Nos doze meses desde que o chatgpt foi lançado, a maioria de nós experimentou um momento de "uau" com AI generativo - Um momento em que seus recursos pareciam mágicos.
Os executivos também foram impressionados. Mas depois de um ano ouvindo sobre as maravilhas de Genai, eles estão prontos para fornecer resultados do mundo real-e em breve. Os CEOs estão fazendo algumas perguntas difíceis: quais oportunidades oferecem o maior valor? Quais são as compensações entre custo, benefícios e riscos, e como as empresas podem garantir que Genai seja implantado com responsabilidade ? Como preparo minha organização para as enormes mudanças que essa tecnologia trará? Aprendemos muito sobre como as empresas estão usando essa tecnologia notável. E com um ano de experiência e experimentação sob nossos próprios cintos - e à medida que os modelos genai novos e ainda mais impressionantes chegam todos os meses - gostaríamos de compartilhar nossa perspectiva de como transformar o vasto potencial de Genai em valor duradouro. Em vez disso, os executivos devem avaliar suas oportunidades em três jogadas de valor amplo:
In short: How do companies turn GenAI’s ability to deliver unexpected, impressive performance—its magic—into equally impressive business impact?
To help answer these questions, BCG spoke with over 2,000 CEOs and C-suite executives to get their take on the effectiveness—and limits—of generative AI. We’ve learned a great deal about how companies are using this remarkable technology. And with a year’s worth of experience and experimentation under our own belts—and as new and even more impressive GenAI models arrive every month—we’d like to share our perspective on how to turn GenAI’s vast potential into lasting value.
Deploy, Reshape, Invent
No single approach can capture the full scope of what GenAI offers. Instead, executives should evaluate their opportunities across three broad value plays:
These plays aren’t just nifty, small-scale pilots meant to satisfy investors or boards. They involve an organization-wide commitment to embedding generative AI into every area, including budgets, processes, roles, and culture, while following the principles of AI responsável . E embora as peças possam ser iniciadas simultaneamente, cada uma vem com seus próprios resultados de produtividade, compensações de custo-benefício, requisitos para sucesso, riscos de consequências não intencionais e implicações para os modelos operacionais. Vamos dar uma olhada mais de perto. Os funcionários podem usar assistentes habilitados para Genai para criar e-mails e apresentações muito mais rapidamente. As ferramentas automatizadas podem resumir habilmente reuniões e chamadas em questão de segundos, liberando tempo para um trabalho mais criativo e de valor agregado.
Deploy GenAI in Everyday Tasks
Generative AI is already bringing welcome changes to the day-to-day work experience. Employees can use GenAI-enabled assistants to create emails and presentations much more quickly. Automated tools can deftly summarize meetings and calls in a matter of seconds, freeing up time for more creative, value-added work.
, mas as alterações não terminam aí. Os provedores de software estão comercializando soluções cada vez mais convincentes que aumentam a eficácia diária com a categorização de email e o envolvimento mais preciso do cliente. Você descobrirá que a implantação amplamente de diversas soluções e modelos genai dará uma produtividade. E não apenas para trabalhadores individuais - as ferramentas da GENAI podem fornecer rapidamente ganhos amplos e difusos de produtividade de 10% a 20% ou mais em toda a empresa.
Para definir o jogo de implantação em movimento, as empresas devem fazer o seguinte:
Comece agora. Em termos de tecnologia, a implantação de Genai é a mais direta das três peças. Equipes You can begin right away by leveraging off-the-shelf software; teams podem atualizar facilmente as ferramentas de espaço de trabalho que eles já usam. Você deseja definir diretrizes claras para implantação, especialmente em torno da confidencialidade, privacidade de dados e propriedade intelectual. E não acenda os testes, o que é fundamental para selecionar a melhor solução para uma tarefa específica-uma vez que uma ferramenta é implantada em dezenas de milhares de funcionários, fica mais difícil mudar de rumo se o ajuste não estiver certo.
Don’t fear the challenge of large-scale adoption—embrace it. MASSIVO A UPSKING é essencial para obter ganhos de ampla eficiência de Genai. Ganhe os corações e mentes dos funcionários com um programa de upsekcilling que transmite o quão fundamental é a tecnologia para sua eficácia e crescimento pessoal de longo prazo-e para o sucesso da empresa.
Avalie cuidadosamente os custos e benefícios da implantação. À medida que os custos de transação são distribuídos por um modelo de hospedagem em escala, o custo por unidade de cada transação diminuirá. Por outro lado, o licenciamento carrega uma estrutura de custo fixa que pode levar a custos mais altos à medida que o uso cresce. Você deseja otimizar outros custos para compensar as despesas - mas para quem escolher as oportunidades certas, os ganhos imediatos valerão a pena. As oportunidades ainda mais substanciais estão ao seu alcance quando as organizações remodelam os processos e funções. Embora a remodelação das funções possa apresentar desafios para uma organização - incluindo a centralização das tarefas e o processo de reengenharia - você não pode ignorar os pagamentos. A IA generativa pode fornecer ganhos de 30% a 50% e eficácia. O BCG ajudou o call center de um banco a reduzir a duração de suas consultas de atendimento ao cliente em quase 50%. (Consulte o Anexo 1.) A ferramenta Genai envolvida não foi apenas eficaz, mas amigável: o feedback do agente sobre a solução de copilot incluiu uma classificação de aprovação de 75%. Os trabalhadores ocupados adoram esse tipo de eficiência - como os clientes. GenAI may mean lower costs—or maybe not. As transaction costs are distributed over a scaled hosting model, the per-unit cost of each transaction will go down. On the other hand, licensing carries a fixed cost structure that may lead to higher costs as usage grows.
Still, deploying GenAI is a table-stakes call in today’s competitive environment. You’ll want to optimize other costs to make up for the expenses—but for those who choose the right opportunities, the immediate gains will be worth it.
Reshape Critical Functions
While deploying GenAI tools for productivity is a must, it’s not enough. Even more substantial opportunities are within reach when organizations reshape processes and functions.
The gains of the Reshape play show up where you’d expect—customer service, marketing content, software development—but also in unexpected areas like field services and engineering. Though reshaping functions can pose challenges for an organization—including the centralization of tasks and process reengineering—you can’t ignore the payoffs. Generative AI can deliver 30% to 50% efficiency and effectiveness gains.
In a call center, such gains can mean that everyone wins—customers, employees, and the company. BCG helped a bank’s call center reduce the duration of its customer-service consultations by nearly 50%. (See Exhibit 1.) The GenAI tool involved was not only effective, but user friendly: agent feedback on the copilot solution included a 75% approval rating. Busy workers love this kind of efficiency—as do customers.
Companies making the “Reshape” play should keep the following in mind:
Anticipate the impact on your workforce. Tarefas e responsabilidades individuais mudarão à medida que a IA generativa se torna parte integrante das unidades de negócios; Por exemplo, os redatores de uma equipe de marketing de conteúdo começarão a se concentrar mais na edição de saídas da Genai. Mas as demandas de uma mudança para Genai são extensas. Você precisará criar novas funções e realocar orçamentos. E as avaliações de desempenho também devem refletir o uso do Genai. Os assistentes de IA centrados no trabalho são ativos úteis quando reúnem a Genai com sistemas de aprendizado de máquina e outras ferramentas tradicionais de IA, também conhecidas como IA preditiva. Por exemplo, um assistente de IA integrado para trabalhadores de manutenção de campo usaria um modelo preditivo, com base em uma riqueza de dados proprietários, para antecipar falhas e dirigir equipes para os locais de reparo certos; O mesmo assistente também usaria um modelo generativo de IA para fornecer conhecimento e procedimentos de reparo no local. Os trabalhadores de campo do cliente são mais produtivos - e seu equipamento está funcionando melhor. BCG's
Combine generative AI with predictive AI and proprietary data. Job-centric AI assistants are handy assets when they bring together GenAI with machine-learning systems and other traditional AI tools, also known as predictive AI. For example, an integrated AI assistant for field-maintenance workers would use a predictive model, based on a wealth of proprietary data, to anticipate failures and direct crews to the right repair sites; the same assistant would also use a generative AI model to provide on-the-spot knowledge and repair procedures.
A client is using this type of combined model to achieve a 30% reduction in repair times. The client’s field workers are more productive—and their equipment is functioning better.
At BCG, we’re seeing the value of bringing predictive and generative AI together, not only for internal tools for employees but also in our solutions for clients. BCG’s Plataforma de marketing Fabriq depende de ambos os tipos de programas de personalização de IA para poder, usando ferramentas preditivas de IA para seleção e experimentação de produtos, juntamente com soluções Genai para apoiar a automação de campanhas e a criação de conteúdo de alto volume. Vimos resultados impressionantes para clientes, mesmo em indústrias regulamentadas, como assistência médica, bancos e fintech: 40% mais engajamento, 80% aumenta na criação de contas e melhorias de 30% nas pontuações de recomendação do cliente. Alucinações. Você também deseja equilibrar o custo e a estabilidade para otimizar o tempo que uma solução leva para responder a uma consulta. Um processo de desenvolvimento em ritmo acelerado, onde as equipes de negócios e tecnologia compartilham regularmente feedback sobre o desempenho do modelo, ajudará sua organização a criar uma solução bem adequada às suas necessidades.
Our experience with Fabriq underscores a broader point: the strategic value of integrated AI is real and measurable. We’ve seen striking results for clients even in regulated industries like health care, banking, and fintech: 40% more engagement, 80% increases in account creation, and 30% improvements to customer recommendation scores.
Regardless of your industry, you should strive for simplicity when integrating GenAI with other AI tools by avoiding duplicate point solutions—and you should also provide high-relevance, accurate output to users by preventing hallucinations. You’ll also want to balance cost and stability to optimize the time a solution takes to answer a query. A fast-paced process of development, where business and technology teams regularly share feedback on model performance, will help your organization build a solution well-suited to your needs.
Líderes de negócios e funcionais devem orientar a peça. Eles estabelecerão o Guardrails e orientarão uma série de pilotos em várias partes da organização para identificar o que funciona. E eles conceberão um plano sistemático para ampliar os pilotos mais eficazes. E também existem riscos para a produtividade: usar IA generativa para a tarefa errada é uma ótima maneira de destruir a eficiência. Um BCG em larga escala These leaders will define a target vision for the company’s use of AI. They’ll establish guardrails and guide a series of pilots across multiple parts of the organization to identify what works. And they’ll devise a systematic plan to scale up the most effective pilots.
But leaders should watch out for the dark side of GenAI’s magic—the risks linked to unintended usage, hallucinations, and false precision, for example. And there are risks to productivity as well: using generative AI for the wrong task is a great way to destroy efficiency. A large-scale BCG Estudo descobriram que os trabalhadores que usaram o GPT-4 para uma tarefa fora da fronteira de competência da tecnologia tiveram um desempenho pior do que aqueles que não usaram a ferramenta.
A experimentação pode identificar onde a tecnologia é mais eficaz. Também pode ajudá-lo a encontrar os lugares onde as pessoas podem complementar as máquinas, seja através de modelos de feedback humano no loop ou assumindo a última milha de um processo que não pode ser totalmente automatizado. Sua equipe é uma grande parte do jogo de remodelamento, que só atinge total eficácia quando uma organização concentra a maior parte do esforço - cerca de 70%, com base em nosso 10-20-70 Regra - Pessoas. Pode ajudá -lo a reinventar as experiências dos clientes, criar novos serviços e ofertas e até criar novos modelos de negócios. Uma empresa de informações financeiras está usando a tecnologia para transformar seu produto principal-vendendo dados e análises financeiros-em uma plataforma de geração de insight de conversação para clientes. Essa oferta por si só tem como alvo até US $ 100 milhões em novas receitas incrementais e líquidas. Todo o conjunto de ofertas da GENAI da empresa transformará seu perfil de receita e adicionará um impacto corporativo significativo. A empresa está agora começando a explorar muitas novas interações diretas ao consumidor-interações que podem assumir um papel maior na cadeia de valor geral. (Consulte o Anexo 2.)
Invent New Business Models
Generative AI is about more than increasing productivity. It can help you reinvent customer experiences, create new services and offerings, and even build new business models.
Businesses are pursuing ambitious revenue gains from GenAI. A financial information company is using the technology to turn its core product—selling financial data and analysis—into a conversational insight-generation platform for clients. This offering alone is targeting up to $100 million of incremental, net new revenue. The company’s entire set of GenAI offerings will transform its revenue profile and add significant enterprise impact.
In another example, a consumer goods company is building a GenAI-powered conversational assistant to provide customers with personalized diagnostics, trend discovery, product recommendations, and virtual try-on services. The company is just now starting to explore many new direct-to-consumer interactions—interactions that may take a bigger role in the overall value chain. (See Exhibit 2.)
Duas observações adicionais sobre a reprodução de inventário:
Big Time Engineering fornece o nível de desempenho certo. Esta reprodução de valor é a tecnologia mais complicada, e você deseja criar sistemas personalizados para confiabilidade e eficiência de custos. Mas seu design pensamento também precisa de uma forte ênfase centrada no cliente para construir a oferta correta que gerará tração no mercado. O exemplo mostrado no Anexo 2 usa um conjunto de quatro modelos diferentes de linguagem grande, dez bancos de dados e lógica personalizada para oferecer a experiência desejada do usuário. Pequenas equipes de incubação dedicadas-rápidas, ágeis-são ideais para inventar novos modelos. Depois que um modelo começa a oferecer valor, você saberá com o que precisa se preocupar com a escala do projeto. Para alcançar essa vantagem, desenvolva modelos que se baseiam em seus dados de primeira parte e propriedade intelectual. Esses ativos exclusivos são combustíveis para as experiências de genai pioneiras; Use esses ativos para criar interações que os clientes não encontrem em nenhum outro lugar. Você receberá mais de Genai, equilibrando iniciativas nas três peças. Coloque em prática a espinha dorsal da tecnologia específica e
Compared to the prior two plays, the Invent play has limited implications for the overall workforce. Small, dedicated incubation teams—fast-moving, nimble—are ideally sized to invent new models. Once a model begins delivering value, you’ll know what staffing needs to worry about as the project is scaled.
This play promises the greatest long-term competitive advantage. To achieve that advantage, develop models that draw on your first-party data and intellectual property. These unique assets are fuel for trailblazing GenAI experiences; use these assets to create interactions that customers can’t find anywhere else.
Delivering GenAI Value
The Deploy, Reshape, and Invent value plays are not mutually exclusive. You’ll get more from GenAI by balancing initiatives across all three plays. Put in place the specific technology backbone and AI responsável Políticas para cada uma e deixa seu pessoal animado com cada iniciativa - afinal, não há mágica sem eles.
As implicações de longo prazo são tentadoras-para mais da metade das empresas globais com as quais trabalhamos, o potencial valor corporativo da escala de IA generativa excede US $ 1 bilhão.
Systems that draw from both right- and left-brained AI are perfect for functions like pharmaceutical drug discovery. Using predictive AI, BCG enabled chemists at a large pharma company to test 100 times more molecules in the same amount of time as prior workflows. GenAI helped sift through massive data on molecule properties—cutting the overall design cycle time by as much as 30%.
Para capturar valor da Genai em escala, as empresas devem manter um foco dedicado nas pessoas através do planejamento da força de trabalho, gerenciamento de mudanças e resgate amplo.
Acelerando a jornada
As empresas em todos os setores estão se movendo rapidamente para obter ganhos significativos através da IA generativa. Os executivos devem usar essa marca de um ano como um impulso para acelerar a jornada de sua organização. Veja como começar:
- Estabeleça uma base sólida. Desenvolva práticas de treinamento, corrimão e segurança cibernética para impulsionar a experimentação segura, responsável e informativa. competitividade. Evite ser atraído por funções chamativas genai que não se alinham com objetivos de negócios específicos. Create a secure environment for the company to grow its exploration of GenAI. Develop training, guardrails, and cybersecurity practices to drive safe, responsible, and informative experimentation.
- Prioritize your value plays. Strive for a balanced portfolio of initiatives across the Deploy, Reshape, and Invent plays to lock in table-stakes requirements, find short-term productivity gains, and reach for lasting competitiveness.
- Steer the organization to the best ways to realize value. Focus on the best opportunities to link GenAI with positive results. Avoid getting lured in by flashy GenAI functions that don’t align with specific business objectives.
- Acelere a aprendizagem corporativa. Dada a velocidade da evolução de Genai, as empresas não podem se dar ao luxo de ter equipes díspares embarcando em suas próprias jornadas individuais de aprendizado. A aprendizagem contínua e generalizada é a melhor maneira de manter o passo com os recursos mais recentes, e as equipes de um negócio devem compartilhar o que aprendem o mais rápido possível. Todas as empresas de um setor implementarão ferramentas generativas de IA, e algumas vantagens competitivas que uma empresa desfruta hoje se tornarão menos pronunciadas. Mas a Genai também oferecerá novas vantagens à medida que continua a evoluir-especialmente superioridade, velocidade e agilidade com qualidade de dados. Preveja onde as oportunidades mais promissoras serão nos próximos três a cinco anos e começarão a levar em consideração essas áreas em seus roteiros de aprendizado. A IA generativa provavelmente será igualmente transformadora, principalmente quando combinada com outras formas de IA. As empresas já estão avançando com as implementações para uma vantagem competitiva; portanto, não hesite. Maior produtividade e novos fluxos de receita impressionantes-para não mencionar vantagem competitiva a longo prazo-irão para as organizações que podem colocar a magia de Genai para funcionar hoje. Invest in coordinated experimentation at both the local and global levels. Given the speed of GenAI’s evolution, companies can’t afford to have disparate teams embarking on their own individual learning journeys. Continuous, widespread learning is the best way to keep in step with the latest capabilities, and teams throughout a business should share what they learn as often as possible.
- Envision your organization’s future advantage. Eventually, the playing field will normalize; every company throughout a sector will implement generative AI tools, and some competitive advantages that a business enjoys today will grow less pronounced. But GenAI will also offer new advantages as it continues to evolve—especially data-quality superiority, speed, and agility. Anticipate where the most promising opportunities will be over the next three to five years and begin factoring these areas into your learning roadmaps.
New technologies that once seemed magical—the lightbulb, the smartphone—quickly became essential. Generative AI will likely be just as transformative, particularly when combined with other forms of AI. Businesses are already moving forward with implementations for competitive advantage, so don’t hesitate. Greater productivity and impressive new revenue streams—not to mention long-term competitive advantage—will go to the organizations that can put GenAI’s magic to work today.
