Hopes are high for generative AI. It is expected to do nothing less than resolve the productivity crisis in advanced economies. A new study by Roland Berger shows that these hopes are well founded. If properly applied, language models like ChatGPT can open up completely new possibilities for increasing productivity – such as by taking over routine back-office tasks or helping people with complex parts of their job as a digital co-worker.
人工智能
少炒作，多成果
人工智能为各行各业的企业提供了大量机会。生成式人工智能领域的飞跃令人印象深刻，而且其相对容易使用的特点为提高效率和创新创造了空间。但是，在这样一个充斥着各种承诺和越来越短的炒作周期的环境中，对企业而言，找到自己应该聚焦于的人工智能领域的哪一方面是至关重要的。只有这样，他们才能将精力和投资投入到对其业绩产生影响的解决方案中。这样，企业就能同时应对当前的挑战和未来的机遇，在瞬息万变的世界中取得成功。
现在正是校准未来的时机
在罗兰贝格，我们相信人工智能在优化成果方面的进化性力量。人工智能可以提升整个商业模式。那些从战略角度欣然接受并将人工智能付诸应用的企业，能够加快创新、提高效率、促进协作并优化决策。我们将act.AI这一套罗兰贝格专有的方法和工具与对客户所在行业的深刻理解相结合，来指导企业实施正确的解决方案。
采用战略性的人工智能方法，企业可以使其业务模式面向未来，并在竞争中获得优势。明确的业务目标和人工智能准备程度评估有助于企业确定关键用例。
浏览我们的最新研究和评估，了解人工智能在哪些方面可以为您的业务带来改变。
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用正确的技术进行谨慎的优化
为了抓住机遇去创造高影响力的价值，企业必须考虑的不仅仅是采用技术。要成功应用人工智能，就必须转变企业文化和章程，并防范潜在的风险和不安全因素——包括从信息技术（基础设施）安全性到合规性，再到人才匮乏问题。但是，通过深思熟虑后审慎的方法，企业可以利用新技术优化现有资产的部署，例如：
- 人工智能驱动的自动化：简化业务流程，自动化重复性任务，从而提高效率，降低运营成本。
- 预测分析：预测趋势、识别机遇和风险，以做出更好的数据驱动型决策。
- 网络安全和威胁检测：实时识别异常和威胁，保护数字化资产和敏感数据。
- 供应链优化：通过改进需求预测、库存管理和物流效率来优化运营。
- 研发：通过分析庞大的数据集和模拟实验，加快研究和产品开发。
- 可持续性：监测相关数据，帮助企业就其环境足迹做出明智决策。
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