在面對日益增加的財務壓力和消費者期望的情況下，各行各業的商業領導者正轉向人工智能（AI），希望藉此提高效率、降低成本，並確保競爭優勢。AI 不再僅僅被視為另一個科技熱詞，如今被認為是組織數位武器庫中的關鍵工具，60% 的首席執行官預期生成式 AI（GenAI）在未來一年內將改善產品或服務質量。因此，九成的高層管理人員感受到迅速實施 GenAI 解決方案的壓力，要求快速和大規模的推進。
圍繞 GenAI 的興奮是有根據的，因其能夠根據簡單提示創建文本、圖像和其他媒體。它承諾將徹底改變內容創建、客戶服務和許多其他領域。根據 Gartner 的研究，全球對 AI 的支出預計到 2027 年將達到 2290 億英鎊，其中企業應用的 GenAI 將占據這一投資的相當一部分。然而，儘管存在熱潮，仍需以平衡的視角看待 GenAI。GenAI 是 AI 的一種形式，雖然它提供了潛在的重大機會，但企業的採用目前仍然相對有限。事實上，到目前為止，它為大多數組織帶來的回報較低，許多早期項目未能實現預期的效益。更廣泛的“傳統” AI 形式，如機器學習（Machine Learning），可能更合適，提供更好的投資回報和更透明、可解釋的結果。
隨著轉型和快速實施 AI 的壓力加大，對 GenAI 的承諾令人理解。然而，僅僅利用它來滿足組織內的 AI 需求並不一定是最佳的解決方案，至少不是最有效、安全和有影響力的方案。事實上，獨立的 GenAI 平台所能獲得的效率提升和生產力增長在整體框架中是有限的。它們不會對各行各業提供的絕大多數服務產生變革性影響。
真正的 AI 力量在於企業的整合方法，AI 的真正潛力遠超過幾個昂貴的 GenAI 驅動的“副駕駛”，這些工具僅僅幫助知識工作者處理行政任務和內容生成。AI 的未來在於其無縫地嵌入業務流程和系統，確保 AI 能力的整合，而非獨立存在。企業軟件應用以其高可擴展性和整合能力，為組織提供了完美的 AI 部署解決方案。事實上，Gartner 預測到 2027 年，70% 的 GenAI 支出將通過這些工具實現。
能夠將 GenAI 嵌入企業應用的客戶參與解決方案可以安全地提供好處。這些工具可以簡單地創建聊天機器人和虛擬助手，並為工作人員提供有價值的工具，如內容摘要、關鍵字提取、情感分析、翻譯及文本增強（如拼寫、語法和語氣）。除了促進更安全的方法，企業軟件應用還可以讓企業整合多種 AI 形式，如預訓練的機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）和 AI 驅動的機器人，以及相鄰技術如機器人過程自動化（RPA）。機器學習模型可以幫助組織獲得豐富、無偏見的見解，預測未來結果，而自然語言處理則可以徹底改變全渠道聯絡，通過 AI 驅動的互動提升效率、個性化和滿意度。同時，RPA 可以提高客戶服務團隊和其他部門的效率，通過完成繁瑣、耗時的任務來減少他們的負擔。
最終，企業範圍內的 AI 採用旨在創建一個協同生態系統，讓 AI 在運營的每個方面都能增強效能，從客戶服務到決策。這種方法確保 AI 工具不僅僅存在於桌面上，而是融入組織的工作流程中，推動各級的效率和創新。
在當今變幻莫測的環境中，對 AI 專業知識的需求極高，組織在構建內部能力時面臨許多挑戰。因此，將 AI 技術嵌入企業應用提供了一種實用的 AI 交付方法。基於平台的應用解決方案，利用低代碼技術來構建和開發優化的業務流程和工作流，在這種情況下特別有效，提供可簡單、安全且大規模部署的業務即用型 AI 能力。
儘管成功實施帶來的機會巨大，但也必須考慮到與 AI，尤其是 GenAI 相關的固有風險。消費者對 AI 潛在陷阱的認識日益提高，例如偏見算法和侵入性數據收集做法。對於教育、醫療保健等高風險行業，以及重要的公共和私營服務，AI 的部署方式及其控制措施至關重要。
成功且安全地在企業中整合 AI 的旅程需要一種微妙的方法，平衡創新與風險管理。雖然 GenAI 提供了變革潛力，但傳統的 AI 和 ML 解決方案仍然提供穩健的低風險益處。通過採用與企業應用相結合的 AI，尤其是那些基於平台的方法，組織可以高效且安全地利用 AI 的力量，有效應對監管挑戰和技能短缺。
要實現影響，AI 實施應被視為不僅僅是一項走過場的工作。隨著 AI 的不斷演變，採取戰略性、良好治理的方法的企業將在數位時代中佔據領先地位。
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