自 ChatGPT 爆红，世人见证了生成式 AI 的生产力潜力，企业更想导入生成式 AI 来促进生产力以及获利能力。根据 IBM 一年一度针对全球 CEO 的调查结果显示，有将近 7 成的受访 CEO 认为生成式 AI 技术能为企业创造广泛效益，然而，虽大多数 CEO 看好且重视生成式 AI 对企业发展的影响，却也表达了顾虑。在 6 大顾虑中，就有 4 项与数据（data）直接相关。

IBM 总经理李正屹指出，CEO 对于采用生成式 AI 的顾虑主要有 6 点，分别是：数据来源与数据泄露、数据安全、企业自有数据不足、法规限制／符规、领导团队支持、偏见／数据正确性。

此外，CEO 对大规模採用生成式 AI 的顾虑原因，可能还有“认为自己准备不足”：有 70% C-suite 主管认为自己的企业尚未准备好应用成熟、负责任的生成式 AI 技术，71% C-suite 主管认为自己的企业尚未拥有应用生成式 AI 的专业能力。

而在未来三年的工作要务里，有近一半 CEO 视“提升企业生产力”为第一工作要务，重要性从 2022 年的第 6 位升至第 1 位。同时，也有两项并未出现在 2022 年 CEO 工作要务清单的“采用现代化科技”与“网路安全与资料隐私”议题，今年异军突起跃升至第 2位与第 4 位。上述的调查结果显示出，如何应用现代化、安全、可信任、负责任的创新科技，快速提升企业生产力，是 CEO 共同关切与急于寻求解方的议题。

IBM：企业正从“流星级 AI 应用”转向“恒星级 AI 应用”

李正屹首先盘点了过去近 20 年来的 AI 灿烂时刻，包括 1997 年 IBM Deep Blue 打败西洋棋王、2011 IBM Watson 击败人类益智问答竞赛冠军、2015 年 Google AlphGO 到 2023 年 OpenAI 的窜起等等。而李正屹也认为，企业对于 AI 的应用，应该要从“流星级 AI 应用”转向“恒星级 AI 应用”，也就是从 +AI（plus AI）走向 AI+（AI first）。

李正屹解释，所谓流星级的 AI 应用指的是，过去某个功能加上了 AI 功能，可能变得很酷炫、很棒，但却无法对企业营运、生产效率、企业内部经营产生可长可久的影响；而 AI+ 则是把 AI 融入至所有跟企业经营环境相关的事情，能够变成组织能力、提升企业竞争力，像是恒星级一样持续发光发热，这也是为什麽虽然 AI 发展已经将近 20 年、企业更自认已大量应用 AI，但 ChatGPT 出来时依然令众人大感兴奋。

李正屹指出，IBM 长期投资与专注于 AI 科技的发展与商业应用，归纳出 4 个企业级 AI 需要的特质，分别是：开放的、可信任的、专注于业务、能为企业创造商业价值，这些既是 IBM倡议企业级 AI 的关键能力，更是 IBM AI 解决方案的定位与优势。

为协助企业加速与扩大 AI应用，IBM 在今年 7 月推出企业级 AI 与数据平台 watsonx。IBM watsonx 由 3 个产品组成，分别是用以建模、生成式 AI 和机器学习的 AI 开发平台 wastonx.ai 、watsonx.data 则是基于开放式“湖仓一体”架构、合乎用途的数据储存；以及即将于今年下半年上市，协助企业建立负责任、透明、可解释的 AI 工作流与 AI 治理的 watsonx.governance 工具组。

今日 IBM 亦在现场实机展示 IBM 如何将生成式 AI 应用于人资数位转型，现在在 IBM 内部，举凡请假、技能培育、内部调薪、升迁、职涯规划、离职预测等等，都已与 AI 相互结合，更令全体员工感受 AI 的力量，从而创造出积极应用 AI 技术的企业文化。光在 HR 领域，就已发展了 25 个专属经理的 AI 功能以及 12 个员工使用的 AI 功能。

李正屹表示，导入生成式 AI 的所有流程 IBM 都走过，watsonx 将持续演进、推出重要发布，并自现在至 2024 年，IBM 将专注于将企业及基础模型的客户案例拓展至自然语言处理之外，并将开放原本为目标客户量身定做、参数超过 1000 亿的模型，提供广大企业客户使用。