把握 AI 和自動化的機遇-時不我待

和自動化可為組織釋放現(xiàn)在正是探索生成式AI和自動化可為組織釋放哪些潛力的絕佳時機。

摘要域的先行者表示正在收獲回報生成式AI采用和數(shù)據(jù)主導式創(chuàng)新領域的先行者表示正在收獲回報先行者組織的年凈利潤要比其他組織高出72%，而年收入增長率要高出17%。高預期AI來的業(yè)務收入在未來三年將增長一倍。增強型AI、增強型自動化AI(87%AI可以幫助其組織實施極具影響力的自動化計劃。高度共識：收益大于風險(82%AI的收益大于潛在風險。1引言AI變現(xiàn)”周期。四分之三的受訪CEO表示其組織的競爭優(yōu)勢建立在生成式AI之上。1AI采用和數(shù)據(jù)主導式創(chuàng)新領域處于前沿的企業(yè)（AI先行者，AI先行者”）72%17%92的受訪首席級高2026年將實現(xiàn)組織工作流的數(shù)字化，并采用AI驅(qū)動的自動化系統(tǒng)。2挑戰(zhàn)：盡管有一些組織在加速行動，但也有一些組織未跟上步伐。早期采用者和猶豫不AI驅(qū)動式解決方案的組織可能會在日益由技術驅(qū)動的市場中失去競爭力。為了應對這些飛躍性的技術發(fā)展，IBM(IBMIBV)開展了這項最復雜、影AI2,000多名首席級高管開展了一項AI和自動化推動智能化工作流以改善連接性和大規(guī)模實現(xiàn)價值方面的關鍵戰(zhàn)略與投資（27頁的“研究方法”）。我們還AIAI技術進行重要AI和自動化能力。超過八成(82%)的受訪者認為生成式AI的收益大于潛在風險。隨著社會的各個領域都在適應這項新興技術，現(xiàn)在正是探索生成式AI和自動化可為組織釋放哪些潛力的絕佳時機。在接下來的章節(jié)中，我們將深入探討四個關鍵領域：數(shù)據(jù)與準備、勞動力人才與數(shù)字助理、IT機遇以及投資優(yōu)先事項。與此同時，我們還將分享一些具有現(xiàn)實影響力的案例研究。最后，我們擬定了一份行動指南，其中包含優(yōu)化智能自動化的11項方略。2觀點何以脫穎而出生成式AI先行者—何以脫穎而出AI有計劃（或組織）(19%)的受我們將此群體稱為“生成式AIAIAIAI先行者組織正在拉開與其他組織的距離。AI重要或至關重要）AIITAI的態(tài)度—例如，他們將自動化視為數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速器，25%（見圖）。

自動化投資的目標83%績效流74%性66數(shù)字化轉(zhuǎn)型60%56%

58%IT用53%48%問：上述每一項原因?qū)τ谀M織的自動化投資的重要程度如何（請給出1-5的評分）？百分比=回答4或5的受訪者。333第1章利用數(shù)據(jù)提升生產(chǎn)力：“極致數(shù)字化”的時代已拉開帷幕，這催生了不計其數(shù)的數(shù)據(jù)源和微觀AIAI提升自動化工作流的智能水平。這些高度自動化和智能化的工作流可以幫助組織提高生產(chǎn)力并滿足客戶需求，從而保持競爭力。當然，高管們希望自動化能夠產(chǎn)生更廣泛的業(yè)務影響，但同時也在通過實時洞察、決策、行動和韌性來推動和擴展其內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型議程。AIAI驅(qū)動的智能工作流提領先領先領先見圖所有這一切的基礎要素就是數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)本身并不具有價值。數(shù)據(jù)的實用性取決于其來AI的使用實施強有力的治理對于保持這種實用性至關重要。4AIAI客戶高管，半導體行業(yè)例如，在日益注重可持續(xù)發(fā)展的世界中，客戶期望供應鏈提供從第一公里到最后一公里的完全透明度。如果能AI管道的良好治理，智能工作流可以讓這種可見性成為可能。但可見數(shù)據(jù)并不總是等同于可消費的數(shù)據(jù)。而這就催生AI和分析相結合，數(shù)據(jù)可視化有助于模擬決策影響、預測運營挑戰(zhàn)、對前瞻性的新戰(zhàn)略進行建模，以及在沒有可用歷史數(shù)據(jù)的情況下對選項進行評估，尤其是應對一些前所未有的情形。可視化(52的受訪高管希望這些模型能夠提高預測性運營的透明度和可見性。數(shù)據(jù)、AI和自動化是相互依賴的?？梢哉f，沒有數(shù)據(jù)就AIAI則是自動化的基礎。正是因此，66的AI戰(zhàn)略，其組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃就無法成功。通常，這種整體思維需要超越企業(yè)本身。為了提高透明度和可見性，越來越多的企業(yè)高管開始將智能工作流與其生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴整合在一起。事實上，53的受訪高管預計新興技術將能夠通過這些生態(tài)系統(tǒng)和網(wǎng)絡數(shù)字連接來提高透明度和可見性。與現(xiàn)在相比，超過兩倍的2026年，擴展至生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴的工作流將通過智能自動化實現(xiàn)數(shù)字化。

圖1AI先行者55%54%48%47%

AI者75%勞動力敏捷性72%創(chuàng)新67%效率能力/56%收入增長問：您的組織在過去三年中的績效與競爭對手/同類組織相比如何（請給出1-5的評分）？百分比=回答4或5的受訪者。5案例研究可可持續(xù)發(fā)展3ITBlueITIT戰(zhàn)IT支出以及減少碳排放。實現(xiàn)這些目標的關鍵在于能夠為客戶提供對整個IT環(huán)境的全面視圖，并幫助客戶主動重新分配資源，以減少浪費以及提高應用性能。目前，BlueIT的一項側重點是從傳統(tǒng)ITOps轉(zhuǎn)型為AIOps。在此之前，BlueIT團隊要依賴不同的監(jiān)控工具和手動干預來優(yōu)化客戶的環(huán)境?，F(xiàn)在，他們已經(jīng)建立了AIBlueIT團隊及時識別資源擁塞，同時減少浪費，從而避免影響最終用戶體驗。成果60%(MTTR50%AI資源規(guī)模和確保性能的行動首席創(chuàng)新官FrancescoSartini首席創(chuàng)新官BlueIT666第2章AIAI盡管AI和自動化有助于打造更加智能化的工作流，但要真正改善業(yè)務績效，還需要采取一項關鍵步驟—為員工賦能。這是一個尤其重要的環(huán)節(jié)，旨在通過自動化重塑人類與技術的關系。最近，生成式AI廣受關注；這是一項最新的技術發(fā)展成果。80%的受訪首席級高管認同：生成式AI將徹底變革其組織的工作流以及員工高效完成工作的方式。“聊天機器人將成為領航員，引導人們更快地找到所需的報告或信息?！笨蛻舾吖?，消費品行業(yè)7AI先行者在此領域?qū)崿F(xiàn)了卓越成效。86%AI先行者認AI是其組織自動化計劃中的一項關鍵要素。80%AI先行者表示，AI讓數(shù)字助理能夠?qū)碗s問題進行預測并生成相應的解決方案（2）。圖2生成式AI變革工作流的關鍵485%85%進行雜問題75%可見I態(tài)系統(tǒng)的63%速度AI將加快發(fā)現(xiàn)新創(chuàng)新來源的AI8為員工賦能，消除重復性工作自動化可以提高生產(chǎn)力并減少重復、繁瑣的工作。這樣可以騰出更多時間專注于更具戰(zhàn)略價值、可改善客戶和業(yè)務合作伙伴關系的活動（請參閱案例研究“SELTASQUARE”）。額外的一項益處是，這些增值性活動通常對員工來說更有趣，也有助于提升技能。(47%)的受訪高管表示，技能短缺可能在未來三AI不僅可以改善員工工作和生產(chǎn)力，而且還有助于緩解勞動力短缺并增強技能。然而，自動化的這些積極方面并不一定能保證轉(zhuǎn)型會一帆風順。80的受訪高管認為，未充分開展變革管理可能會限制勞動力技能提升。積極擁抱數(shù)字自動化賦能需要在觀念上進行明確的轉(zhuǎn)變，而這就需要高管層的指導和鼓勵。我們的研究表明，新一代AI先行者展現(xiàn)出了尤為積極的態(tài)度。與其他組織相比，AI先行者更頻繁地通過關鍵舉措來簡化轉(zhuǎn)型，例如實施針對智能自動化的卓越中心、利用多學科團隊融合技術和業(yè)務專業(yè)知識、聘請首席自動化官或同等職位，以及指導員工使用數(shù)字助理（見圖3）。這些舉措可以幫助員工團隊培養(yǎng)相關技能，使他們了解如何高效、正確地使用AI和自動化技術。

圖3出色的賦能水平生成式AI先行者激發(fā)員工靈感方面處于領先地位AIAI78%實施卓越中心71%使用數(shù)字助理58%54%50%40%首席自動化官34%30%問：您的組織采取了哪些人才舉措來支持自動化戰(zhàn)略（請給出1-5的評分）？百分比=將相應舉措評為4或5的受訪者。9案例研究監(jiān)監(jiān)測流程5韓國領先的研發(fā)公司大宏制藥協(xié)助創(chuàng)立了一家名為SQUARE的新公司，該公司正在研發(fā)一項可能改(PV流程。藥物警戒是一種法定學科，用于檢測和報告藥物的不良反應，然后評估、理解和預防這些效應。SELTASQUARE正在運用智能自動化軟件來運行自動化藥物警戒服務，這可能會徹底變革制藥公司幫助確保消費者安全的方式。該智能自動化軟件為一項關鍵但繁瑣的流程提供了巨大的改進。這個流程涉及對數(shù)據(jù)庫、醫(yī)學文獻和病例報告，以及每種產(chǎn)品的活性成分的名稱進行廣泛搜索。除了搜索外，藥物警戒人員還需要截取和保存截屏、下載源文檔、記錄搜索結果，并將數(shù)據(jù)上傳到大宏制藥服務器。結果令人印象深刻：成果為專家提供更多時間來提高藥物警戒質(zhì)量幫助提供更安全的藥物“人類專家現(xiàn)在只是可以更快地獲取關鍵信息，他們?nèi)匀恍枰獩Q定如何根據(jù)信息采取行動?！盡inKyungShinCEOSELTASQUARE101010決策和數(shù)字助理一般來說，工作流自動化定義如何通過由員工及其使用的數(shù)字系統(tǒng)執(zhí)行的一系列任務來完成工作。通過生成根據(jù)需要提供的、基于廣泛背景的洞察，AI驅(qū)動的工作流可以引導團隊開展更高價值的客戶和合作伙伴協(xié)作、復雜的問題解決情形以及具有前瞻性的創(chuàng)新活動。

AIAI獲得更加復雜(77%的首席級高管表示，數(shù)字助理可以帶來更好的洞察和決策。他們預計，在未來三年內(nèi)，數(shù)字助理將支持員工做出高度復雜的任務關鍵型決策（4）。圖4任務關鍵預計自動化工具將越來越廣泛地支持復雜決策46%46%%42%39%35%29%%32%36%%27%33%%24%監(jiān)視和報告警報監(jiān)視和采取行動的預定事件采和建議雜數(shù)據(jù)分析 的重要決策本結果50%45%40%35%30%25%20%傳統(tǒng)AI 機器學習+生成式AI問：今天和三年后（2023年和2026年）相比，動化工具上述活動的分比分別是多？ 11高管們理解智能自動化的潛力。60的受訪高管正在通過自動化投資來提高員工生產(chǎn)力和敏捷性。近一半受訪高管表示引入了新的自動化技術來提高運營的可預測性、靈活性和智能水平，尤其是建立自動化的主動客戶和員工體驗流程方面。54的受訪高管正在AI在創(chuàng)造新工作方式方面的作用，52%的受訪高管將更好的客戶體驗視為首要任務。這些組織正在重新思考基本的工作方式，并將自動化作為提高生產(chǎn)力的整體重新設計的一部分。這是一場結構性變革，隨著物理工作地點的重要性不斷降低，從世界各地獲取技能和能力的機會會相應增加。在這方面，生態(tài)系統(tǒng)發(fā)揮著重要作用。這些新的模式需要強大、明確的工作流程，數(shù)字工具與人類團隊交互協(xié)作，通常采用虛擬形式，并由生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴提供支持。生態(tài)系統(tǒng)還為重要數(shù)據(jù)增加了另一個考慮因素，因為無論是在企業(yè)內(nèi)部還是在生態(tài)系統(tǒng)中，這些數(shù)據(jù)都必須是具有可消費性、靈活性和安全性。要通過衡量行為來預測客戶高管，制造業(yè)12第3章針對自動化AI何賦能員工重新設計工作。但自動化遠不止于此。在自動化戰(zhàn)略和相關舉措中，IT自動化是經(jīng)常被低估的一個領域。接下來，我們將探討ITITIT運營的主動性和效率。ITITAI和機器學習算法來自動化IT和網(wǎng)絡運營（請參閱案例研究“伊萊克斯”）。我們的調(diào)研揭示了這方面的潛力。盡(63(47的組織實現(xiàn)API管理的自動化。IT自動化計劃正在不斷快速。IT服務管理、DevSecOpsIT運營管理的自動化水平預計在未來三年內(nèi)將增長一倍或更多（5）。這是來自所有受訪者的預計數(shù)據(jù)，表明這是一種全面而深遠的趨勢。圖5自動化全面加速今天 未來三年IT服務管理

DevSecOps

IT運營管理

網(wǎng)絡運營74%34%8%74%34%8%71%36%%74%32%1%83%53%%IT（4513案例研究為理6在意大利東北部的伊萊克斯工廠，一支小型團隊負責監(jiān)IT65個國家/1萬臺服務器、網(wǎng)絡設備等。伊萊克斯一直在探索在日常運營中引入自動化和創(chuàng)新，同時采用AIIT問題，以保持高水平的成本效益和制造量，甚至為宏大的環(huán)境可持續(xù)發(fā)展目標做出貢獻。成果IT31小時減少生產(chǎn)停機時間“確定事件和事故之間的差異AI運營管理的第一步，也可能是讓自學習技術以最快JoskaLot全球解決方案服務架構師：監(jiān)控和事件管理伊萊克斯股份有限公司141414自動化助力降低風險為何組織對自動化IT充滿信心？首先，無論是從技術性能的角度還是從財務角度來看，他們都對指標持樂觀態(tài)度。IT環(huán)境越復雜，自動化的業(yè)務價值就越高：80%的受訪高管預計，隨著數(shù)據(jù)中心工作負載數(shù)量和復雜性的增加，IT自動化的投資回報率也會增加（見圖6）。圖6寄予厚望更高的IT自動化水平，更高的投資回報率80%心作負載性IT自動化的投資回報率也會增加。未來三年的IT自動化的增長今天 未來三年IT服務管理 IT運營管理 網(wǎng)絡運營83%74% 74%34% 32% 53%自動化投資已實現(xiàn)和預計將實現(xiàn)的投資回報率平均值180 166%160140120100 77%806040 30%200 -3%-202021 2023 2025 2030問：您在多大程度上同意以下陳述？隨著數(shù)據(jù)中心工作負載數(shù)量和復雜性的增長，投資回報率和IT自動化水平也會增加。百分比=同意和非常同意的受訪者。問：在未來三年內(nèi)，貴組織將在多大程度上實現(xiàn)端到端的IT工作流自動化（請給出1-5的評分）？百分比=回答4或5的受訪者。問：2021年和2023年，您組織的自動化投資和計劃的投資回報率是多少？您預計2025年和2030年的投資回報率是多少？ 15在IT領域，自動化的大部分價值在于管理風險和問題（7）AI生成的資產(chǎn)可以追溯到基礎模型、數(shù)據(jù)集或其他輸入，并更加輕松地針對不斷變化的法規(guī)做出調(diào)整和響應。事實上，80AI先行者表示其組織在使用自動化治理策略實現(xiàn)監(jiān)管合規(guī)性方面取得了進展。

IT(AIOps使用數(shù)據(jù)分析、AIIT問題。7AIOps可以提供事件關聯(lián)，幫助組織預測和防止?jié)撛谕C，并減輕對業(yè)務及客戶的負面影響。此外，AIOps還可以幫助組織更快地解決意外事件，以及識別其可能原因。這有助于大幅減少確定問題根源以及避免問題再次發(fā)生所需的手動工作。圖7以主動性為核心AIOps動態(tài)拓撲主動性建模與分析可觀測性rnIT如何受益于自動化AIOps動態(tài)拓撲主動性建模與分析可觀測性rn信息來源：IBM商業(yè)價值研究院。16可以快速實現(xiàn)這一目標?！笨梢钥焖賹崿F(xiàn)這一目標?！笨蛻舾吖?，制藥行業(yè)(tessellationsculpting)方法8，能夠可視化呈現(xiàn)來自多個來源的數(shù)據(jù)，為解決

圖8開創(chuàng)先河問題提供切實可行的見解，并為IT運營團隊提供基于AI的修正建議，以加速解決問題?？捎^測性提供對應用和基礎設施的運營可見性，并主要通過基于日志、

AI

自動化指標和跟蹤的事件分析來提高可用性。AI、分析和數(shù)據(jù)可視化技術，同時還要利用生成式AI驅(qū)動的計算功能。這方面的優(yōu)勢包括模擬決策影響、預測運營挑戰(zhàn)、為先發(fā)制人的新戰(zhàn)略建模，以及在沒有可用歷史數(shù)據(jù)的情況下對選項進行評估。自動化的一項共性就是主動性，而這也是自動化的本AI進行訓練，最終建立自動化、前瞻性和預測能力。AIIT運營自動化的熱情。IT運營管理和流程挖掘與發(fā)現(xiàn)將實現(xiàn)更高的自動化水平，比其他19%（8）。

所有其他受訪者

AI先行者89%IT網(wǎng)絡83%IT服務管理80%IT運營管理76%與發(fā)現(xiàn)掘70%67%64%2026IT運營的（4517第4章投資反映優(yōu)先事項高管對技術投資的重點關注揭示了他們對智能自動化的熱情。近七成(67%)的受訪高管側重于AI、自然語言處理、聊天機器人和機器學習。(52%)高預測性運營的透明度和可見性。從整體IT的角度來看，60%的受訪高管通過自動化方面的投資來降低IT和網(wǎng)絡復雜性。50%的受訪高管通過投資來打造新的和改進的IT平臺與應用?？傮w而言，加速工作流、數(shù)字轉(zhuǎn)型議程以及提高績效是自動化投資的主要驅(qū)動力。AI投資就會有其獨特的聲音，并且會產(chǎn)生深遠的AIAI投資，并更加廣泛地將企業(yè)架構與業(yè)務活動40%AI先行者在實現(xiàn)網(wǎng)絡運營、服務管理和運營管理自動化的目標方面超出了應用和系統(tǒng)可用性要求。IT(FinOps)技術（請參閱“觀點：FinOps、GreenOps、AI和自動化”）AIIT支出，同時保持高水平的可用性AI先行者還更加廣泛地整合應用和系統(tǒng)，以便通過事件流、企業(yè)消息傳API管理實現(xiàn)數(shù)據(jù)流自動化，其比例要遠高于其他組織。例如，與其他組織相比，AI40%（70%50%），使38%（6547%），API管理28%（5543%）。18、 、 、 FinOpsGreenOpsAI可持續(xù)發(fā)展目標云計算這個空靈的名稱并不會讓人聯(lián)想到一種會產(chǎn)生煙霧、消耗資源的技術。然而，“云”切實存在于我們的星球上并影響著我們的星球。試想，數(shù)據(jù)的存儲需要實體服務器陣列，而云和AI應用都需要算力支持。實際上，這些建筑和系統(tǒng)就是云，其當前的碳足跡甚至要高于航空業(yè)。9隨著公眾對這種影響的認識不斷增強，組織在以負責任、可持續(xù)的方式使用云計算方面，也將面臨著越來越大的壓力。FinOps和GreenOps登場。FinOps是一種不斷發(fā)展的云財務管理學科和文化實踐，可助力組織優(yōu)化業(yè)務價值。FinOps可以讓工程、財務、技術和業(yè)務團隊凝聚在一起，共同做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的支出決策。10GreenOps是一種集成了技術、工藝和業(yè)務實踐的運營模式，可優(yōu)化云端效率，同時減少對環(huán)境的影響。對環(huán)境的影響。GreenOps通過更好的冷卻系統(tǒng)、更環(huán)保的建筑材料和更智能的控制系統(tǒng)來提高資源利用效率，這些都是數(shù)據(jù)中心的基礎要素。11在這方面，自動化和AI將如何發(fā)揮作用？一個例子是：AI可以生成FinOps洞察所需的數(shù)據(jù)。而且，工作負載自動化有助于僅在需要時運行資源，并且可以自動調(diào)整正在運行的資源。從可持續(xù)發(fā)展的角度來看，這有助于協(xié)同供應與需求、有效優(yōu)化云使用以及動態(tài)配置容量。12實際上，自動化和AI是跨這兩個學科運行的共同主線，也將為組織的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略做出重要貢獻。FinOpsFinancDevOp13191919通過自動化提升自動化近九成(87%)的受訪高管預計其自動化戰(zhàn)略將有助于識別和執(zhí)行更具影響力的自動化計劃。如何實現(xiàn)呢？AI驅(qū)動的智能工作流和IT自動化可以確定對業(yè)務績效貢獻最大的流程。然后，利用流程挖掘數(shù)據(jù)科學的強大功能，企業(yè)可以深入分析其流程和事件日志，以揭示關于模式、效率低下和瓶頸的重要洞察。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法為有針對性地提高生產(chǎn)力創(chuàng)造了條件，最終推動優(yōu)化流程績效并助力整體業(yè)務取得更大的成功。實際上，超過一半(54%)的生成式AI先行者認為，與IT可觀測性相結合，流程挖掘可以提供企業(yè)級運營與影響分析視圖。此外，通過AI庫、應用和API實現(xiàn)應用連接能力，組織可以實現(xiàn)應用級共享，甚至實現(xiàn)更高水平的自動化。現(xiàn)在，組織可以使用開源庫、框架和工具來實現(xiàn)自動化、可視化且基于代碼的數(shù)據(jù)科學功能，從而根據(jù)特定業(yè)務需求來調(diào)優(yōu)模型。

自動化可以通過多種方式提高自動化水平。AI戰(zhàn)略在未來三年內(nèi)取得的的成效AI將實現(xiàn)可觀的財AI項目的平均投資回報率穩(wěn)步上升。2025AI項目的投資回10%。因此，許多企業(yè)計劃在未來兩年內(nèi)AIAI的2016AI第一波發(fā)展浪潮時的情AI的場景有了更加聚焦的看法。14AI的快速采用。此外，受訪高管普遍預計其組織實施AI驅(qū)動的運營所帶來的業(yè)務收入在未來三年將增長大約一倍。（見圖9）。圖9AI驅(qū)動的業(yè)務發(fā)展預計業(yè)務收入未來三年增長一倍所有其他受訪者 生成式AI先行者202618.40%16.36%7.41%20238.59%AI202618.40%16.36%7.41%20238.59%問：2023年和2026年，AI驅(qū)動的自動化將帶來多少額外的年度收入增長？20AI和自動化正在重塑社會、商業(yè)、勞動力和技術格局，未來有望實現(xiàn)巨大的潛在回報。為了理解和加速實現(xiàn)生成式AI和自動化的未來前景，當今的首席級高管應當采取哪些措施來掃清障礙并降低風險？他們今年可以取得哪些成果，明年又可AI整合到AI和自動化如何從“新聞熱點”轉(zhuǎn)變?yōu)槠占皯茫空埨^續(xù)閱讀我們的行動指南，獲取相關建議、見解和方向?！拔覀冋惺艿絹碜詷I(yè)務部門的需求。證明業(yè)務價值是必不可少的。我們正迅速從概念炒作轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應用，力爭讓價值飛輪運轉(zhuǎn)起來。目前，我們有兩個重點績效用例，分別針對財務和周期時間，我們已經(jīng)確定了在每個用例中將要進行跟蹤的具體指標?！笨蛻舾吖?，分銷行業(yè)21行動指南智能自動化之路AIAI先行者AI先行者預計AI將改善其業(yè)務的多個方面，從決策流程到客戶和員工體驗。77AIAI可以實現(xiàn)重大回報。換句話說，您的組織采取的行動越多，所實現(xiàn)的潛在回報就越大。AI取得了卓越的成果。他們表示其組織的年凈利潤要比其他組織高出72%17%。AI19%如果您借鑒他們的策略和成功經(jīng)驗，那么您的組織也可以成為先行者（見圖10）。開始行動吧。222222圖10把握AI和自動化的機會機不可失，立即行動基礎實踐與自動化戰(zhàn)略。價值的任務。讓員工專注于處理更高作，價值的任務。速應對日益嚴峻的以通過智能自動化支持從而提高生產(chǎn)力。 模 可見性和安全性。能工作流的持續(xù)發(fā)展循環(huán)目標擴展內(nèi)

以加以加快數(shù)。利用生成式動創(chuàng)新。監(jiān)控使用情況和成果。針對生成使用和以管控風險并把握機遇。23信息來商業(yè)價值研究院。 2323行動指南智能自動化之路整合數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與自動化戰(zhàn)略。AIIT互聯(lián)。多源應用數(shù)據(jù)共享。助理打造高AIAIIT發(fā)的智能化工作流程以快速應對日益嚴管理APIAPI

過自動化支持實時決策和行動，從而提AI優(yōu)化和解決方案收集。訓練AIAI驅(qū)動的智能場景模擬和可視化。AI和自動化功能來加快整個生態(tài)系AI程挖掘解決方案。提高跨生態(tài)系統(tǒng)供應鏈工作流每個觸點的透明242424善指標和決策支持。IT運營，避免過度供應產(chǎn)生的財務和環(huán)境成本。通過事件流監(jiān)控事務可靠性（何時發(fā)生了什么AI在AI評估您組織的業(yè)務和工程團隊的成熟度及其計15ROI極場景的選項。AI功能推AI展上。采用建立治理機制，以AI轉(zhuǎn)(KPI)保持一致。252525作者KarenButnerAI研究負責人IBM商業(yè)價值研究院/in/karenvbutner/kbutner@TomIvoryIBMConsulting/in/tomivory/Thomas.Ivory@

KarenIBMAI應鏈運營和無邊界企業(yè)領域的全球研究負責人。她負責市場洞察、行業(yè)趨勢和思想領導力啟發(fā)內(nèi)容。Karen邀在國際會議上發(fā)表主題演講，其發(fā)言也在各種領先的商業(yè)和行業(yè)出版物中被廣泛引用。她熱衷于協(xié)助客戶制定戰(zhàn)略和改進議程，為全球運營、網(wǎng)絡和績效的數(shù)字化和實體轉(zhuǎn)型帶來顯著價值。IBMConsultingAI(RPA)工作流轉(zhuǎn)型，并利用自動化能力打造數(shù)字化員工團隊，從而推動新一代業(yè)務運營模式的發(fā)展。24是一位值得信賴的顧問。William(Bill)Lobig產(chǎn)品管理副總裁IBMAutomationSoftware/in/bill-lobig-08b4a31/wlobig@

IBMAutomationSoftware的產(chǎn)品管理副總裁，BillIT服務行業(yè)擁有豐富的工作經(jīng)驗。Bill在軟件領域已深20IBM工程和產(chǎn)品管理部門擔任各種職務，包括非結構化數(shù)據(jù)/內(nèi)容管理、信息生命周期治理、業(yè)務流程管理、機器學習和人工智能、IT現(xiàn)代化。Bill致力于為組織提供關于如何通過業(yè)務流程自動化來提高生產(chǎn)力的建議，幫助確保其IT系統(tǒng)的持續(xù)優(yōu)化，并幫助客戶將應用遷移至現(xiàn)代混合云架構。262626研究方法IBM2,000多名具有同等職位和職務的高管開展了一項訪談和調(diào)研，其中包括首席自動化官(CAO)、首席供應鏈官(CSCO)、首席運營官(COO)(CIO和首席(CFO)。21個國家/10個行業(yè)領域，分別代表能源和公用事業(yè)、石油、工業(yè)產(chǎn)品、電子、電

關于研究洞察調(diào)查的分析結果得出。要了解更多信息，請聯(lián)系IBM商業(yè)價值研究院：iibv@選對合作伙伴，駕馭多變的世界信、政府、醫(yī)療保健/生命科學、消費品和運輸/物流，每個行業(yè)占受訪者樣本總數(shù)的5%至15%。。

在IBM，我們積極與客戶協(xié)作，運用業(yè)務洞察和先進的接受調(diào)查的組織規(guī)模（按收入計算）為5億美元到5,000億美元不等。IBM商業(yè)價值研究院IBM商業(yè)價值研究院(IBV)成立于二十年來，憑借IBM在商業(yè)、技術和社會交叉領域的獨特地位，我們每切實可行的洞察。IBV/ibv上注冊以IBV的電子郵件通訊。您可以在Twitter上關注@IBMIBV，或通過https://ibm.co/ibv-linkedinLinkedIn上聯(lián)系我們。訪問IBM商業(yè)價值研究院中國官網(wǎng)，免費下載研究報告：/ibv/cn

研究方法與技術，幫助他們在瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境中保持獨特的競爭優(yōu)勢。相關報告自動化升級Automatetoelevate:UnlockingthevaluepotentialofAI-poweredprocessmining。IBM商業(yè)價值研究院，2023年5月。ibm.co/automate-business-processes人工智能和自動化的強大功能人工智能和自動化的強大功能：提高員工團隊生產(chǎn)力和敏捷性。IBM商業(yè)價值研究院，2023年8月。/downloads/cas/EJOW8K1D人工智能和自動化：主動式IT人工智能和自動化的強大功能：打造主動式IT平臺和應用。IBM商業(yè)價值研究院，2023年8月。/downloads/cas/YJKYEKJZ27備注和參考資料TheCEOStudy:CEOdecision-makingintheageofAI.GlobalC-SuiteSeries.28thEdition.IBMInstituteforBusinessValue.June2023./suite-study/ceoThepowerofAI&Automation:IntelligentDatastory.IBMInstituteforBusinessValue.2023.business-value/en-us/report/automation-intelligent-workflowsAcceleratingdigitaltransformationandreducingenvironmentalimpact.IBMcasestudy.AccessedblueitCEOguidetogenerativeAI.Pulsestudy.IBMInstituteforBusinessValue.2023.Unpublisheddata.Agamechangerinthepharmaceuticalindustry.IBMcasestudy.AccessedOctober18,2023./case-studies/selta-squareAlegendaryinnovatorbringsAIOpstoitsglobalenterprise.IBMcasestudy.AccessedOctober18,/case-studies/electroluxKinzaandStephenJ.Bigelow.AIOps(artificialintelligenceforIToperations).AccessedSeptember2,2023./searchitoperations/definition/AIOpsGarofalo,Emma.“DyntopoinBlender:DynamicforBeginners.”MakeUseOf(MUO).February17,2022./dyntopo-for-beginners/

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