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拥抱仿生未来:AI 增强如何提升现代组织

经过 John Lawrence

尽管人工智能 (AI) 已经以某种形式存在多年,但由于最近的发展,该技术重新变得重要。企业已经发现了利用 AI 的几个直接好处,但该技术的作用远不止内容生成或自动执行简单任务。得益于 AI 的各种功能,从高级数据分析到理解人类语言的能力,它有可能成为现代组织环境中的变革力量。了解这种潜力的最好方法是通过 “仿生 ”模型的镜头。

“仿生公司”一词由波士顿咨询集团 (BCG) 于 2019 年首次提出,是指将人力和技术能力相结合的组织,通过机器进一步释放人类创造力的潜力。它是一个前瞻性的模型,将人类的智力和技能与先进的 AI 功能相结合。虽然这种可能性曾经是科幻小说中的内容,但最近的发展极大地扩展了 AI 的变革潜力,导致人与技术之间有更多有价值的合作可能性。

大多数形式的商业 AI 仅限于“一级功能”,例如自动执行重复性任务的 AI 助手,这限制了它们的潜在影响。然而,随着 AI 的不断发展,它的能力远不止于此,可以处理从复杂问题解决到超个性化的所有事情。此外,随着该技术在解释人类交互方面越来越有价值,它作为内部团队的“合作伙伴”变得越来越有价值,增强了人类创造力、优化流程和尖端技术之间的协同作用,从而推动了前所未有的效率水平。

采用仿生模型的价值潜力是巨大的: 据 BCG 称,仿生公司的收益和企业价值大约是其他公司的两倍。此外,仿生公司在将战略转化为结果方面也更加成功,从而实现了更高的企业总价值增长。这种增长潜力不仅源于投资 AI 技术的意愿,还源于将其视为业务转型工作的核心。仿生公司之所以成功,是因为他们不仅将 AI 视为跟上技术进步的手段,而且将其视为在不断发展的行业环境中领导、创新和脱颖而出的机会。

当然,为了挖掘这一潜在价值,组织需要采取预防措施来减轻使用该技术带来的潜在风险。 AI 可以帮助推动增长,但如果没有干净、相关和标记的数据,以及能够利用这些数据的员工,组织将难以有意义地利用它。这需要比许多 CEO 目前所做的更深入的投资:要建立一家仿生公司,必须摆脱边缘实验,而是在整个组织的大规模应用中实施负责任的 AI。正是那些加倍努力并找到将人和技术融合的最佳方法的公司,才能在仿生时代受益最大。

随着我们迈向日益数字化的未来,那些能够采用仿生公司模式的组织将从中受益最大。通过促进人类与 AI 技术之间的协作,公司可以最大限度地发挥其价值潜力,从而在全行业范围内推动变革。这也不是一个遥不可及的承诺,因为促进仿生模型所需的先进 AI 技术已经取得成果。SGK 正在努力开创这个人类与 AI 协作的新时代,使我们的客户能够帮助他们在未来的世界中脱颖而出。

About John Lawrence

John possesses over 20 years of comprehensive expertise in brand marketing, encompassing roles on both the agency and brand sides. He excels as a consultant, offering marketing operations expertise and hands-on model implementation across various channels for a diverse range of organizations, including global, regional, and national entities. Within the SGK Consulting Team, John has played a pivotal role, leading strategic initiatives for several of the world’s most distinguished brands. His efforts have significantly enhanced their speed-to-market, optimized marketing supply chains, and improved the utilization of both internal and external resources. Serving as the co-chair of SGK’s AI Council, John is fervently committed to exploring how artificial intelligence can augment human abilities, underlining his passion for leveraging technology to elevate marketing practices.

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