Deloitte 調查分析，成功的數位轉型可帶來高達 1.25 兆美元的額外市值，生成式 AI 更被視為轉型的強大加速器，也是執行長（CEO）首要關注的技術。但他們觀察，過去一年雖然有大量的生成式 AI 驗證、展示，但錯誤的方法、投資的權衡，讓多數企業還沒充分運用生成式 AI 的潛力。
報告指出，一家企業採用生成式 AI 是否成功，通常取決於 CEO 的決策。高階主管雖然對轉型和創新不陌生，但隨著生成式 AI 加速衝擊各產業，領導能力也正在被重新定義，Deloitte 認為，執行長也需要改變領導方式，才能真正邁開步伐。
需要注意的是，炙手可熱的創新技術，也可能在未來讓人頭痛。最好的例子就是上雲──許多企業在匆忙之下簽訂零碎的雲端協議，後來才發現自己的技術堆疊過於龐大、需要精簡，而如果在 AI 轉型之旅稍有不慎，也可能走上同樣的路。那麼，CEO 究竟可以怎麼做呢？
首先釐清：CEO 領導方式將有何轉變？
生成式 AI 不只影響人們接收、蒐集資訊的方式，也將改變企業工作流程。⽬前生成式 AI 已能整合各種資料來源、擔任複雜任務的虛擬助理，並以比人更高效的方式生成內容，這時 CEO 需重新構想工作框架與人類員工的角色。
除了向員工說明生成式 AI 如何透過全新人機介面提升生產力，CEO 也應該瞭解員工將能專注在更需要人類判斷的問題。原因在於，當生成式 AI 工具普及、所有企業都能用相同 AI 技術，企業的競爭優勢、差異化，將取決人類獨有的能力，例如好奇心、同理心、創造力。
為了創造這種差異化，領導者的職責，就是設計獨特的框架讓人類和 AI 互動。這過程中，CEO 扮演的 3 大關鍵角色是：設定願景、傳達願景、做出正確的投資。
Deloitte 指出，以令人信服的方式闡明人們與 AI 協作的願景，將有助於超越競爭對手。原因在於，其研究發現，人們一開始就不信任 AI，尤其是當客戶知道某一品牌在使用 AI，信任度會下降 12 倍。因此，以信任為基礎，強調如何與 AI 共同創造、溝通和做出決策，而非對抗，是重要的。
再來，當企業邁向 AI 轉型，CEO 也必須給予團隊信心、資源和實驗的自由，並承諾進行投資，包含技術基礎建設、資料管理、提升技能、文化變革等。
CEO 需要聚焦的 3 大技術決策
當組織導入 AI，CEO 也須深入了解組織的技術議程，檢視 AI 如何重新定義自家商業模式，包含採用 AI 的優勢、這些優勢會在甚麼時候消失。Deloitte 建議 CEO 應該親自參與關鍵決策，例如要成為先行者還是跟隨者、AI 是用來創新還是提高生產力等。
在這些決策中，有 3 個 CEO 需要特別關注的重要領域：確保運算能力、為 LLM 選擇生態系統，建立 AI 卓越中心 。
首先，確保運算能力。部分企業可能仰賴專精 GPU 的雲端供應商，但對於希望透過 AI 取得競爭優勢的 CEO 而言，確保強大算力至關重要，許多企業領導者已積極與 AI 硬體公司洽談，甚至直接與晶片製造商協商，以確保資源優勢。CEO 在此決策中，扮演了投資與談判者、跨部門協調者、技術趨勢引領者。
第二，為 LLM 選擇對的生態系統。原因在於，生成式 AI 的價值取決於背後訓練資料，但目前市面上 LLM 多屬於通用、沒有針對特定領域、產業或組織層級的差異來建構。相對來說，自建 AI 模型可以在選擇性、成本、控制方面有更多優勢，並保留智慧財產權。
Deloitte 指出，CEO 應該考慮將現有資料和未來可能產生的資料納入評估，作為訓練新模型的潛在投入條件。然而，在此過程中，必須同步確保資料安全或進行匿名化處理，以避免信任與法規風險。但是，CEO 不需要深入 AI 模型的技術細節，而是專注於企業的 AI 目標定位。
第三，建立 AI 卓越中心（COE, Centres of Excellence）。報告表示，為了實現生成式 AI 轉型，許多企業會建立 AI 卓越中心，做為推動創新的催化劑，幫助企業構思、開發並大規模部署 AI 解決方案。通常 AI 卓越中心匯聚不同領域的 AI 專家與利益關係人，這樣才能集中資源、建立一致的 AI 治理架構與規範。
CEO 的核心職責除了推動成立 AI 卓越中心、提供必要的支持與資源，確保硬體設備、資料需求及治理框架獲得充足投資，也要贏得所有利益關係人的支持，並可透過和法務長、風險長密切合作，確保企業內部對 AI 轉型做好準備，減少對不確定性的擔憂。
生成式 AI 服務推陳出新，CEO 可以問自己 4 大問題
生成式 AI 將全面影響人們生活，市場選項也將越來越多元，Deloitte 建議 CEO 可以花時間提前思考以下問題，幫助自己做出關鍵決策：
- 我們應該集中投資在幾個關鍵選擇上，還是應該在生成式 AI 的競爭市場尚未明朗時，盡可能保持選擇的彈性？
- 我們的組織如何在執行策略上建立彈性？
- 我們將如何衡量直接和間接成本、績效影響？
- 我們該如何在 AI 模型開發中融入信任機制與保護措施？
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Deloitte 1、Deloitte 2、Deloitte 3，首圖來源：Ideogram。