麦肯锡全球数字战略调查了1000多名受访者，发现：建立创新文化的组织与它们应用包括生成式AI在内的最新数字技术提高产出的能力之间有着惊人的强关联。 本文探讨了顶尖创新企业采取的五项行动，使它们与同行之间拉开距离，并在使用生成式AI方面大大超越对手，以及这些因素如何帮助创造商业价值
1.生成式AI正焕发出强劲创造力
创新组织在生成式AI（Gen AI）领域处于领先地位，这毫不意外，但他们在部署这项技术时所取得的成功却相当惊人。这得益于5个基本实践： 自动编写、自我学习的代码，“无接触”决策制定，以及大型语言模型。这些颇有前景的应用为企业提供实现新的增长的机会。商业界对生成式AI通过改变跨职能办公的工作方式以及改变工作流程来创造价值的能力感到兴奋。
与任意一种技术相同，生成式AI并非万能良药。事实上多数组织在实现数字化投资的价值方面存在困难，如果领导者在没有为组织做好充足准备情况下部署生成式AI，那么很可能导致在这一项目上的投资付诸东流。此外，企业投资和使用生成式AI还伴随着其他挑战，比如：使用公共生成式AI产品可能导致知识产权或专有数据流入公共领域、隐私和偏见等。
文中深入探讨了顶尖创新者采取的五项行动，这些行动旨在缩短创新者们与同行之间先前存在的战略差距、使用生成式AI方面实现超越，以及帮助创新者创造巨大的商业价值。
2.行动胜于空谈：推进生成式AI创新
如上图所示，每个人都在讨论生成式人工智能，但顶尖的创新者实际上已经在采取行动。在我们调查的顶尖创新者中，有30%的创新者表示他们已经在其创新和研发职能中大规模部署了生成式AI，这一比例是那些在创新上落后的公司的六倍多。
与2022年相比，这是一个加速发展的趋势，当时顶尖的创新者部署生成式AI的规模落后同行的3.2倍，根据我们的研究。差距的扩大非常重要，因为组织越来越多地将创新视为在经济困难时期增长和韧性的主要驱动力。能够利用生成式AI的速度和精细度来发现新增长机会的公司，很可能拥有强大的竞争优势。
强大的创新文化能够帮助企业同时做好多件事情。它通过为各种举措提供所需的资源以强调愿景和战略，并专注于追求基于差异化商业洞察力的新的和更大的想法——甚至在过程中接受失败。创新文化也能在相关市场中更快地达到规模。它们还通过利用外部网络和激励及奖励员工创新来动员组织。
坚定的创新者构建的运营模式反映了这类实践，或者其他。包括大力投资和研发数字工具，如高级分析、人工智能、数字平台和知识管理。总体而言，他们更愿意自我颠覆并追求突破。
在当前不确定的全球背景下，大多数组织正在所有增长途径中寻找新的增长来源。在我们的新调查中，78%的受访者表示，为了到2025年保持经济上的可行性，他们当前的商业模式需要“由适度到完全”地改变。创新是生存的核心，创新公司正在利用技术来战胜困难。
尽管公司通常寻求其核心业务来推动大部分增长，但在我们的最新调查中，大多数组织在“研发新业务”和“扩展旧业务”上的关注程度几乎相同，甚至针对其核心业务的创新方面也是如此。
3.领先企业AI创新投资获得了更好绩效
长期以来，对于能够正确把握创新的公司而言，创新一直是增长和竞争优势的源泉。顶尖的创新者之所以胜出，不仅仅是因为他们更快地发现新机会，并提出满足这些新兴需求的创意。而且他们在快速开发这些创意并领先于同行进行规模化方面也更为出色，无论是将新产品推向市场还是创新他们的运营模式。实际上，我们在2022年6月的研究中发现，顶尖的创新者鼓励创新实验的可能性是其他公司的三倍。 生成式AI可以加速这一竞争优势，并进一步扩大顶尖创新者与其他公司之间的差距。可用数据的激增以及人工智能算法的学习曲线呈指数级增长，正在为他们带来有利的剧变。
4.关键于打造AI创新运营模式
值得注意的是，顶尖的创新者正在将他们的运营模式硬性设定为由AI领导，这使他们能够捕获这些投资的价值以推动增长。 麦肯锡的研究表明，诸如此类的创新实验和承诺（关于发展思想、技术）是至关重要的，它们是推动新增长来源成功的关键。这些相同的因素也是从生成式AI中获取价值的核心。例如，从功能孤岛重组为与产品或平台对齐的集成的、跨职能的团队；使产品管理成为整个组织的核心能力；以及频繁地审查人才和资源的分配，方便与最具备影响力的领域对齐。
生成式AI可以通过两种方式加速组织的增长战略。第一种是其快速扫描和处理大量特定类型信息并综合它的能力。更简单地说，它可以非常快速地回答问题。但答案的质量取决于问题的质量和获取能够提供准确答案的数据的访问权限。
第二个加速因素与自我学习有关。生成式AI可以编写代码，这些代码将编写更多代码并自我改进。这不仅可以用于优化它被问到的问题，还可以直接从想法到执行，无需人工干预。组织必须调整其工作流程以允许这种情况发生，因为一个流程的速度只能和它最慢的步骤一样。
随着像ChatGPT这样的服务对所有人开放，以及公共平台以指数级速度扩展，获取实际的生成式AI技术不再是差异化因素。这意味着与生成式AI竞争的方式正在改变。然而，创新组织可以采取五个步骤，以利用这项技术创造竞争优势。
4.1 学会提出正确的问题
顶尖的创新者已经在利用其他形式的AI方面领先，他们的组织已经训练有素，知道如何使用算法来加速生成式人工智能的发展。他们同时也认识到生成式人工智能可能设下“垃圾进，垃圾出”的陷阱，并且已经熟练地理解了它可以扮演的角色——以及它不能扮演的角色。顶尖的创新者拥有懂得如何利用新技术在业务中创造价值并正确部署它们的技术型商业领袖的可能性是他们同行的四到五倍。他们也更有可能拥有已经习惯编写自己代码的敏捷团队。随着生成式人工智能允许更快的自我编写代码，这些组织已经为快速部署到已经理解此类技术局限性和优势的团队做好了准备。
4.2 快速发现“错误的”答案并对其进行迭代
“快速失败”的概念是顶尖创新者思考的基石，在生成式AI的时代至关重要。这些公司已经建立了系统和文化，能够对不奏效的事情及时叫停并转向下一个想法。同样关键的是，他们已经拥有数百甚至数千个跨职能团队的概率是其他公司的九倍，这些团队正以全面的、最终用户的视角来审视他们的业务，这意味着他们不仅更有可能提出正确的问题，还更有可能发现“坏”的答案。
这些组织还在“组织的所有层级”进行测试和学习。高管比管理层级员工及以下更有可能相信他们的组织鼓励冒险。随着生成式AI在组织中推广测试和学习实践，管理实践也必须民主化。领先的创新者已经在这样做。
4.3 不断构建专有数据
顶尖的创新者也更有可能已经拥有为数据捕获而设计的内部流程、产品和客户互动，利用内部和外部数据。这意味着当他们运行生成式AI时，他们拥有其他人没有的洞察力来源，以帮助获得更好的答案。他们也超过其他公司五倍的概率已经建立了DevSecOps实践，以确保他们知道如何正确保护他们自己的数据，遵守处理他们正在访问的外部和内部数据的复杂法规，以及防止他们专有数据意外泄露到公共算法如ChatGPT的更广泛的“源材料”中。
4.4 创造组织快速学习的能力
顶尖的创新者在这方面的成功并不令人意外，因为快速学习的能力几乎是成为一个成功的创新者所需要的能力的定义。数据证明了这一点，顶尖的创新者采用敏捷实践的占比是其他公司的八倍以上，不仅仅是在信息技术方面
4.5 设计“无干预”的工作流程以便更好利用生成式AI
除了为组织提供快速搜索大量数据集以找到问题答案的能力外，生成式AI的“自我学习”和进化能力，包括“自我编写”的代码，是该技术最受关注的好处之一。已经识别关键工作流程并建立人员、思维模式和流程以实现它们的组织，特别是在非监管行业中，正在利用生成式人工智能的速度方面处于领先地位。
顶尖的创新者已经实施了这种灵活的运营模式。此外，他们已经在组织内嵌入了敏捷团队。这些团队编写自己的代码，增加了生成式人工智能渗透其业务的潜在速度和深度。最后，他们拥有深厚的技术人才储备，这些人才将理解技术的局限性以及如何确保技术不偏离轨道。
5.总而言之
确实，世界的变化速度越来越快，组织必须适应和引领变革才能保持竞争力。创新文化在这个过程中扮演着至关重要的角色，它可以激发员工的创造力和参与度，推动组织不断迭代和改进。生成式AI等新技术的出现更是为组织带来了前所未有的机遇和挑战，领导者需要以实际行动来展示他们的创新能力和决策力。
随着商业案例的不断涌现，越来越多的组织将在创新文化上投入更多的资源和精力。只有不断地尝试和实践，才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。因此，领导者需要勇于接受挑战，积极推动变革，并不断鼓励团队追求创新和突破。
通过建立积极向上的创新文化，组织可以更好地适应市场变化，提升竞争力，实现持续发展。这种文化不仅能够促进内部创新，还可以吸引和留住优秀人才，为组织的可持续发展奠定坚实基础。
