OpenAI发布的《企业中的人工智能》报告，深入分析了七家前沿企业成功采纳和部署人工智能的经验。报告指出，企业应将AI视为一种全新的工作范式，而非仅仅是软件或云应用，这需要秉持实验和迭代的思维方式。AI在提升员工绩效、自动化运营及驱动产品创新方面展现出显著且可衡量的改进。
评估是AI应用的关键起点。摩根士丹利通过严谨评估，消除了内部对AI处理高度个人化和敏感性工作的疑虑。报告显示，该公司98%的财务顾问现每日使用OpenAI，文件检索效率大幅提升，以往需数天完成的跟进工作现仅需数小时，这印证了评估对信任建立的重要性。
将AI深度嵌入产品能优化客户体验。招聘平台Indeed利用GPT-4o mini模型，使求职申请启动率提升20%，下游成功率提高13%。为控制每月发送逾2000万条信息的成本，Indeed与OpenAI合作微调模型，在保证效果的同时将token用量减少60%，实现了效率与成本的平衡。
尽早投资AI能带来复利效应。支付平台Klarna的AI客服助手在数月内处理了三分之二的客服聊天，相当于数百名人工坐席工作量，平均问题解决时间从11分钟缩短至2分钟。此举预计带来4000万美元的利润提升，且客户满意度与人工服务持平。公司90%的员工日常使用AI，加速了内部创新。
模型定制与微调是最大化AI价值的关键。劳氏通过对OpenAI模型进行微调，将其产品标签准确性提升20%，错误检测能力提升60%。这表明，使用企业自身的特定数据训练模型，能显著提高AI产出结果的准确性、品牌契合度与行业相关性。
将AI工具赋予业务专家，能有效驱动解决方案。西班牙对外银行（BBVA）鼓励员工探索AI应用，在五个月内创建了2900多个定制化GPT应用，部分项目流程从数周缩短至数小时。同时，Mercado Libre的Verdi平台使17000名开发者能更快构建应用，库存编目能力提升100倍，欺诈检测准确率接近99%。
设定大胆的自动化目标至关重要。OpenAI自身的实践表明，其内部自动化平台每月处理数十万个任务，大幅解放了人力，使团队能够专注于更具影响力的工作。这强调了识别并自动化重复性工作流程的巨大潜力，从而实现AI价值的复合式增长。
展望未来，企业对AI的投资将从单纯的技术采购转向深度的组织变革与能力再造。数据驱动的严谨评估、定制化模型、以及全员AI赋能将成为常态。随着AI技术日益成熟，其在提升效率、降低成本、驱动创新方面的复合价值将持续释放，引领企业走向更智能化、更敏捷的运营模式。
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