌。只有每位高管各抒己见，才能共同描绘整体图景，帮助 CEO 决定组织应当朝着哪个方向发展。切磋与碰撞产生优秀的领导者。就像搏击可以增强格斗力一样，激烈的讨论会产生更好的决策，尤其是在充满不确定的经济形势下。不过，CEO 们需要制定明

35、确的基本规则，确保这些对话以富有建设性的方式进行。如果领导者未设定任何限制，辩论就可能会演变成全面的争吵。这种混战往往会适得其反，48%的全球受访高管和 51%的大中华区受访高管表示，高管团队之间的竞争有时会妨碍协作。然而，冲突也可以提升创造力，因为高管团队可以在冲突中找到共同点。当领导者学会说彼此的语言，相互理解，并共同制定整体战略时，他们就可以找到启发性解决方案来应对相互关联的业务挑战。随着技术重塑商业格局，这种协作至关重要 66%的全球受访 CEO 和 67%的大中华区受访 CEO 表示，财务职能与技术职能之间的协作质量与其组织的成功直接相关（见图 5）。在未来三年中，CEO 将依靠 C

36、OO、CFO 和CTO 来做出关键决策。技术领导者需要为整个企业的技术能力设定标准，COO 需要建议技术可以在哪些运营领域产生最大的影响，而 CFO 则需要建议应将有限的预算花在哪里。为了确保组织从整个高管团队的专业知识中受益，而不仅仅是那些声音最响亮的高管，CEO 需要为决策流程设定清晰的文化参数。当高管团队学会说彼此的语言、相互理解时，他们就能找到启发性解决方案来应对相互关联的业务挑战。观点位置不同，观点不一创新面临的 障碍衡量企业转型的 指标聚焦短期目标监管限制员工抵制变革根据在组织中的职位，不同高管对衡量进展的方式以及阻碍创新的因素有不同的看法。CEOCFO技术高管管理层抵制变革厌恶风

37、险预算有限监管限制技术或数据不足管理层抵制变革组织数字化成熟度网络安全成熟度技术采用财务效益风险系数项目进度创新成熟度网络安全成熟度客户体验决策 35图 5合作规则CEO 们必须营造一种鼓励激烈辩论和建设性协作的文化48%的受访者表示，高管团队之间的竞争有时会妨碍协作。65%67%51%的受访 CEO 表示，财务职能与技术职能之间的协作质量与其组织的成功直接相关。34“组织的专业能力越强，流程划分越明确，就越需要在各个职能之间建立某种依赖关系。”Mikkel Hemmingsen丹麦 Sund&Blt Holding A/S 首席执行官全球大中华区决策 3736定义合作规则并注重专业知识。使用

38、一致的数据，建立清晰的治理机制，并定义期望的成果。为健康的辩论制定基本规则，并营造建设性的紧张关系，以激发业务增长和创新。阐明哪些情况需要达成共识，哪些情况需要注重个人专业知识。打破 IT 与业务部门之间的壁垒。把关键路径和时间表方面存在的相互冲突的期望摆在桌面。不要将业务和 IT 目标分开衡量。优先考虑与业务价值联系最密切的 IT 项目。重构通往成功的高管团队。创建清晰的决策矩阵。让高管团队明确谁在哪个领域拥有权力。建立适当的奖励和激励机制，鼓励就适当的话题进行辩论。积极鼓励包容不同的专家意见，同时明确定义哪些情况已经做出决策，哪些情况需要快速达成共识。行动方案打造一支能够坚定引领组织发展的

39、高管团队。生成式 AI 改变了你的能力，但不应改变你做自己。强化清晰且 令人信服的愿景，优先把握新的机遇并协同整个组织的转型 工作。愿景和文化 3938人们抵触进步。生成式 AI 有望让曾经完全是幻想的机会成为可能。但要从生产力提升跨越到业务模式创新，就需要组织各个层面的支持。但许多员工认为生成式 AI 只是发生在自己身上的一件事情而已，而不是一个能为其所用的工具。“流程自动化并不是要取代个人，而是要提升个人的价值，让人类的工作更加人性化。”Javier Tamargo加拿大 407 ETR公司 首席执行官CEO 们发现生成式 AI 正在引发人的问题。64%的全球受访 CEO 和 66%的大中

40、华区受访 CEO 表示其组织必须利用变化速度快于员工适应速度的技术，而 61%的全球受访 CEO 和 59%的大中华区受访 CEO 表示他们正在推动组织快速采用生成式 AI，而一些人对此感到不舒服。这在一定程度上是因为许多人认为组织正在训练取代其工作的工具。尽管企业领导者一直表示这项技术将支持人类员工，而不是取代他们，但员工对此仍持怀疑态度。除非被说服，否则员工不会主动重新思考新的工作方式。为了让员工采用生成式 AI，组织必须投资开展培训，帮助员工以新的方式看待这项技术。如果员工了解这项技术如何让其工作变得更轻松、更有价值，生成式 AI 的采用率可能会大幅上升。大多数 CEO 都知道，若要充分

41、发挥生成式 AI 的效用，就需要同等比例地开发技术和培训人员。64%的全球受访 CEO 和 61%的大中华区受访 CEO 表示，成功将更多地取决于员工使用生成式 AI，而不是技术本身（见图 6）。随着转型不断加速，CEO 还需要帮助员工将战略、治理和安全之间的关系连接起来。CEO 需要制定周全的治理护栏：除了建立适当的流程和政策以外，还应在 AI 解决方案中内置使用要求，从而确保员工在一个安全的框架内进行创新。事实上，68%的全球受访 CEO 和 71%的大中华区受访 CEO 认同，生成式 AI 的治理框架必须在构建解决方案时就建立起来，而不是在部署之后。“你必须带着整个组织一起踏上旅程。为团

42、队提供运行试点的资源，并了解可以创造的优势。然后他们会为之奋斗。”Dirk Adelmannsmart Europe GmbH 公司首席执行官愿景和文化 4140图 6成事在人CEO 们深知，组织成功使用生成式 AI 的核心在于“人”的受访 CEO 表示正在推动其组织更快地采用生成式 AI，而一些人对此感到不舒服。61%64%的受访 CEO 表示，成功将更多地取决于员工的使用，而不是技术本身。61%59%“我们的目标是让 AI 去做员工不想做的事情，并为员工创造空间去做想做的事情，从而提高速度和效率，并打造更多的能力。”Taro Fujie日本味之素株式会社总裁兼首席执行官但这是一项知易行难的

43、任务。75%的全球受访 CEO 和 84%的大中华区受访 CEO 表示，如果组织中未建立有效的 AI 治理框架，实现可信 AI 就无从谈起，但只有 39%的全球受访 CEO 和 38%的大中华区受访 CEO 表示其组织目前已经建立了良好的生成式 AI 治理框架。这或许是因为员工并不十分确定需要做什么。81%的全球受访 CEO 和 84%的大中华区受访 CEO 表示，通过激发团队建立对共同愿景的认同，能够实现比提供精确标准和目标更好的成效。然而，37%的全球受访 CEO 和 34%的大中华区受访 CEO 承认，其组织的员工并不完全了解战略决策将对他们产生哪些影响。随着采用生成式 AI 成为一项日

44、益迫在眉睫的任务，消除这种困惑至关重要。如今，全球和大中华区均不到一半（47%）的受访组织侧重于开展生成式 AI 试点项目，还有 24%的全球受访组织和 22%的大中华区受访组织完全没有采取行动。不过，49%的全球受访 CEO 和 53%的大中华区受访 CEO 预计到 2026 年将使用生成式 AI 来推动业务增长。这是一项宏大的愿景 而且只有目标明确的转型才能顺利实施。为了营造一种加速转型的文化，CEO 们需要帮助员工认识到使用生成式 AI 的价值及其在推动业务增长方面的作用。如果员工选择利用生成式 AI 的强大力量，企业可能会看到这项技术迅速取得成效。如果员工不采用，转型工作将继续停滞不前

45、。全球大中华区愿景和文化 4342改变思维方式，但保持坚定的价值观。保持稳定的内核，同时坚定不移地将生成式 AI 嵌入到企业战略中，并调整运营模式实现关键成果。行动方案消除员工体验中的摩擦。识别员工使用生成式 AI 中的痛点，并找到改进无效之处的方法。投资部署可让日常工作变得更轻松、更有价值的工具。找到那些缓慢、低效或给员工带来不必要工作的流程，然后使用生成式 AI 来减轻员工负担。投资于能够激发变革的要素。像投资技术一样，加强员工团队建设，甚至将员工团队放在更重要的位置。激励员工团队使用新技术，并奖励那些找到方法重塑自己角色的员工。开展培训，帮助员工学会如何利用生成式 AI 来发挥自己的优势

46、。确保治理、技术和人才做好准备，实现生成式 AI 投资和技能的价值最优化。点燃热情。将生成式 AI 与组织使命保持一致，并以此愿景激励员工。让技术服务于文化，而非反过来。赋予员工更多的自主权。通过预测中断来防范组织受到冲击。建立敏捷流程，让团队能够轻松、迅速地响应不断变化的市场形势。转型 4544技术捷径是一条死胡同。随着企业的 IT 架构发生变化，CEO 们必须确定其技术在哪些方面结构稳固，在哪些方面需要加固支撑，以及在哪些方面需要彻底重建。成功的路径有很多，但 CEO 们需要优先实施可支持长期业务战略的技术改进项目。虽然没有人愿意做这样的事，但盲目追求短期效果显著的新用例将限制未来的增长。

47、生成式 AI 带来的不确定性使情况变得更加复杂。例如，CEO 们必须密切关注欧盟 AI 法案等一些重要的全球法规，这些法规将影响 AI 的开发和使用方式，同时还要密切关注他们的组织如何才能建立竞争优势。随着每天都有新的应用出现，CEO 们有许多选择的机会，但无法保证哪一种选择能创造最大的价值。然而，做出正确的技术投资决策是“绩优型 CEO”实现出众成效的关键因素之一。90%的“绩优型 CEO”表示，其组织的数字化基础架构让新投资能够高效扩展并创造价值，而所有全球和大中华区受访 CEO 中的这一比例均只有 71%。展望未来，CEO 们预计变革性技术能够以互补的方式为组织提供支持。例如，受访 CE

48、O 表示 AI 将帮助其组织建立竞争优势、推动创新和转型以及提升决策力，同时预计混合云将提高生产力、加速增长以及改善员工体验。但这两项技术无法仅凭一己之力推动组织走得更远。组织需要同时采用和优化这两项技术，才能充分发挥其潜力。“如果只有短期目标，那么企业做不好。一定要有长期目标，有灯塔。”中国某工业制造企业董事长即使速赢推动了当前的业务增长或盈利，但技术债务也可能会阻碍长期发展。转型 4746图 7透支未来CEO 们担心过于关注短期目标可能是短视的但是受访者表示其组织正在调用长期项目中的资源来实现短期目标。全球 CEO 们表示专注于短期成效是其组织的大中华区 CEO 们则表示专注于短期成效是其

49、组织的“技术改变了我们。它改变了我们的做事方式。”Gonzalo Gortzar西班牙 CaixaBank 首席执行官“预测和制定路线图很重要，但敏捷性更重要。因此，我们决定专注于更快速地响应趋势，并从以计划为中心转变为以执行为中心。”Taro Fujie日本味之素株式会社总裁兼首席执行官CEO 们认识到组织需要全方位开展技术投资。总体而言，全球和大中华区受访 CEO 预计 2023 年至 2025 年期间，混合云支出将增长 21%，而生成式 AI 和传统 AI 投资将分别增长 14%和 13%。这些资金将从何而来？其中一部分可能来自于组织专注于发展利润更高的业务 42%的全球受访 CEO 和

50、 36%的大中华区受访 CEO 表示，在未来两年内，终止低利润或低增长的业务线将最大程度地节省成本。然而，66%的全球受访 CEO 和 73%的大中华区受访 CEO 表示正在调用长期项目中的资源来实现短期目标。这意味着，即使速赢推动了当前的业务增长或盈利，但技术债务可能会阻碍长期发展（见图 7）。最大第二大创新障碍。创新障碍最大的创新障碍为监管约束。66%73%观点生成式 AI 法规是否会改变局势？欧盟 AI 法案 是首批针对公司如何开发和使用生成式 AI 制定了相关要求的重要法规之一。尽管 CEO 们对法规会如何影响其业务表示担忧，但丝毫未减缓生成式 AI 的使用步伐。欧盟 AI 法案 提供

51、的监管指南是否会增加您投资生成式 AI 的意愿？考虑到 欧盟 AI 法案 的要求，您将如何推动组织在 2024 年使用生成式 AI 的步伐？停止 5%45%维持 33%加速减缓 18%47%是53%无全球大中华区停止 2%46%维持 35%加速减缓 17%57%是43%无全球大中华区转型 4948别再寻找“灵丹妙药”了。诚实地看待当前所使用的过时技术，并为关键任务升级制定明确的时间框架。不应为了不能扩展的短期成果而提前透支未来的发展。掌控自身定位。明确您所提供的市场价值和所需的技术能力。投资符合长期目标的技术，控制组织的定位和差异化因素。确保生成式 AI 用例符合您的企业愿景和价值观。洞悉支出

52、全景。对未来混合云和相关的生成式 AI 成本进行建模，帮助您了解哪些领域需要支出，以及哪些领域可以避免支出。优先发展能加速完成“试点-提升效率-推动业务新增长”周期的生成式 AI 应用 评估和量化因借用未来资金而付出的机会成本。不要质疑已经做出的正确决策。优先追求创新而非效率。削减成本并不能实现增长。避免仅关注小幅增长的渐进主义，而是投资于彻底解决问题所需的基础技术。不要无意破坏潜在收益。每条道路都有自身的不确定性和风险，因此选择最好的那一条，然后全力以赴。行动方案 总结 5150危机时刻，风险越大，回报越大。勇于尝试新技术似乎是一个冒险的举动。但有时，过于谨慎才是最大的风险。通过直面未知，并

53、发挥组织的优势，CEO 们将有机会利用生成式 AI 建立竞争优势。但这并不意味着盲目地向前奔跑。CEO 必须知晓每次风险计算背后的假设，在情况发生变化时重新评估数字，并在需要改变方向时迅速做出响应。制定“五年战略”的时代已经结束了。由于不确定性的“云层”限制了能见度，CEO 们应当专注于加强能力建设，以便根据优先要务的变化而灵活调整方向。如果团队具备敏捷性和适应能力，组织就可以及时把握住新的机遇，而不是永远在跟随别人的步伐。要做到这一点，就需要客观地评估组织当前的技术准备情况、市场地位以及技能和能力差距。通过直面阻碍组织的“残酷事实”，CEO 们可以把握住生成式 AI 的机会，并在充满变革和颠

54、覆的未来取得成功。总结“每天都审视自己的愿景并愿意做出改变，这非常重要。如果数据证实我们错了，我们就必须改变决定。这就是文化。”Roberto Tomasi意大利 Autostrade per l Italia 公司首席执行官52在 IBM，我们积极与客户协作，运用业务洞察和先进的研究方法与技术，帮助他们在瞬息万变的商业环境中保持独特的竞争优势。选对合作伙伴，驾驭多变的世界IBM 商业价值研究院IBM 商业价值研究院(IBM IBV)成立二十年来，凭借 IBM 在商业、技术和社会交叉领域的独特地位，每年都会针对成千上万高管、消费者和专家展开调研、访谈和互动，将他们的观点综合成可信赖的、振奋人心

55、和切实可行的洞察。需要 IBV 最新研究成果，请在 上注册以接收 IBV 的电子邮件通讯。您可以在 Twitter 上关注 IBMIBV，或通过 https:/ibm.co/ibv-linkedin 在 LinkedIn 上联系我们。访问 IBM 商业价值研究院中国官网，免费下载研究报告：https:/ Goldstein,Jill,Bill Lobig,Cathy Fillare,and Christopher Nowak.Augmented work for an automated,AI-driven world:Boost performance with human-machine

56、partnerships.IBM Institute for Business Value.August 2023.https:/ibm.co/augmented-workforce 2 Marshall,Anthony,Cindy Anderson,Christian Bieck,and Nisha Kohli.The CEOs guide to generative AI:Digital product engineering.IBM Institute for Business Value.April 2024.https:/ibm.co/ceo-ai-product-engineeri

57、ng 3 Ibid.4 Ibid.5 Niazi,Luq,Joe Dittmar,Karl Haller,Mahesh Dodani,Jane Cheung.Revolutionize retail with AI everywhere:Customers wont wait.IBM Institute for Business Value.January 2024.https:/ibm.co/ai-retail 研究方法IBM 商业价值研究所(IBM IBV)与牛津经济研究院合作，共同为 IBM 最高管理层调研系列的第 29 期进行了两轮调研式访谈。2023 年 12 月至 2024 年 3

58、 月期间，来自 30 多个国家/地区、26 个行业的 2,500 位 CEO（其中包括 216 位大中华区 CEO)参与了首轮访谈。这些访谈侧重于业务优先要务、领导力以及对技术、人才和合作的期望。随后的一轮访谈于 2024 年 4 月进行，涵盖 11 个国家/地区的 550 位 CEO。这一轮访谈侧重于更广泛的经济问题、监管、生成式 AI 的采用、行业颠覆和企业转型。IBM 商业价值研究院分析中心的数据科学家团队对这些调研中收集的数据进行了分析。本报告中的洞察还来自大量客户互动，包括 IBM 在 2023 年 7 月至 2024 年 4 月期间针对 CEO 开展的超过 20 项深度访谈。我们调

59、研中的受访者代表了组织中的最高层管理人员，包括首席执行官、公共领导人、总经理和常务董事。IBM 商业价值研究院在数据收集过程中按地理区域和行业对受访组织进行了分类，并根据年收入或公共部门组织的年度预算来定义受访组织的规模。在本调研中，IBM 商业价值研究院运用一系列分析方法，甄别出了一组相对于整个受访者群体具有突出行为的受访者，随后的分析表明这些行为与多项财务和非财务指标呈现更强的关联性。在战略制定、利用专业知识做出决策、与业务生态合作伙伴开展合作、使用企业指标推动行为、将投资与业务成效对齐以及开发强健的技术基础架构方面，此类受访者更有可能取得更出众的表现。Copyright IBM Corp

60、oration 2024国际商业机器（中国）有限公司 北京市朝阳区金和东路 20 号院 3 号楼 正大中心南塔 12 层 邮编：100020美国出品|2024 年 5 月IBM、IBM 徽标和 是 International Business Machines Corporation 在世界各地司法辖区的注册商标。其他产品和服务名称可能是 IBM 或其他公司的商标。以下 Web 站点上的“Copyright and trademark information”部分中包含了 IBM 商标的最新列表： 可能随时对其进行更改。IBM 并不一定在开展业务的所有国家或地区提供所有产品或服务。本文档内的信息“按现状”提供，不附有任何种类的（无论是明示的还是默示的）保证，包括不附有关于适销性、适用于某种特定用途的任何保证以及非侵权的任何保证或条件。IBM 产品根据其提供时所依据的协议条款和条件获得保证。本报告的目的仅为提供通用指南。它并不旨在代替详尽的研究或专业判断依据。由于使用本出版物对任何企业或个人所造成的损失，IBM 概不负责。本报告中使用的数据可能源自第三方，IBM 并未对其进行独立核实、验证或审查。此类数据的使用结果均为“按现状”提供，IBM 不作出任何明示或默示的声明或保证。QJ2BYLZG-ZHCN-01