在过去十年中，创新技术领域的投资大幅增加。麦肯锡在2022年的一项调查显示，“人工智能技术的应用在过去五年中增长了一倍多，人工智能的投资水平也随着应用的增涨而攀升。”
虽然以往的人工智能（AI）商业计划，大多是利用分析人工智能或符号人工智能的能力，但现在生成式人工智能领域的最新发展趋势早已席卷全球，越来越多新的应用场景，以及技术融合趋势正在出现。
企业领导者正逐渐将生成式人工智能视作推动创新、解决问题的强大工具。生成式人工智能可用于复杂流程的自动化，为客户打造个性化体验，甚至能生成新想法和新设计。目前，在时尚、设计、媒体和娱乐等行业已有用例，人工智能在这些领域所创造出的艺术、音乐和信息，都极具利用价值。
然而，领导者也应当意识到，生成式人工智能仍存在部分的潜在陷阱，而采取适当的措施，将有效降低这些陷阱带来的风险。
01
幻觉
人工智能可能会生成不准确或有误导性的结果，尤其是它们在处理复杂的数据或图像时会这样的现象。这即被称作为“幻觉”。这些“幻觉”在高度监管的行业(如医疗健康或金融服务)中会是重大失误，因为这些行业对一致性和准确性要求极高，“幻觉”失误可造成许多无法挽回的商业损失。
02
深度伪造
基于在现有数据中习得的模式，生成式人工智能算法可以生成媒体文件。然而，滥用这一技术会引发深度伪造，例如合成视频或图像，从而传播错误信息。制造高度逼真的合成媒体信息甚至会引致敲诈行为，造成名誉受损。
03
透明度
生成式人工智能的工作可能不透明，很难了解它是如何做出决策或产生输出的。透明度的缺少会带来信任危机，也难以向利益相关者解释它产生的结果。
04
法律和伦理问题
与所有的人工智能技术一样，生成式人工智能提出了与数据隐私、知识产权和偏见相关的法律和伦理问题。商业领袖必须遵守相关法律法规，解决任何与生成式人工智能的使用相关的道德问题。
05
安全和隐私问题
生成式人工智能依赖于用户共享大量数据来生成新内容。虽然这给生成式人工智能模型带来了更多需要训练和改进的数据，但这些数据也容易面临安全漏洞问题和数据隐私问题。高管要确保有适用的安全措施来保护自己和客户的数据。
除此上述挑战外，在企业发展中，生成式人工智能还成为了端到端数字化转型的一个重要推动因素。在实际落地中，生成式人工智能的孤岛商业计划面对大的挑战，往往只能为企业提供部分解决方案。但现在有了像UiPath业务自动化平台这样的集成平台，生成式人工智能的商业价值将通过端到端的用例得以提升。
在意识到生成式人工智能的潜能后，企业领袖将越来越热衷于将其纳入更广泛的数字化转型路线图。但除了潜在陷阱以外，作为实践指引，我们认为，下列内容也应当被他们所重视：
价值主张
生成式人工智能并非可以胜任所有工作，但当下，生成式人工智能所表现出来的价值、潜能，已成为了我们应当关注的重点。
例如，使用自动化工作流和生成式人工智能，金融机构能自动标记可疑交易、做出模式分析，从而识别潜在的欺诈行为。这既能节省人工分析师的宝贵时间，又能提高欺诈检测的准确性。一旦完成分析，UiPath机器人便可以协助AI自动填充底层应用程序中的各个环节。
同样，在进行需求预测时，生成式人工智能可用于分析历史销售数据和其他相关因素，如天气模式，从而生成更准确的需求预测。这能协助企业优化库存分配、减少浪费行为，同时自动化工作流可用于自动调整库存水平，在必要时重新订购产品。
由此确保在探索新型技术时，企业领导仍可以保障企业运营支出，加速整体路线图的成功。
合作关系生态系统
当然，单单部署生成式人工智能是不够的。建立涵盖内部和外部的良好合作关系生态系统也十分重要。此外，高管们需要考虑选择自行搭建还是以买入的方式来部署生成式人工智能，以指导他们在正确的层面上建立合作关系。
企业还需要找到合适的技术合作伙伴帮助开发端到端的解决方案。此外，企业应与作为实施方的服务提供商合作，以获取外部专业知识和技能。合适的伙伴关系能确保企业及时推新。
同时，高管应积极鼓励内部业务团队有效协作，确保员工提出最佳用例。
待运状态
领导者需要确保他们有应用生成式人工智能技术必备的成熟度。这包括评估他们的底层系统是否可扩展、是否安全，以及能否与生成式人工智能和自动化功能集成。此外，高管需要准备好必要的数据管理流程。他们还需要确保数据质量和安全性，建立数据治理流程以确保数据得到有效的管理。
随着时间的推移，企业还需建立清晰的治理和变革管理流程，以确保自动化和生成式人工智能计划与业务目标一致，利益相关者同时也为变革做好准备。这包括树立角色与确认职责、创建沟通计划以及为员工提供培训和支持。
治理、风险和合规性
这一支柱的重点即是保证业务符合相关法规和标准。与生成式人工智能相关的风险也应得到有效的识别和管理，这就包括为数据管理建立明确的政策和程序，确保技术符合相关法规，以及为意外事件制定应急计划。企业领导人应该与法律合规团队密切合作，以确保所有利益相关者都能意识到风险，从而在生成式人工智能应用期间实现风险的有效管理。
总 结
如今，谈到生成式人工智能时，越来越多的企业领导人已经开始采取行动。因此，本文中所提出的关于业务以及企业发展目标中的重点内容，建议领导者们也注意保持必要的关注度。
因为，严格来说，虽然技术对每个人来说都是大同小异，但技术的应用和执行，将有助于企业实现产品差异化，更有效的实现运营模式的转型。
UiPath长期以来一直处于人工智能自动化的前沿，现在，UiPath已认识到生成式人工智能的潜力，并推出了多种集成产品服务。未来，生成式人工智能与自动化技术将在提高工作效率、减轻人力负担、实现智能交互等方面发挥更多潜力，以助力更多的企业实现智能转型及商业价值。
