生成式人工智能在当今数字环境中构成了一项战略资产，但领导者与从业者之间的深刻分歧正在显现。前者的远见卓识常与后者的现实务实形成对比。这种二分法引发了重大的问题，特别是在技术采纳和风险感知方面。
针对生成式人工智能的应用及其附加值的解读差异凸显了对共同理解的迫切需要。对不同利益相关者的视角进行整合，似乎是最大限度地投资这些新兴技术的关键因素。质疑这些差异有助于更好地识别在组织中有效实施生成式人工智能所面临的挑战。
生成式人工智能的感知差异
Publicis Sapient最近发布的一份报告揭示了生成式人工智能的领导者与从业者之间显著的差异。这份被称为参考的文件分析了这两个群体，分别称为C-suite和V-suite，对该技术的不同看法和采纳情况。结果显示，关于生成式人工智能的期待和担忧存在显著差距。
对使用案例的不同关注
C-suite成员主要关注人工智能可见的使用案例，例如改善客户体验、优化服务和增加销售。而V-suite的专业人士则考虑人工智能在运营、人力资源和财务等更广泛领域的应用。这种方法的分歧突显出对生成式人工智能真实能力的共同理解的缺失。
相关风险的感知
该报告还强调了感知风险方面的显著差距。五十一％的领导者对生成式人工智能的伦理及隐藏风险表示担忧，而只有二十三％的从业者同样有此感受。这种感知差异可能源于对潜在危险更抽象的视角，领导者们想象着好莱坞般的超级智能场景。
成熟度与成功评估
在生成式人工智能方面的成熟度在组织内部差异显著。许多公司无法明确定义生成式人工智能的成功意味着什么。超过三分之二的研究参与者缺乏有效的方法来评估其人工智能项目的结果。这种缺乏评估标准的情况不利于该技术的有效整合。
内部职能转型
尽管C-suite优先考虑高可见度的使用案例，生成式人工智能正在悄然徘徊于后台职能。V-suite的大多数成员认为这一技术在未来几年对财务和运营至关重要。这表明，仍然有大量待开发的优化潜力，尤其是对于领导职务者。
成功的建议策略
为充分利用生成式人工智能的全部潜力，该报告建议对创新项目采取投资组合方法。负责人需专注于项目的实施，监控影子IT，避免重复，并能够依赖特定领域的专业知识。商业单位与首席信息官办公室之间的联系必须得到加强，同时也要关注风险办公室的参与。
未来与实践演变
为最大化创新，已识别出五个关键步骤：采用投资组合方法、改善首席信息官办公室与风险办公室之间的沟通、识别内部创新者、利用生成式人工智能进行信息管理，并推动企业文化适应技能演进。
组织需填补C-suite和V-suite之间的鸿沟，以释放生成式人工智能无可否认的潜力。商业转型的未来依赖于以去中心化和协作的方式进行创新。
关于生成式人工智能的常见问题：领导者与从业者之间的差距
领导者与从业者在生成式人工智能方面的主要感知差异是什么？
领导者通常关注可见的使用案例，如客户体验和销售，而对于生成式人工智能在运营、人力资源或财务等功能领域所提供的机会则显得不够了解，从业者更常强调这些方面。
对于领导者而言，生成式人工智能的伦理关注有多重要？
领导者通常更关心生成式人工智能相关的风险与伦理问题，51%的领导者表达了担忧，而只有23%的从业者有相同感觉。这表明在面对该技术潜在后果时，领导者与从业者之间存在显著的差异。
企业如何弥合领导者与从业者之间关于生成式人工智能的差距？
为了缩小差距，企业应采取去中心化的创新方法，促进业务单位与首席信息官办公室之间的沟通，同时在生成式人工智能项目的早期就整合风险办公室的关切。
可以采取哪些步骤来最大化通过生成式人工智能的创新？
报告提出了五个步骤：对项目采取投资组合方法、改善首席信息官办公室与风险办公室之间的沟通、识别组织内的创新者、利用生成式人工智能来优化信息管理，以及通过培训和辅导项目提升企业文化。
组织成熟度的多样性在生成式人工智能的采纳中起到什么作用？
组织在生成式人工智能采纳的成熟度上常常处于不同水平。这种多样性导致在定义成功指标及评估项目结果时面临困难，这可能导致该技术采纳的不有效。
为什么从业者可能对生成式人工智能的潜力比领导者看得更透？
直接使用工具和技术的从业者通常更清楚生成式人工智能所提供的各种实际应用，反之，领导者可能受战略关注或对创新较抽象的感知所影响。
如何评估企业内生成式人工智能项目的成功？
评估生成式人工智能项目的成功需要定义与企业期望结果对齐的具体标准。然而，超过三分之二的企业承认缺乏衡量这些成功的方式，这可能会阻碍它们的人工智能倡议。
