数字化转型描述了从传统的、通常是手动的业务流程到数字驱动的整体敏捷战略的革命性转变。GenAI模型的创新能力，例如学习输入数据模式和结构并生成具有相似特征的新数据的能力，非常适合支持数字化转型努力。从增强业务工作流程和效率到改善数据管理和削减成本，GenAI提供了几个改变游戏规则的数字化转型机会。
然而，与任何前景光明的新技术一样，了解相关的风险和挑战，以及精心规划的实施，是成功的关键。
提炼数据价值
数据是数字化转型的命脉，而GenAI正在提炼企业从其持有的数据中获取价值的能力。《麻省理工学院技术评论》的一份报告称：“大量非结构化和隐蔽的数据现在变得清晰可辨，释放出商业价值。”报告称，GenAI浮出水面并利用曾经隐藏的数据的新能力将推动整个企业取得非凡的新进展。
高级副总裁兼TEKSystems全球服务主管里卡多·马丹写道：“这包括使用GenAI创建合成数据，以增强真实世界的源数据，当公司没有足够的材料来训练机器学习模型时，或者当机密或敏感数据因隐私问题而无法共享时，这可能会有所帮助。”
麻省理工学院的报告补充说，在GenAI时代，CIO和技术领导者正在拥抱数据仓库等下一代数据基础设施，以实现数据访问和分析的民主化。
加强软件开发
GenAI为软件开发人员的生产力带来了巨大的希望，推动了收益，并加快了创新周期和上市时间。根据技术工具和咨询服务提供商Thoughtworks的说法，GenAI擅长模式匹配和模式合成，比如将一种语言翻译成另一种语言，它补充说，软件交付最明显的优势是用于一种新型的代码生成，即AI将自然语言转换为代码，或将一种类型的代码转换为另一种类型的代码。
在将更改日志转换为版本描述、将代码和团队对话转换为更连贯的文档或将非结构化信息映射为更结构化的格式和模板时，也可以利用这一点，它甚至可以帮助团队生成测试和样本数据。
使客户支持和客户体验发生革命性变化
客户支持和客户体验是正在经历显著转型的其他业务领域，这要归功于GenAI，导致的结果不仅仅是生产率提高和成本降低。IBM的一篇博客写道：“GenAI模型分析对话的上下文，生成连贯的、与上下文相适应的响应，并更有效地处理客户的查询和场景。”他们可以处理复杂的客户查询，包括细微差别的意图、情绪和背景，并提供相关的回应。
例如，IBM表示，GenAI可以执行收集信息所需的重复性任务，以增强呼叫中心内的反馈回路，它可以汇总和分析投诉、客户行程等，使代理商能够将更多时间花在客户身上。产生的见解使评估增强型服务的性能改进变得容易得多，因此呼叫中心可以为创收做出贡献。
同样，生成性技术提供了强大的基础功能，可应用于整个客户生命周期，以增强客户体验。凯捷表示：“提供引人入胜的体验的一个关键因素是内容。”内容在跨数字接触点创造引人入胜和令人难忘的体验方面发挥着关键作用，GenAI可以帮助企业大规模创建更个性化和更相关的内容。
凯捷的研究表明，消费者希望看到GenAI在他们与组织的互动中得到广泛实施。当涉及到寻找产品或服务推荐时，像ChatGPT这样的GenAI工具正在成为70%的消费者的新的首选，取代了搜索等传统方法。
重塑数字营销
德勤的研究显示，GenAI正在重塑数字内容营销流程，这是各行业商业成功的重要因素。26%的受访营销人员表示，他们目前使用GenAI来改进和适应营销，另有45%的人计划在2024年底之前这样做。常见用例包括创建数据可视化/信息图表(59%)、图像和可视化(56%)和标题(50%)。
GenAI用户报告称，他们平均每周节省11.4个小时，使他们能够专注于更有价值或更具战略性的任务。与此同时，报告称，公司在前一年平均超过收入目标14%，并经历了12%的GenAI投资回报。
GenAI的治理挑战
GenAI将继续存在。根据Gartner的数据，到2025年，所有数据的10%将由AI产生，而德勤预计，未来10年，这一市场将每隔一年翻一番。然而，麻省理工学院的报告警告说，GenAI伴随着重大的治理挑战，可能会超过企业内现有数据治理框架的能力。它写道：“当使用生成性模型时，这些模型吸收和回吐他们面临的所有数据，而不考虑其敏感性，企业必须以一种新的方式关注安全和隐私。”
企业现在还必须管理呈指数级增长的数据源和机器生成的或来源可疑的数据，这需要统一一致的治理方法。立法者和监管机构也意识到了GenAI的风险，这导致了法律案件、使用限制和新的法规。
报告称，CIO在没有管理风险的情况下采用GenAI工具将是鲁莽的，风险范围从偏见到侵犯版权，再到隐私和安全漏洞。“商业组织和政府都必须在拥抱AI以加快创新和生产率，同时创建护栏以降低风险和预见未来不可避免的事故和灾难之间保持微妙的平衡。”
Fusion Risk Management的CTO Cory Cowgill告诉PEX Network，企业必须充分了解数据GenAI将处理什么，确定期望的结果，并评估用例的潜在影响和风险，例如，企业如果想要用GenAI处理个人身份信息(PII)，就必须仔细评估和了解隐私权和法规，创建具有相关政策、程序和控制的AI治理计划可以确保企业可以在其数字化转型计划中利用GenAI，同时维护客户、合作伙伴和员工的信任。
