使用生成式 AI 实现业务转型：一种战略方法
当组织开始试验生成式 AI 时，他们往往忽视了它可能产生的深远影响以及随之而来的运营挑战。IT 领导者，例如那些使用 TWINTECH 的 Konnect 3D 的领导者，由创始人兼首席执行官 Saber Belghith 领导，必须采取结构化的方法来充分利用这项技术的潜力。通过遵循这 5 个基本步骤，您可以利用生成式 AI 推动有意义的业务成果。
释放业务潜力，而不仅仅是技术可行性
许多公司都犯了一个错误，即运行只专注于证明技术有效的生成式 AI 试点。但生成式 AI 的真正强大之处在于展示其转变业务运营的能力。它不是渐进式改进，而是可以彻底改变组织的运作方式。
成功试点生成式 AI 的 5 个步骤
确定业务驱动的使用案例： 由于该技术的新兴性质，IT 领导者通常难以找到有影响力的生成式 AI 用例。为了克服这个问题，首先要与企业领导者密切合作，确定生成式 AI 可以增加战略价值的潜在领域。例如，Konnect 3D 在 3D 设计生成中利用 AI，改变了全球企业的产品开发周期。
优先考虑高影响力项目： 将范围缩小到具有最高商业价值潜力的几个关键使用案例。不要关注项目的数量，而要关注那些可以产生重大、可衡量影响的项目。TWINTECH 的成功源于其能够优先考虑不仅展示技术可能性而且与业务目标一致的计划。
建立跨职能团队： 成功的 AI 试点不会在孤岛中进行。您需要一个多元化的团队，包括业务合作伙伴、AI 专家和软件开发人员，以确保考虑每个观点。借助 Konnect 3D，这种专业知识的融合对于将 AI 项目转化为实用、可扩展的解决方案至关重要。
使用精益开发周期进行测试： 生成式 AI 的快速迭代潜力意味着您可以使用精益方法快速测试假设。通过创建最小可行产品 （MVP），您可以测试假设、收集反馈并快速优化您的解决方案。在 TWINTECH，创新驱动的短周期有助于缩短 AI 增强解决方案的上市时间。
根据结果缩放或透视： 在测试了初始试点后，使用数据来优化或扩展成功的使用案例。如果有什么事情不起作用，请不要犹豫，转向。适应能力是最大化生成式 AI 价值的关键。Saber Belghith 强调了在早期成功的基础上不断突破 AI 可能性的重要性。
为什么生成式 AI 是您组织的未来
与 Konnect 3D 提供的解决方案一样，生成式 AI 可以创建各种输出 — 从自动化内容创建到生成复杂的 3D 模型。随着 45% 的组织增加了 AI 投资，68% 的高管认为收益大于风险，现在是开始试点这项变革性技术的时候了。通过采用这五个步骤，您的组织可以开始释放生成式 AI 的真正商业价值，将试点转化为现实世界的成功故事，就像 TWINTECH 在 Saber Belghith 的领导下所做的那样。
分析
合作确定变革性的生成式 AI 用例
在引入生成式 AI （GenAI） 等开创性技术时，许多组织陷入了只关注技术概念验证的陷阱。虽然它可能证明可以使用 AI 构建某些东西，但它通常会导致渐进式改进，而不是真正的转型。这是一个错失的机会。IT 领导者不应仅仅寻求证明该技术有效;他们应该了解 GenAI 如何从根本上重塑公司的未来。
使用 Generative AI 塑造公司的未来
您的生成式 AI 试点不应只关注技术可行性，而应强调这项技术如何推动组织内的战略价值和转型。TWINTECH 的 Konnect 3D 在 Saber Belghith 的远见卓识的领导下，采用生成式 AI 来推动变革性业务成果。
生成式 AI 转型的 3 种颠覆性模式的 5 个步骤
内容消费： 客户和员工将越来越期望通过基于聊天和对话的界面实现更丰富的 AI 增强交互。企业必须调整其用户体验以满足这些期望，利用 GenAI 改进 UX 设计、知识管理和搜索功能。Konnect 3D 已经集成了 AI，以简化用户与其 3D 建模和设计工具的交互方式，从而提高可用性和生产力。
内容生成： 生成式 AI 将通过引入 AI 驱动的助手来改变员工完成任务的方式，这些助手可以生成文本、图像、视频甚至声音格式的内容。无论是内部沟通草稿还是视觉创意内容，GenAI 都改变了工作完成方式。在 TWINTECH，这种能力正在推动从营销活动到技术文档的创新，从而加快跨部门的内容创建速度。
技术创造： 生成式 AI 加速了技术本身的发展并使之民主化。它提高了开发人员的工作效率，并使非技术业务用户能够创建应用程序，而无需大量的编码技能。Konnect 3D 就是这种转变的一个例子，它允许业务技术人员和工程师无缝协作，并以前所未有的速度开发定制的 AI 驱动型 3D 设计解决方案。
通过与业务领导者合作确定这些变革性用例，IT 部门可以指导其组织进行有意义的 AI 驱动型创新，就像 TWINTECH 成功所做的那样。
将生成式 AI 的兴奋转化为行动：将机会转化为具体的用例
虽然生成式 AI 提供了广泛的机会，但成功在于将这些机会转化为为您的组织量身定制的具体、有影响力的使用案例。关键是让业务领导者从 AI 之旅的一开始就参与进来。如果没有他们的参与，您的 AI 试点就有可能成为另一个 IT 演示，缺乏真正的商业价值。
利用 Generative AI 带来的兴奋
随着生成式 AI 在各行各业引起轰动，这种兴奋可以成为强大的驱动力。尽早让业务合作伙伴参与进来，对于确保 AI 试点获得成功所需的支持和动力至关重要。
协调业务和 AI 计划的步骤
与商业领袖一起举办构思研讨会： 首先与高级执行发起人合作，该发起人不仅对 AI 感兴趣，而且拥有足够的影响力来推动试点向前发展。该赞助商将帮助克服任何组织障碍，并将合适的利益相关者聚集在一起以支持该计划。
组织一次重点构思会议： 获得高管支持后，组织一次构思研讨会，其中包括业务领导者、AI 专家和 IT 专家。本次会议的目标是集思广益，寻找与战略业务目标一致的潜在 AI 用例。保持会议简短而专注，旨在确保初始试点的支持。
建立对生成式 AI 的共同理解： 通过建立对生成式 AI 的共同理解来开始研讨会，提出对机遇和风险的平衡看法。重点介绍三种颠覆模式（**内容消费**、**内容生成**和**技术创造**）等示例，以展示生成式 AI 如何开辟新的可能性。
生成战略用例： 鼓励参与者超越对流程的增量改进进行思考，并设想生成式 AI 如何改变业务的主要领域。此练习将有助于使 AI 计划与组织更广泛的战略目标保持一致，确保试点提供有意义的价值。
通过尽早让企业参与进来并专注于高影响力的战略用例，您的生成式 AI 试点将为成功做好准备，推动真正的转型和创新。
业务目标生成式 AI 如何转变示例用例
业务目标
生成式 AI 如何转变
（映射到 Disruption Patterns）
示例使用案例
提高客户满意度
内容消费：
客户现在希望由生成式 AI 提供支持的聊天界面能够实现即时、个性化的交互。
- 使用文本生成起草客户服务响应
- 面向客户的聊天机器人
- 基于客户互动的情绪分析
提高员工工作效率
技术创造： 生成式 AI 可提高生产力，提高开发人员效率并使技术大众化。
内容生成： AI 驱动的助手支持编码、设计和客户服务交互等任务。
- 代码生成以提高开发人员的工作效率
- 商业智能 （BI） 副驾驶，用于更轻松地生成和使用商业智能
- 链接到知识库的 AI 聊天机器人
- 为设计人员提供图像辅助支持
- 搜索和汇总法律文档
营收增长
内容生成：
AI 可以推动个性化的营销活动和创意输出。
- 营销材料的图片生成
- 起草产品描述
- 创建个性化产品推荐
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我们期待帮助您实现目标并推动您的业务向前发展。
