编译／Cynthia

生成式AI正迅速改变职场的运作方式，为企业带来提高效率与促进创新的新机会。这项技术不仅改变例行工作的处理方式，还促使组织重新思考其管理策略与企业文化，虽然生成式AI能快速处理大量资料并产生有价值的结果，但在导入过程中仍面临资料安全、伦理问题及员工适应等挑战。因此，企业在技术发展与风险管理之间需要找到平衡点，才能顺利推动数位转型，并确保未来的长期发展，本文将探讨生成式AI的10大趋势，并分为两大类进行分析。

技术应用与管理策略

数据导向的企业在生成式AI的应用上处於领先地位，这些企业透过完善的资料基础来提升生成式AI的效能。在技术应用过程中，企业仍面临一些挑战，包括对技术了解不足、使用率差异以及高能耗等问题。以下是主要的趋势：

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1.数据导向型企业领先应用生成式AI

拥有强大资料基础的企业，透过完善的数据治理和基础设施，使生成式AI的部署更加高效，能更快地从资料中挖掘价值。

2.小规模试验先行，谨慎推进技术应用

大多数企业选择先进行小范围的试验，谨慎地导入生成式AI，确保技术在全面应用前已经过充分测试和优化。

3.提升生产力与工作品质

生成式AI不仅能提高工作效率，还能改善工作品质，透过准确性和一致性优化产品与服务，从而提升顾客满意度。

4.企业对生成式AI使用状况了解不足

许多企业对生成式AI的使用情况缺乏全面了解，内部使用率从20%到80%不等，显示应用的深度和规模存在显着差异。

5.高能耗问题阻碍可持续发展

生成式AI的高能耗问题日益突出，尽管这对环境和成本带来挑战，但许多企业尚未采取有效措施来解决这一问题。

组织文化与风险管理

生成式AI的导入对企业来说，风险管理非常重要。从资料外泄到伦理争议，企业必须谨慎部署并进行全面的组织变革管理，以确保技术能顺利落地并有效应用。以下是主要的趋势：

1.风险重视，资料安全与隐私成为核心考量

企业在导入生成式AI时，必须关注资料外泄、隐私侵犯与结果偏差等风险，并谨慎部署技术，避免对企业声誉造成损害。

2.逐步部署，谨慎测试与风险控制

许多企业选择小范围的试验性部署，这样能在全面推行前验证技术的稳定性，有效减少潜在风险。

3.提升效率但未来时间利用仍具挑战

生成式AI虽能显着提升日常工作的效率，但企业仍需面对如何有效利用节省下来的时间这项挑战。

4.员工对结果质疑，培训与技能提升关键

员工对生成式AI结果存在疑虑，尤其在伦理争议与技能转型方面，企业需加强员工培训与技能提升。

5.组织变革管理至关重要，避免完全去除人为监管

成功导入生成式AI需要全面的组织变革管理，推动文化变革与流程优化，并避免完全去除人为监管，以确保技术的合法性与可靠性。

生成式AI的应用与挑战

生成式AI为企业带来生产力提升和创新机会，但其应用过程中的风险和挑战不容忽视。未来企业需在技术发展与风险管理间找到最佳平衡，并结合组织变革管理最大化其价值，同时环境影响与员工技能转型也应纳入长期策略，透过持续关注技术发展，并采取负责任且可持续的应用方式，企业将能在数位转型中占据优势，为企业与员工创造双赢局面。

资料来源：The World Economic Forum

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