埃森哲发布了一份关于在供应商组织中扩展生成式AI益处的新报告，报告指出C级高管在AI战略上的严重错位。
当埃森哲调查C级高管时，发现他们在投资支持生成式AI所需的技术以及在整个组织内推广生成式AI的核心业务策略方面存在显著差距。
除了识别供应商组织中的错位外，埃森哲还敦促医疗保健组织在AI方面采取更果断的行动。
该报告敦促供应商组织超越目前超过80%的组织正在进行的试点阶段。埃森哲认为，AI解决方案的试点无法实现企业范围内扩展AI技术所带来的巨大收益。
“停留在试点阶段是有代价的，因为小规模试验会阻碍供应商实现显著的生产力提升和工作流程优化。”报告称。
埃森哲发现，供应商组织在AI投资和目标与其为技术成功奠定基础的承诺之间存在差距。只有10%的组织表示他们正在投资组织的数字基础设施，而埃森哲认为这是从生成式AI中获得最大收益的首要任务。
埃森哲调查了来自收入至少10亿美元的供应商组织的300名C级高管。
1. 埃森哲发现技术投资和实施的巨大差距
60%的医疗保健高管表示，他们预计在AI部署的第一年内就能看到财务回报。但埃森哲认为，医疗保健组织在技术上的投资不足，无法实现持续回报。
“83%的医疗保健高管正在预生产环境中试点生成式AI，但不到10%的组织正在投资支持企业范围内部署所需的基础设施。”报告作者表示。
例如，95%的高管表示，由于其组织缺乏技术基础设施，生成式AI在未来五年内只会产生适度的影响。
在网络安全方面，埃森哲也发现了类似的情况。绝大多数高管表示，网络安全是扩展生成式AI的主要障碍。不仅高管们没有投资于安全和现代化的数字基础设施，只有10%的高管将底层技术限制视为网络安全问题。
负责任地部署AI是埃森哲对医疗公司的另一项建议，但在实施过程中可能会遇到困难。
“领导者承认负责任AI原则的重要性，但在实际实施中存在差距——我们的研究显示，只有2%的公司已经在其整个组织中完全实现了负责任AI。”埃森哲首席负责任AI官阿纳布·查克拉博蒂在报告中写道。
埃森哲指出，创建监控AI性能的系统和增加安全漏洞是主要挑战。“关键问题包括数据和知识产权盗窃、恶意内容生成、针对高速上下文攻击、滥用生成式AI技术、大规模虚假信息传播、版权侵权、剽窃以及现有偏见和歧视的放大。”报告称。
然而，监控和应对生成式AI问题的能力是企业范围内扩展该技术的核心。
2. C级高管在如何获取生成式AI专业知识方面不一致
埃森哲在报告中的主要建议之一是，供应商组织应与多样化的技术合作伙伴合作，以利用和扩展其组织内的生成式AI。这样做可以最大限度地提高生成式AI对效率和收入的影响。
很少有C级高管将外部合作视为其生成式AI战略的核心部分。
医疗保健高管最倾向于通过招聘更多的AI专家来在其组织中推广生成式AI。近一半的CEO表示他们会依赖外部技术合作伙伴来实施AI，但其他C级高管则认为这种可能性不超过10%。
虽然60%的CEO表示他们预计会雇佣更多专家，但其他C级高管对此方向的支持度更高，从78%到94%不等，如首席财务官、首席信息官、首席运营官、首席战略官和首席技术官。
只有10%的非CEO高管表示他们可能会依赖外部技术合作伙伴。
报告称，与技术领导者、学术机构和服务提供商的战略合作提供了必要的专业知识、支持和灵活性，以保持在生成式AI进展的前沿。
3. 设定用AI重新定义角色的愿景
报告还重点关注使用生成式AI缓解医疗行业面临的供应商短缺危机，并预计未来几年这一问题将加剧。这一努力的一个重要部分是重新定义职位和职责，看看生成式AI能够减轻哪些提供者和员工的工作负担。
“大约40%的医疗行业总工时用于可以通过生成式AI进行转换的语言任务：17%可以完全自动化，23%可以增强，从而提高人力工作的效率。”埃森哲引用先前的报告写道。
埃森哲建议让临床领导者如首席护理官和首席医疗官在实施AI方面发挥更大的作用，因为他们更好地了解员工的任务并能简化他们的工作。
此外，CEO和其他C级高管在谁最适合重新定义受AI影响的职位和职责方面存在分歧。
28%的CEO表示重新定义角色是他们的责任，而只有5%的其他高管同意这一点。绝大多数受访者（80%）认为首席数字官或首席数字和人工智能官最适合领导这项工作。
埃森哲建议，供应商组织应加强其底层技术能力，以处理先进的数字平台、数据共享和生成式AI。埃森哲表示，组织应实施以云为基础的数字基础，提高数据质量并建立强大的数据治理框架。
为了从生成式AI中获得最大价值，埃森哲建议医疗保健组织摆脱仅在特定用例中进行有限试点的策略。报告作者认为，医疗行业过度依赖这种谨慎的采购方式可能会阻碍其从技术中获益。
供应商组织应优先考虑能够在业务和价值链的大范围内运行的AI解决方案，以开始看到良好的投资回报。
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