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理財

CEO 的 AI 時代生存指南!Deloitte 盤點執行長需扮演的 3 大角色

TechOrange 科技報橘

更新於 02月27日19:04 • 發布於 02月27日10:42 • 廖紹伶

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 1Deloitte 2Deloitte 3,首圖來源:Ideogram。

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