主要观点AI可以帮助公司改进主要成本项目，从而带来更好的结果，并为利润底线创造更大价值。超过90%的高管认识到AI在未来18个月内降低成本的关键作用。但将生产力提升转化为持久的财务价值可能很艰难。领先公司采取了三
主要观点
AI可以帮助公司改进主要成本项目，从而带来更好的结果，并为利润底线创造更大价值。
超过90%的高管认识到AI在未来18个月内降低成本的关键作用。但将生产力提升转化为持久的财务价值可能很艰难。
领先公司采取了三项措施：它们战略性地利用AI在成本转型中创造乘数效应；它们从根本上重塑职能和流程；并且它们严格衡量预算中的价值和成本削减目标。
成本转型的实际经验表明了这种方法的好处，包括流程精简、效率提高以及数十亿美元的总成本节约。
公司越来越多地使用AI来提高生产力，但它们还需要迎接下一个挑战：利用这项技术为利润底线带来收益。成本仍然是高管层的关键战略优先事项，超过90%的高管认识到AI在未来18个月内降低成本的关键作用。但将生产力提升转化为持久的财务价值很艰难。大规模实施AI成本高昂且复杂。通常，公司试图自动化现有工作流程和过程——利用AI更快地完成相同的工作——而不是重新思考这些流程以利用这项技术并产生真正的节约。
这是一个错失的机会。将AI融入更广泛的成本转型可以产生可观的效益——加快整体时间表，消除低价值工作，为员工和客户提供更好的体验，并使组织面向未来。为了获得这些效益，公司需要超越单纯的效率，转而重新思考组织的运作方式。
在过去几年里，波士顿咨询公司（BCG）基于这种整体、全面的思维方式，帮助公司启动了成功的AI驱动的成本转型。在所有这些转型中，有三个成功驱动因素至关重要：
它们战略性地利用AI来优化成本转型项目。
它们从根本上重塑职能和流程。
它们严格衡量预算中的价值和成本削减目标，以确保对利润底线产生影响。
以下是四家公司如何超越单纯的成本削减，从根本上改变组织并创造持久成本优势的案例。
将AI与传统成本节约措施结合使用
德国一家领先的能源供应商希望自动化支付审查，作为其精简成本基础的全面努力的一部分。尽管采购是一个常见的成本杠杆，但该公司通过创建一个定制的生成式AI工具来自动识别潜在的超额支付，从而使自己与众不同。
该工具在短短十周的开发周期内推出，它扫描传入的发票，并将公用事业公司被收取的金额与合同和采购订单中的定价条款进行比较。它标记出显著差异并提醒索赔经理进行审查；它甚至起草经理可以发送给供应商的消息，以便协调差异。该应用程序有潜力为公司创造数千万美元的价值。
从根本上重塑职能和流程
一家全球生物制药公司希望成为生成式AI使用方面的行业先驱。它没有简单地使现有流程更高效，而是评估了这些流程，确定了生成式AI如何改进它们，并并行运行“镜像”流程——即现有流程和新的生成式AI方法——以验证结果。在冲刺中，它根据初步结果改进了镜像流程，直到能够确定生成式AI驱动的流程是否会成功。一旦确定输出结果可靠，该公司便转而扩大成功的项目。
该公司专注于三个职能部门的三个用例：
市场营销。 在第一波中，该公司使用生成式AI为现有营销活动开发营销内容（主要是文本和图像），这使代理成本降低了20%到30%。以前开发一篇非品牌网站文章的成本超过2万美元，但现在几乎免费。团队还使用生成式AI为特定市场调整内容。过去，本地化营销资产需要两个月，但生成式AI将这一时间缩短到仅仅一天，其中包括人工审核。团队随后开始使用生成式AI生成关于营销内容的更快、更准确的洞察，并利用这些洞察随着时间推移改进和提升内容。从而，该公司能够更快、成本更低地生产更多内容，大幅提高了营销活动的投资回报率。仅市场营销部门的预计节约总计达8000万至1.7亿美元。
研发。 药物开发和制造过程文档密集，这为生成式AI提高效率创造了巨大的机会。最初，该公司进行了试点测试，以起草临床科学和运营文档，从而带来了30%到40%的效率提升。例如，临床研究报告以前从开始到结束大约需要17周。生成式AI将起草时间缩短了约35%，达到10到12周，并且很快将缩短到仅仅5周。以前总结一项医学研究需要20到25小时，而生成式AI解决方案几乎可以即时完成。因此，药物开发的整体时间表将缩短，公司将能够更快地将新产品推向市场三到六个月，从而提高收入。研发部门总潜在成本削减：超过4500万美元。
制造和供应链。 该公司使用生成式AI起草产品质量审查报告——这是验证生产过程、识别趋势并确保药品符合监管标准的必要步骤。过去，这些审查通常需要大约20天才能完成，包括数据收集和分析、内容起草和迭代、审查以及最终批准。生成式AI驱动的流程需要两到六天，具体取决于产品的复杂性。数据收集是自动化且持续进行的。该工具可以在几分钟内生成初稿，人工审核需要几天（尽管大多数报告不需要任何修改）。起草时间总共减少了约70%到90%。
严格衡量价值和成本削减目标
一家消费品公司投资了一个企业级生成式AI平台，以提高效率、降低成本并建立竞争优势。该公司将市场营销职能确定为其转型的最高优先级，并专注于三类任务，在这些任务中，生成式AI可以在效率和有效性方面产生最大的潜在收益。
洞察。 生成式AI现在通过将非结构化数据转化为新的、有市场价值的洞察和想法来支持团队。
内容生成。 该平台帮助营销人员更快速地开发新内容，将过程加快了约40%。
业务绩效和报告。 在其最令人印象深刻的贡献中，生成式AI发布月度和年度业务计划，并帮助团队跟踪消费者偏好和整体市场条件的变化。过去，一个希望改进营销活动的团队需要手动查找和汇总绩效数据，撰写一份包含建议的报告，并协调利益相关者——这个过程需要六个人大约一周才能完成。相比之下，生成式AI工具自动实时捕获数据，并在不到一小时内生成一份包含绩效信息和建议的预格式化报告。所有建议在实施之前都经过人工操作员审查。
总而言之，该项目带来了约60%的效率提升——某些任务甚至高达90%——即使输出的整体质量也得到了提高。该公司现在正在将生成式AI应用扩展到业务的其他部分。
应用所有三个成功驱动因素
上述三个驱动因素中的每一个都很重要，但共同应用它们的公司可以产生更大的效益。例如，IBM希望在充满挑战的经济环境中促进整体增长。它启动了一项雄心勃勃的转型计划，旨在精简其业务运营并释放显著的生产力和成本节约。
一个全面的设计阶段帮助IBM识别了生产力基准以及可以在绩效方面取得最大改进的领域。关键的是，领导团队专注于AI，以提升传统成本削减杠杆的收益。他们专注于支持职能部门——法律、IT、采购和人力资源——重塑流程以利用AI和自动化。该公司也关注了变革计划中人的方面。（参见“人的力量”。）
人的力量
公司的成功不仅仅在于实施AI，还在于重新设计流程和改变人们的工作方式。这符合BCG的10-20-70原则——AI价值的10%来自算法模型，20%来自高质量数据和技术实施，而剩余的70%来自开发新的业务流程或改变业务职能的运作方式。
在过去两年中，IBM释放了大约35亿美元的成本节约，并使企业运营的生产力提高了50%。它将这些资金投资于创新和增长机会，特别是AI、自动化和混合云产品。此外，该公司现在在支持希望开展类似成本节约工作的企业客户方面拥有巨大的信誉。
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