利用生成AI推动创新
内容提要
今年，生成AI（gen AI）成为热门话题，麦肯锡的专家讨论了顶级创新者如何利用这项技术推动增长。顶级创新者通过提问好问题、过滤错误答案、构建专有数据、快速学习和自动化工作流程来利用gen AI。领导者应该使用gen AI，并确定其在业务中的战略优势。
延伸解读
创新文化的量化差距
文章指出，拥有强大创新文化的公司与落后者的绩效差距可超过1000%。这些公司更可能报告其产品和服务领先行业，且新产品开发速度一流。这一数据凸显了创新文化对竞争力的巨大影响，也解释了为何顶级创新者能更早部署生成AI并从中获益。
生成AI部署的五个关键能力
顶级创新者通过五项能力最大化生成AI价值：提出好问题、过滤错误答案、构建专有数据、快速学习调整、自动化工作流程。这些能力并非孤立，而是相互强化。例如，专有数据能提升答案质量，而快速学习则帮助团队从失败中迭代。企业可对照这五点评估自身成熟度。
专有数据与避免过度工程化
文章强调，生成AI若缺乏专有数据，洞察力有限。但企业不应在首个用例上过度工程化，硬塞多个数据集。建议从一两个数据负载较低的用例起步，再逐步扩展。同时，投资专有数据是成功关键，但需避免浪费资金在组织无法消化的领域。
领导者的角色与实验文化
领导者应亲自使用生成AI，并引导组织在能带来战略优势的领域部署。建立实验文化、灵活分配资源、鼓励学习至关重要。文章建议采用风险投资式的资金分配，分阶段验证并加速去风险，同时庆祝有价值的失败，以推动持续创新。
Q&A
生成AI如何推动企业创新？
生成AI通过帮助企业快速开发、测试和部署新产品与服务，促进创新文化的形成，从而推动增长。
顶级创新者在使用生成AI时有哪些成功的策略？
顶级创新者善于提出好问题、过滤错误答案、持续构建专有数据，并采用敏捷实践快速学习和调整。
企业在实施生成AI时应注意哪些数据安全问题？
企业应在早期阶段逐步实施生成AI，确保数据安全和合规，设立监管和数据安全边界。
如何建立创新文化以支持生成AI的应用？
建立创新文化需要设定大胆目标、应用客户洞察、挑战假设，并拥抱不确定性，以促进持续的创新。
生成AI在企业中的应用有哪些潜在风险？
生成AI可能导致错误答案和数据幻觉，企业需通过跨职能团队和控制功能来降低这些风险。
企业如何有效投资于专有数据以支持生成AI？
企业应选择一两个低专有数据负载的用例进行投资，避免过度工程化，逐步扩展数据应用。
