近年来，生成式人工智能(Generative AI)的迅速崛起，成为全球科技领域的一大热门话题。这项技术不仅能创造文字、图像，甚至音乐等多种形式的内容，更重要的是，它在企业数字化转型的进程中，能够扮演加速器的角色。2024年8月，埃森哲发布的《中国企业数字化转型指数》报告中指出，生成式人工智能虽然不会颠覆企业的数字化转型，但能够在创新与增长的重启过程中，提供全新的机遇与挑战。尽管生成式AI展现了巨大的潜力，但企业在实际应用中仍需面对多重困难，这引发了各界关于如何有效整合AI技术并做好充分准备的深思。

在埃森哲的调研中，企业在应用生成式人工智能时，呈现出三个主要挑战。首先，企业普遍缺乏整体的AI战略。许多公司在开展AI项目时，往往仅仅关注某一特定用例，而没有进行全面的顶层设计。这就导致了AI的应用局限，难以实现预期的效益。例如，如果一个企业只是简单地将AI应用于客服，但在数据整合和系统架构上答不出有效的支撑，最终的效果可能难以达到预期。生成式AI的成功应用需要从战略层面入手，确保相关治理结构的健全，以及安全合规性的重视。

其次，企业的数字基础设施亟待增强。到了2024年，中国企业在向云端转型的过程中，与全球平均水平相比，显得相对滞后。基础设施如果不能满足高效运行AI模型的要求，企业在应用过程中不仅会受到数据存取的限制，还可能掺杂高昂的成本。与此同时，许多企业在ERP(资源管理系统)和CRM(客户关系管理系统)等核心数字系统上的投资也存在不足，造成了目前的“技术债务”问题。这种状况直接影响到AI的应用效果，只有在打通数据壁垒的基础上，才能充分发挥生成式AI的优势。

最后，企业的变革能力需要提升。转型不仅是技术层面的问题，组织内部的岗位调整、职能划分亦不可或缺。随着AI的不断进步，许多传统岗位的角色会发生变化，因此企业需要培养能够适应这些变化的人才。近期的一项调研表明，只有32%的中国企业开始重新设计工作岗位以适应生成式AI的应用，这一比例低于全球46%。说明大多数企业依然在观望，缺乏落实的意愿和行动。

面对这些挑战，企业高管应当审时度势，及时发现潜在风险，并灵活调整策略。企业在投资和治理结构上应当优先考虑如何增强组织的灵活性与应对变化的能力，尤其是在快速发展的市场环境下，这种能力显得尤为重要。埃森哲建议，企业要从大模型的融入开始，切实对接行业数据，推动技术与组织流程的深度融合。这样的整合过程，既需要技术支持，也需要增强变革管理能力，激发全体员工的潜能。

当今企业在快速迭代的商业环境中，生成式人工智能无疑为企业的数字化转型提供了一个全新的视角与路径。尽管挑战重重，但只要将技术与管理有效结合，企业必定能够以更高的效率与创新能力，迎接未来的数字化浪潮