“近日，IBM 商業價值研究院（IBV）與 SAP研究洞察中心聯合開展了一項大規模調研，覆蓋全球 1200余位全球企業高管，其中 200位來自大中華區，以深入洞察組織如何基于SAP 平臺和數據推動生成式 AI 的成功應用。

我對這份報告印象最深刻的是三個關鍵發現：

第一，那些擁有最成熟的 SAP 生成式 AI 業務和技術能力的全球受訪組織平均實現了 20% 的利潤率，比那些未有效應用 SAP 生成式 AI 技術的企業高出 4%。全球受訪高管表示 2024年的 SAP 專有生成式 AI 項目的投資回報率為 6.8%。預計到 2025年，將提高近一倍，達到 12.2%。

第二，企業應用 SAP 生成式 AI 的場景主要集中在客戶服務、供應鏈、銷售與營銷三個業務領域。這三個領域從可行性和提高生產效率兩個維度來評估，都是最高的。

第三，超過一半的生成式 AI 支出正投入用于 SAP 專有項目。全球 56% 的高管計劃將其他預算領域的支出重新分配給 SAP 專有的生成式 AI 項目，而在大中華區，這一比例更是達到 64%。

這些都證明 SAP 生成式 AI 技術在提升企業盈利能力方面有著巨大潛力，企業對生成式 AI 技術在驅動業務增長方面擁有強大信心。

當然，企業在這個過程中一定也面臨著諸多挑戰，這份報告也給出了從數據、戰略到人才全方位的行動指南。我和團隊期待與中國企業攜手，幫助企業在業務流程中實施嵌入式 AI 和生成式 AI 功能，釋放 SAP 和 AI 融合的最大效能，打造企業競爭優勢。”

SAP 為什么能推動生成式 AI 的成功——四大特點

因為 SAP 系統具備以下特點：

深度發掘。SAP 系統可以生成海量且多樣化的數據，這些數據是生成式 AI 計劃的金礦。

結構良好。SAP 系統的固有結構可支持生成式 AI 模型更高效地處理信息和提取有價值的洞察。

值得信賴。SAP 數據準確、維護有序且有安全保障。

互聯互通。精心設計的 SAP 平臺可實現數據共享。

SAP 生成式 AI 項目的成功要素是什么——四大秘訣

前提條件——云架構。全球 44% 和大中華區 39% 的受訪組織借助云架構，加速了 SAP 專有生成式 AI 項目的部署。那些擁有最先進 SAP 云架構（包括 RISE with SAP 和 SAP S/4HANA）的組織的收入增長率要比那些架構成熟較低的組織高出 10%。

整合比零散好。那些從戰略上在各業務領域整合生成式 AI 的組織，大幅領先于采用“零散方法”的組織。

標準比定制好。盡管企業可能會傾向于定制其生成式 AI 解決方案的各個方面，但采用統一方法將帶來更大的優勢。借助 SAP AI Core 中的生成式 AI 管理中心，組織可以采用標準化、可擴展的方式來開發、部署和管理 AI 解決方案，并對其進行全生命周期管理，從而信心十足地做出數據驅動的決策。

技能和人才。SAP 生成式 AI 需要新的技能組合。好消息是，在成功將 SAP 專有生成式 AI 嵌入到多個業務職能中的組織中，全球和大中華區都有 92% 的組織具備必要的生成式 AI 人才和技能。組織可以通過有針對性的再培訓、招聘以及與業務伙伴合作來填補 AI 技能缺口。

利用 SAP 實施生成式 AI 最大的障礙是什么 —— 一大障礙

AI 倫理問題成為阻礙 SAP 專有生成式 AI 大規模應用的關鍵因素。即使是高質量的 ERP 數據也可能存在隱藏的偏見，而且 AI 模型的訓練方式也可能會引入偏見。同時，數據和模型必須受到保護，以防止新興網絡威脅對輸入和輸出進行惡意篡改。因倫理問題而表示將放棄 SAP 專有生成式 AI 好處的全球受訪高管比例，從 2024年 3月的 26% 激增至 2024年 7月的 65%。

這一轉變表明迫切需要組織建立全面的生成式 AI 治理框架和更嚴格的生成式 AI 治理措施，包括更新職能性工作流程來適應新的指導方針、根據法規的發展進行靈活調整、實現對 AI 系統的廣泛監督和控制、不允許將 SAP 數據用于公開可用的生成式 AI 工具、營造一種以負責任 AI 為核心的內部文化等。那些在動態監管環境中錘煉出來的企業，能夠更好地把握 SAP 專有生成式 AI 治理的核心任務。

企業如何開始實施 SAP 生成式 AI 項目 —— 三個步驟

第一步：數據。

要確保 SAP 專有生成式 AI 項目取得成功，涵蓋所有部門和 SAP 職能領域的海量可信數據是一項基本要求。全球 66% 和大中華區 62% 的高管表示由其 SAP 系統處理并包含在其中的數據應作為大多數生成式 AI 項目的起點，56% 的受訪高管則表示其組織以 SAP 數據為起點開啟了生成式 AI 旅程。

第二步：戰略。

確定生成式 AI 解決方案可以解決哪些當前和未來未知的業務問題。明確每個領域在一段時間內的預期成果。明確最具可行性、最有價值的用例。獎勵開展 SAP 專有生成式 AI 實驗，加強企業學習并推動短期成功。讓業務職能負責人、流程團隊和員工能夠利用 SAP 專有生成式 AI 的輸出來優化其后續業務成效。

第三步：人才。

建立 AI 治理框架，明確倫理準則、數據隱私實踐和問責機制。為所有員工提供關于基本 AI 概念、數據素養和負責任 AI 實踐的培訓，幫助員工在現有崗位上取得發展或轉為新崗位。營造一種鼓勵實驗的企業文化，鼓勵員工在良好治理和可信數據的明確界限內嘗試使用 SAP 專有生成式 AI。

關于 IBM商業價值研究院

IBM 商業價值研究院（IBM IBV）是 IBM 的思想領導力智囊團，20多年來致力于提供有研究支持和技術支持的戰略洞察，幫助領導者做出更明智的業務決策。憑借IBM在商業、技術和社會交叉領域的獨特地位，IBV 每年都會針對成千上萬高管、消費者和專家展開調研、訪談和互動，將他們的觀點綜合成可信賴的、振奮人心和切實可行的洞察。