报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 生成式AI将长期存在且商业潜力巨大，企业需全面变革以利用其价值，否则未来可能难以追赶；当前员工使用领先于企业，企业应从重塑运营模式、重新构想人才与技能战略、强化变革机制三方面着手，抓住生成式AI的下一个转折点，实现从员工实验到组织转型的跨越 [2][3][11] 根据相关目录分别进行总结 员工使用与企业现状 - 近91%受访者工作中使用生成式AI，且多数对此充满热情，认为能积极影响工作体验和提升技能；但企业在生成式AI方面成熟度极低，仅13%的企业实施了多个用例 [4] - 早期采用者企业中重度用户占比更大，这些员工更可能将生成式AI用于多种工作活动并提高生产力，但员工驱动的采用和零散的用例实施缺乏明确商业案例 [8] 从个体实验到战略价值捕获 - 技术应用应与价值创造和可衡量结果相关联，63%的早期采用者企业的AI和生成式AI战略与业务战略高度一致，而实验者企业仅17% [11] - 企业需通过三步骤为生成式AI的下一个转折点做准备：按领域将愿景转化为价值以重塑运营模式；以员工为中心重新构想人才与技能战略；通过正式和非正式机制强化变革以确保持续适应 [12] 重塑领域 - 在软件开发中，生成式AI可加速产品交付、缩短从构思到原型的时间，使工程师转变为系统设计师 [12] - 在营销领域，生成式AI能实现大规模个性化，增强客户参与度和忠诚度，打破营销组织内部壁垒 [12] - 在客户服务方面，生成式AI可将团队转变为客户愉悦中心，降低成本，使员工成为更具同理心的问题解决者和客户体验监督者 [13] - 生成式AI还将变革绩效管理和团队管理等跨领域工作，使管理者将更多时间用于与团队成员沟通和发展软技能 [13] 重新构想人才与技能 - 到2030 - 2060年，一半的工作活动可能被自动化，企业需快速了解人才和技能需求，采取多种策略缩小技能差距，投资于员工技能提升和再培训 [14] - 早期采用者更重视人才和生成式AI的人文方面，近三分之二有明确的人才差距认知和缩小差距的策略，而实验者企业仅25%；40%的早期采用者为员工采用提供广泛支持，实验者企业仅9% [15][18] - 企业应投资于技术采用和技能提升，采取定制化的再培训和技能提升方法，加强业务、技术和人力资源领导者之间的合作；所有员工都需学习有效安全地使用生成式AI [18] 强化变革以持续转型 - 企业需建立生成式AI治理机制，多数早期采用者已实施治理结构；将生成式AI更好地集成到现有系统是未来采用的最有用推动因素 [19] - 企业应将变革视为真正的转型，明确转型的基础设施、角色和衡量标准，确保业务单元的问责制，定期监测进展并进行调整 [19] - 企业需关注员工心态和行为的改变，早期采用者更注重影响模型的四个原则：榜样示范、促进理解和信念、构建能力、强化新的工作方式 [19][21]