文章核心观点 - 企业在部署生成式AI时，应摒弃“浅而广”的策略，转而采用“深耕窄域”的策略，即专注于单一职能部门或端到端流程进行深度变革，以建立持久的竞争优势 [1][5][19] - “深耕窄域”策略要求企业从根本上重新思考某一业务板块的工作方式，发挥现有优势，其投资回报率是“浅而广”策略的两倍 [5][19] - 成功部署生成式AI需要遵循一个四步流程：确定最有潜力的机遇、确定持久优势、选择正确的顺序、密切关注竞争格局 [9][10][12][15][18] 部署策略对比 - “浅而广”策略：将精力和资源分散投入公司内的一次性、零散的应用场景中，只关注短期投资回报率，虽然能产生即时成本效益，但影响有限且容易被复制，难以带来竞争优势 [4][5][18] - “深耕窄域”策略：聚焦于少数优先事项并进行深度变革，专注于单一领域内一组相互关联的功能或任务，需要全面的变革管理，但能实现规模化提升和持久优势 [3][4][5][7][17] - 根据BCG 2024年对1000名高管的调查，只有4%的公司采用“深耕窄域”策略，但采用该策略的企业能实现两倍于其他企业的投资回报率 [5][19] 公司案例：利洁时 - 公司决定将生成式AI的部署重点集中在营销领域，而非分散的单项任务，因为营销领域的多项任务（洞察生成、内容创作、新产品开发）互相关联，能实现规模化提升 [3] - 公司拥有营销方面的既有优势，包括丰富的客户数据和精通预测性AI的团队 [4] - 通过审慎应用，公司在不到两年时间内，生成产品概念的速度提升了高达60%，品牌及营销传播流程的效率提高了30%或更多 [4] - 部署过程：首先确定了五个能证明即时效率提升的试点项目（如将媒体营销活动分析从数天缩短至数小时），以赢得高管支持 [15] - 随后对全球2000多名营销人员执行的所有任务进行了系统分类，梳理出300项独立任务，并通过两个维度（可自动化程度、企业机遇规模）分析，最终锁定了约100项最适合应用生成式AI的任务 [15] - 部署重点先从效率提升入手，因其能更快贡献利润，随后再扩展到增长目标 [15][16] 公司案例：欧莱雅 - 这家市值430亿欧元的法国化妆品公司将生成式AI的努力集中在消费者旅程上进行深度挖掘，重塑客户互动模式 [8][13] - 公司推出了Beauty Genius聊天机器人，结合了自身的美妆专业能力、皮肤生物学前沿研究数据以及自2015年以来积累的增强现实（AR）技术能力，为客户提供皮肤诊断、产品推荐和个性化护肤方案 [13] - 在推出的前六个月里，Beauty Genius在美国完成了超过40万次对话，公司正将其整合到WhatsApp中以进一步提升使用率 [14] - 公司的“美妆科技”服务（包括虚拟试妆等）已广泛利用AI，有了超过1.1亿次的使用，在东南亚、中东和北非使5000万用户的转化率提高了一倍 [14] - 公司通过将生成式AI聚焦于自身专业知识和数据，创造了难以被模仿的新竞争优势 [13][14] 成功部署生成式AI的实践指南 - 步骤1：确定最有潜力的机遇。应用范围分为三类：提升办公生产力的常规端应用（难有竞争优势）、价值创造活动（如构建新商业模式，但实现难度大）、以及介于两者之间的“领域重塑”（对几乎所有企业都是可把握的机遇） [10] - 步骤2：确定持久优势。目标应是保护或增强现有竞争优势，或创造难以被复制的新优势，例如欧莱雅结合自身专业知识和数据 [12][13] - 步骤3：选择正确的顺序。从单一领域的成本效益提升入手往往最明智，因为降低成本比实现营收增长能更快见效，利洁时即采用此路径 [15] - 步骤4：密切关注竞争格局。必须以能扩大与竞争对手差距的方式部署生成式AI，避免对手通过提供“足够好”的解决方案侵蚀自身优势 [18] - 管理挑战：“深耕窄域”策略的管理复杂度远高于“浅而广”策略，其中变革管理占挑战的70%，完善数据占20%，有效运用生成式AI仅占10% [17]