IBM 商业价值研究院甄别出了每位领导者都需要了解 的三个要点，可帮助组织利用“混合设计”为生态系 统增添动力：
还记得挑选少数几个合作伙伴、稳步迈向数字化理想国的美 好愿景吗？尽管组织对此寄予厚望，但理想国并未如愿实现。 生成式 AI 摧毁了这一战略。 企业云转型点燃了生态系统的火焰，而生成式 AI 则是“火上浇油”。这场随之而来的“生 态之火”迫使我们重新思考如何建立战略合作伙伴关系。
这是为什么呢？因为生成式 AI 开启了一轮爆炸式创新。这是一种相当于“重新发明轮子” 的技术变革，正在重新定义整个行业。超过三分之二 (69%) 的受访组织表示将在 2025 年之前利用生成式 AI 实现开放创新。3 但这条路并不容易。仅有 38% 的受访高管表示 其组织具备将生成式 AI 应用于创新所需的内部专业知识。4 这种差距正在推动“重大技术重置”，促使组织开始重新思考其 IT 资产。作为这种反思 的一部分，组织正在竞相建立专为生成式 AI 时代设计的新型合作伙伴生态系统。而这其 中的风险不容小觑。适当的合作伙伴关系可以让企业在利用 AI 的力量方面占得先机。
让我们进行一些更深入的思考：CEO 认为 2024 年的首要任务是产品和服务创新。5 他 们必须以不同的方式开展合作，才能实现这一目标，因为没有哪家组织内部拥有实现数 字创新所需的一切。超过一半 (56%) 的受访高管表示，战略合作伙伴对于其最近实施 的大规模技术项目的成功至关重要。6 而 74% 的受访高管表示其组织选择战略合作伙伴 团队来执行大部分甚至全部的技术项目。7 71% 的受访组织计划或已经与战略合作伙伴 共同构建生成式 AI 大语言模型 (LLM)，并将其作为服务出售。
未来的行业巨头将建立在超级生态合作的基础上，并且将围 绕那些引起董事会热议的大型技术项目展开。从生成式 AI 到 平台，颠覆性技术趋势不再是单个企业的独角戏。这些新兴 技术对协作与合作水平提出了前所未有的要求。成功者将是 那些能够将不太可能的盟友、曾经的竞争对手和行业外部人 士聚集在一起，共同推动创新和增长的组织。
可以通过两种模式来推动行业内的这种变革。首先，组织不再尝试做到面面俱到。取而 代之的是，组织开始专注于特定的客户旅程细分，并与具有相同客户群的其他组织开展 合作。这种高度聚焦让这些组织能够提供前所未有的超精准体验。 其次，最具前瞻性的组织正在利用技术将行业合作伙伴聚集在一起，利用“集体智慧” 来重新定义产品、服务或行业类别。这种合作水平正在重新定义各行业的基本结构，并 创造新的增长和创新机会。 举例来说，“混合设计”的教育方法可以整合不同的教育平台，如在线课程、学位计划 和学徒制，从而打造更加个性化和有效的学习体验。这有助于提高学生的学习成绩、增 加课程访问以及降低成本。下面提供了一些行业企业携手实现更大影响力的案例。
当今的技术环境需要一条创新快车道 ― 在这个快速发展的生态系统中，您的组织、合作 伙伴和监管机构共同在朝着突破性的成果前进。但是，生态系统需要明确的标准和治理， 才能实现真正的加速发展。 由于生成式 AI 具有相当大的变革潜力和固有风险，“边走边看”的方法已经不再适用。 75% 的受访 CEO 表示，如果组织中未建立有效的 AI 治理框架，实现可信 AI 就无从谈起， 但只有 39% 的受访 CEO 表示其组织目前已经建立了良好的生成式 AI 治理框架。
标准和治理之所以是可加速生态系统旅程的无名英雄，有如下原因：
携手共创，走得更快更远
想象一下，如果每个人都在高速公路上制定自己的规则，那将是多么混乱？生态系统也 不例外。当合作伙伴、供应商和监管机构都在一系列共同的原则下运作时，合作的力量 就会腾飞。简化的流程、明确的期望和对风险的共同理解，让每个人都能更快地行动， 并实现更具影响力的成果。
驾驭生成式 AI 的前沿
近八成的受访高管 (78%) 表示其组织与生态系统合作伙伴在生成式 AI 领域开展了广泛 的合作。12 但如果没有专门针对生成式 AI 的治理框架，组织就无法安全、顺利地推进生 成式 AI 创新。尽管 76% 的组织已经建立了生成式 AI 治理政策和流程，但这并不一定能 应用于其生态系统。13 例如，即使您的组织已经建立了企业治理结构，但如果生态系统合作伙伴不遵守这些规则， 那其作用就非常有限。生成式 AI 是一个极具前景的前沿领域，但潜力越大，责任也越大。 不受约束的生成式 AI 发展可能会导致偏见、隐私泄露，甚至产生生存威胁。这正是生成 式 AI 治理的用武之地。仅仅依靠现有的企业治理结构是不够的。您组织的生态系统合作 伙伴可能有全然不同的政策，这样拼凑出的监管框架可能会阻碍创新。强大可靠的生成 式 AI 治理框架将设定明确的界限和伦理框架，从而确保安全和负责任的创新应用。 有效的治理可以增强透明度和问责制，为建立强大、可信的合作伙伴关系奠定基础，而 这对长期成功至关重要。
设计驱动的治理，而非灾难驱动的治理
超过三分之二的受访首席执行官 (68%) 认同，生成式 AI 的治理框架必须在构建解决方 案时就建立起来，而不是在部署之后。14 这种主动方法对于确保 AI 解决方案在开发时就 全面考虑安全性、保密性和伦理至关重要。在开发过程中嵌入伦理考量、风险缓解策略 和明确的职责结构，可有效确保从一开始就开发出创新性且负责任的生成式 AI 解决方案。
混合设计通过多维视角实现更全面的安全保障
为生态系统创建护栏和标准需要时间和多维视角。混合方法让合作伙伴能够在标准认证 等领域携手共创，从而提高潜在的采用率。合作伙伴还可以共同开发培训和能力建设项 目，从而帮助利益相关方遵守生态系统标准和指导准则。这有助于确保认证和认可项目 能有效促进合规性和最佳实践。 在混合设计生态系统周围设置护栏对于生态系统有效、高效和负责任地运行至关重要。 让我们来看看可以设置哪些类型的护栏。
