AI賦能內容供應鏈Adobeaws在本報告中，圖像皆由IBM商業價值研究所的設計師，利用AdobeFirefly創作。正如報告所述，大型語言模型正向小型語言模型轉型。設計師們同樣化繁為簡，僅以寥寥數張參考圖像和精準提示，便明確輸出并形成這組相關像的生成僅用了幾天時間，而傳統的制作過程可能需要數84%的組織表示，生成式中的落地速度未達預期。截至2024年底，僅50%的組織達成了AI采用目標，仍有較大差距。盡管挑戰重重，組織對生成式AI的信心卻持續攀升。相比去年，近三分之二（64%）的組織對生成式AI的影響力更有信心。84%的組織仍堅信，生成式AI能夠高效驅動個性化體驗的規?；a與交付。挑戰無處不在，可能導致AI采用步履維艱。從成本壓力組織才能充分釋放AI在內容供應鏈中的全部潛力。深度布局方能收獲卓越成效。采取全面戰略、強化資金與人才支持，并積極推進變革管理的組織，其內容供應鏈投資回報率相比同行高出22%，AI集成投資回報率相比同行高出30%。1去年，我們發布了《內容供應鏈變革：生成式AI如何增強創造力和生產力》（見圖1）。當時，生成式AI被視組織終于邁入新時代，實現內容個性化的大規模應用，并借助即時數據洞察，精準制定渠道策略和投資方向。然而，今年的研究卻揭示了一個耐人尋味的悖論：盡管生成式AI在內容供應鏈（CSC）一個例證：去年74%的高管表示，其組織將在2024年底前廣泛應用生成式AI，涵蓋內容創作和自動化流程等多個內容供應鏈用例。然而，截至內容供應鏈將人員、流程和技術整合在一起，以便行之有效地規劃、創建、生產、發布、>>>>>>創建和審批標記和存儲執行和衡量計劃和激活執行和衡量內容供應鏈賦能生成式生成式AI23生成式生成式AI兩年前橫空出世，市場對其快速普及的過高期待實屬必然。然圖2所示，現實終究未能追上理想的腳步。那些備受矚目的內容供應鏈用例，其落地進程遠部分內容供應鏈領域的生成式AI采用情況未達預期部分內容供應鏈領域的生成式AI采用情況未達預期為精準洞察組織面臨的核心痛點及其戰略調整方向，IBM商業價值研究院（IBMIBV）聯合Adobe和亞馬遜云服務（AWS），針對組織內容供應鏈轉型現狀開展了一項深度調研。IBM與牛津經濟研究院攜手合作，對1,100位全球大型企業高管進行了問卷調查，其企業年均營收達220億美元。調研樣本涵蓋15個國家、12大行業，深入探討了大型組織如何運用生成式2023預期數據2024實際數據2023預期數據2024實際數據2023預期數據2024實際數據2023預期數據2024實際數據45調研結果表明，內容供應鏈發展并非僅受單一挑戰阻礙，而是受到多重因素影響，部分阻礙過去被忽視。這些挑戰阻礙了生成式AI在內容供應鏈中的落地與推廣，主要涉及高成本、組織變革影響、風險管控需求，以及對AI生成內容的信任危機。值得慶幸的是，盡管存在諸多挑戰，組織仍然能夠從AI賦能的內容供應鏈中獲益，如縮短生產時間、提升內容創意性和靈活性，并能有效緩解AI采用過程中的主要顧慮（見圖3）。的組織對生成式AI的影響力更有信心。84%的組織仍堅信，生成式AI能夠高效驅動個性化體驗的規模化生產與交付。市場熱情已然高漲，關鍵在于如何找到合適的發展眾多領先組織表示，生成式AI投資已為內容供應鏈帶生產效率優化取得顯著成效生產效率優化取得顯著成效74%74%推動創意突破，增強創新決策信心推動創意突破，增強創新決策信心68%68%和適應性優化資產管理，提高靈活性和適應性49%49%盡管面臨挑戰，相比去年，近三分之二（64%）的組織對生成式67生成式AI在內容供應鏈中的內容消費增長迅猛1，組織在內容制作與投放上的投資比例過去一年，組織內容領域的平均支出高達1.677億美元。到2026年，這一投資額預計將增長9.7%，突破1.84億美元。生成式AI賦能的內容供應鏈是應對內容需求激增的關鍵，否則組織難以高效滿足市場需求。這正是AI解決方案深受內容團隊青睞的原因。AI在內容供應鏈領域的應用已逐步展開，然而其落地速度比預期慢32%，涉及30個不同的內容供應鏈用例。2當被問及影響其進展的因素時，高管普遍提到了多個關鍵挑戰（見圖4）。891011“早期實驗促使我們深思，如何確保數據的數量合理、質量可靠、使用時機適當，并具備可審計性。”JamesO’Keefe，Legal&General（英國）市場技術總監采用生成式AI優化內容供應鏈面臨的關鍵風險因素（按組織提及比例排序）61%57%57%56%1.成本2023年內容供應鏈調研顯示，近三分之二的組織認為當前的內容供應鏈預算能夠滿足需求。3一年前，相較于其他內容供應鏈挑戰，“融資與預算審批困難”并未成為組織的關注焦點。短短一年后，成本問題躍升為組織在內容供應鏈部署生成式AI的最大阻礙，61%的高管對此表示擔憂。這種情況是由于組織在生成式AI試驗初期急于推進，過度依賴公共AI平臺所致。但事實證明，這些AI模型仍需優化，并且需要專有數據支持，才能真正契合業務需求。試點階段暴露出數據和基礎架構的隱患，組織需要升級軟硬件、獲取額外授權、招聘與培訓新人才，這些因素都進一步推高了成本。2023年，近50%的組織在未設立完許多早期試點未能成功落地，組織資金受限，難以構建具有說服力的商業案例。精準選擇數據可有效控制成本。“關鍵是如何找到既能創造價值，又能獲得預算支持的AI用例?！?7%57%的高管認為，在生成式AI與內容供應鏈的集成過程中，風險控制措施不足是一個重大隱憂。組織在應用AI時，需規避一系列潛在風險，包括數據隱私泄露、算法偏差以及AI生成內容的倫理挑戰。風險管理是組織應對挑戰的關鍵環節，我們將在下一部分對此進行深入探討。4.對AI生成的內容缺乏信任除了成本和風險問題，56%的高管同樣擔心AI生成的內容可能適得其反，影響業務。鑒于人類語言的復雜精妙，以及AI在信息解讀和表達上的潛在誤差，若缺乏有效治理機制，AI生成內容的準確性和可靠性，可能帶來以生成式AI為核心，采用全面戰略優化內容供隨著AI熱潮逐漸回歸理性，領先組織戰略投資內容供應鏈、深度應用AI助手、完善治理體系，取得顯著回報。調研顯示，這些領先組織在生成式AI和內容供應鏈的整合方面處于領先地位，進展更為深入，并實現了顯著的業務增長（詳見第31頁“研究方法”部分）。采用新技術和新業務流程，不僅能促進員工技能升級、崗位調整，還可能帶來企業文化的深度變革。超過一半（57%）的高管認為，組織變革對內容供應鏈發展至關重要，同時這也是最菲利普·莫里斯國際（PMI）內容供應鏈與營銷技術總監ChrisMuscutt指出：“不管你是否參與，生成式AI項目都會自行推進。挑戰在于，如何讓那些先行的項目仍然符合整體戰略？”完整的內容供應鏈覆蓋多個業務領域、部門、團隊及地區。數據與內容資產可能以不同格式存在，并分布在多個平臺上，未實現互聯互通。為確保企業內容供應鏈能夠高效運行，組織必須消除數據孤島，整合技術和工作流，確保業務優先級、戰略方向、資源配置、預算、人才、時間管理、績效指標及目標的一致性。然而，變革阻力、裁員焦慮以及目標共識缺失，皆可令精心籌謀之功潰于一簣。然而，Legal&General的O’Keefe指出：危機孕轉機，挑戰即契機。“通過內容供應鏈，我們真正突破了部門壁壘，實現了跨團隊的高效協同。為了避免多個團隊在相似領域重我們對部分生成式AI/CSC試驗進行了合并。于是組建了一支“志愿先鋒隊”，并將其劃分為指導小組和工作團隊。我們先行一步，打破壁壘，為后續團隊鋪平道路?！鼻罢靶灾卫頇C制不僅能化解潛在風1213相比同行，行業領先組織更積極實施這些實踐方案。相較于零散的短期項目，領先組織更注重系統性優化，投入更多資源以精簡流程、自動化重復任務，并加強跨部門協作，從而構建更靈活、高效的內容供應鏈。數據顯示，領先組織普遍以業務增長為導向。其中，51%的組織投資內容供應鏈以提升營收，而同行中這一比例僅為相比同行，行業領先組織更積極實施這些實踐方案。的組織通過生成式AI整合數據、營銷資產與智能報表系統，打造高效協同的內容供應鏈的組織已采用智能化審核與審批流程，提高運營效率的組織成功實現個性化內容的大規模交付在AI集成方面，領先組織不僅應對更從容，還取得的組織通過生成式AI整合數據、營銷資產與智能報表系統，打造高效協同的內容供應鏈的組織已采用智能化審核與審批流程，提高運營效率的組織成功實現個性化內容的大規模交付策略的組織深知，健全的治理體系對AI落地至關重要。這些組織采用完善的治理體系，以保障AI合規運作、優化風險管理，并增強市場對AI生成內容的信任度。具體措施包括制定AI策略的組織深知，健全的治理體系對AI落地至關重要。這些組織采用完善的治理體系，以保障AI合規運作、優化風險管理，并增強市場對AI生成內容的信任度。具體措施包括制定AI運營準則、定期審查，并確保AI運營的透明化。這些措施不僅能化解潛在風險，更能為組織的AI能力背書，贏得各方信任。時隔一年，整體格局變化不大。更多的組織（40%）表示，其內容供應鏈由CMO全權主導或參與共治。同時，首席體驗官的管理占比從24%上升至37%，而首席內容官的占比也從11%提升至28%。值得關注的是，內容供應鏈負責人的職能涵蓋多個業務領域，包括市場、銷售、企業傳播、戰略、IT，甚至法律部門。組織各部門廣泛參與內容供應鏈建設，彰顯其戰略重要性，但分散化管理模式也帶來以確保決策能服務于整個內容供應鏈價值鏈，而非局限于單一部門利益。的組織運用模板化內容生產，提高的組織采用了集成式工作管理方案，提升項目全流程透明度30%的企組織表示，其內容供應鏈由30%的企組織表示，其內容供應鏈由1415想充分發揮生成式AI的創造潛能，以系統性方法整合生成式AI的組織，已在多個關鍵領域有效控制風險，充分發揮其潛能。其深度整合生成式AI，并全面激發組織的創意潛能。生成式AI在數據安全方面的關鍵挑戰之一，是如何確保數據來源的完整記錄。相比其他組織，領先組織在數據溯源上的應用率高出67%。數據溯源保障了數據的準確性、完整性和可追蹤性，從而增強AI系統的可信度。健全的數據管理體系不僅確保AI生成對此，Legal&General的O’Keefe表示：“部分上游數據源仍然被割裂，因此，我們的首要任務是整合數據，建立完整的客戶畫像。我們必須確保更多團隊遵循統一標準，因為將其作為戰略數據資產是企業發展的關鍵?！苯∪臄祿芾眢w系不僅確保AI生1617通過風險管理，領先組織如何增強AI生成內容的可信生成式AI的信任度高低，將直接影響組織品牌的整體公信力。相比普通組織，領先組織在AI生成內容的信任度提升方面領先46%。這是如何實現的？這些組織推行透明化管理，并依據標準化規范嚴格審核AI生成內容。相比同行，領先組織在持續模型訓練和改進上的投入高出48%。高度信任AI使團隊能夠充分利用AI生成內容，促進人機的組織實施數據溯源的全流程強管控的組織應用持續模型訓的組織應用持續模型訓通過嚴格監管，領先組織能夠確保AI生成內容的高準確度，同時保持品牌一致性。其中18%的組織已采取全面的AI監督策略，以優化管理效果。這些組織將AI視為創意激發助手，而非人類創造力的替代品。讓AI處理繁瑣的重復性任務，釋放了人類創作者的精力，使其專注于更具戰略價值的工作。AI生成的內容經過品牌優化設定，內容創作者能夠利用AI進行靈感啟發，加速創作進程。Legal&General的O’Keefe認為，強化內容監管和合規審查，有助于提升市場對生成式AI輸出的信任度：“我們始終關注生成式AI模型的質量與可靠性。最開始，我們在低風險環境中進行測試，確保AI在高度可控的環境中運行。現在，我們對特定目標群體進行AI內容的分階段投放，并在一定周期內監測其影響效果。利用這種方式，我們能夠強化質量監管，并確保AI內容符合合規要求?！睌祿戎?，驗證已明，內容創作者的組織對AI生成內容的信任度顯著提升的組織對AI生成內容的信任度顯著提升的組織嚴格監管生成式AI）？1819內容供應鏈投資如何影響企業的創新能力無變化無變化退步提升75%70%68%65%64%數據既治，驗證已明，內容創作者自可縱情創新，智控風險。（見圖6）AI退步提升75%70%68%65%64%各行各業的組織均表示，生成式AI促進了創意能力的提升。大多數高管表示，生成式AI在內容供應鏈上的投資，顯著優化了企業的創意流程（見圖7）。創新思維拓展O9%16%IBM.com副總裁BetsyRohtbart指出：“AI生成的初步構想可能荒誕不經，也可能極具創意，但無論如何，它都在拓寬我們的創意邊界。它幫助我們打破慣性思維模式，讓創意更加多元化。它構建了一個更開放的創意交流平臺，因為AI生成的概念不會帶有個人色彩，團隊能夠更加自由、客觀地進行評判。我們能夠快速生成初步方案，然后再進行人工調整，以確保內容能傳遞人類情感。”6創新思維拓展O9%16%激發創意靈感5%24%PMI的ChrisMuscutt進一步表示：“要釋放創造力，關鍵在于建立清晰的治理框架，明確新工具的使用規范和邊界?！彪S著治理體系的完善，團隊可以更加大膽地進行嘗激發創意靈感5%24%創意思維突破21%11%21%創意獨特性12%23%創意獨特性12%23%深度思考時間o7%29%2021內容供應鏈新小型語言模型與智能體AI小型語言模型（SLM）由最初的小眾概念演變為內容供應鏈戰略的關SLM經過特定數據訓練，可生成高度定制化的內容。SLM的一大優勢在于數據始終存儲在企業防火墻內，避免敏感信息外泄至外部模型。7相較于大型語言模型（LLM），SLM具備成本優勢，其硬件需求和訓練成本更低，組織能夠大幅降低運營支出。8SLM具備顛覆傳統內容創作模式的潛力，使個性化與規?；泊?。僅在12個月前，大多數組織仍依賴LLM驅動內容供應鏈運營。如今，41%的組織已轉向SLM，并將其集成到業務運營中。預計到2025年底，這一比例將攀升至87%。SLM采納率的激增，驗證了其在優化內容創作效率、提升個性化體驗和實現規模化生產方面的強大潛力。目前，60%采用SLM的組織表示，其有效降低了內容運營成本并此外，SLM具備針對性強、安全性高的特點，因此更加可靠，這一點尤為關鍵。因為近六成高管認為，對AI生成內容的信任缺失是推動AI發展的主要障礙。22232425小型化、高效化的模型發展趨勢并非簡單直線推進，其中仍有諸多細節值得關小型化、高效化的模型發展趨勢并非簡單直線推進，其中仍有諸多細節值得關種趨勢反映出組織戰略的調整，即逐步摒棄“一體適用”方案，轉向更具針對性和個性化的語言模型。效率卓越，是邊緣計算與移動應用的理想之選，為精準、個性化的內容交付創造了全新機遇。10應用生成式AI助手，或智能體AI，將成為組織制勝的關鍵之一。相比傳統AI工具，智能體AI不僅能創作內容，還能預測趨勢，并提供最優方案，進而賦能員工、提高工作效率。簡單來說，這類AI具備自主決策能力，能夠執行復雜任務流程（詳見觀點“智能體AI：掀起內容創作新浪潮”）。11領先組織正充分利用這一技術，加快內容創作進程，優化生產效率，并提升整體內容質量。內容供應鏈格局不斷升級，智能體AI成為了新的發展范式。傳統AI實現任務自動化。智能體AI能夠自主執行任務，且具備靈活應變能力、創造力，甚至利用智能體AI，語言模型能夠生成高度個性化、契合語境且極具吸引力的內容，推動內容創作的革命性變革。智能體AI能夠精準把握人類語言的細微差異和用戶偏好，打造高度契合用戶需求的內容，從而提升用戶黏性和品牌忠誠度。此外，智能體AI還能動態調整內容策略，以適應用戶需求和市場趨勢，確保智能體AI在內容審核和合規管理上，同樣具有不可或缺的價值。AI系統能夠深度解析語境與創作意圖，自動檢測潛在風險內容，包括偏見表述、不當信息及版權侵權問題。智能體AI能夠確保組織合規運營，同時防止品牌遭受聲譽無論是否為專有模型，SLM都引契合語境且極具吸引力的內容，推動內容創作的“在快速推進與精準落地的雙重壓力下，把握動態平衡至關重要?！盝amesO’Keefe，Legal&General（英國）市場技術總監從本質上講，試點項目規模較小，更具靈活性和試驗價值。當組織正式推進實施后，需要全面審視內容供應鏈和生成式AI，以查缺補漏、優化資源配置并提升運營效率。但在從試點階段向全面落地轉變時，切勿陷入“貪大求全”的誤區。對于已在多個孤立業務單元并行試點生成式AI內容供應鏈方案的組織，當下亟需全面-首先確定一組關鍵性生成式AI用例，確保核心業務成功落地。深入了解組織內容供應鏈需求后，評估哪些早期試點帶來了顯著成效，哪些環節仍需哪些是核心支撐型用例，需先行部署以鋪墊后續實施。隨后，按照階段性目標制定落-以內容供應鏈的核心使命為北斗，錨定關鍵衡量維度。各利益相關方對內容供應鏈目標、關鍵績效指標（KPI）及衡量標準各有側重，您需要找到一個平衡點來協調這些需求。為確保利益相關方高度參與并提供支持，應定期匯報進展，清晰展示待優化領域，并積極制定下一步發展計劃。272627“制定并優化標準化流程，以提升工作它可能直接導致您的項目前功盡棄。然而，組織往往聚焦于變革的執行層面，卻忽視了團隊凝聚力對項目成功落地的關鍵作用。-構建跨部門AI采用策略，以確保市場、內容開發、IT和運營團隊能夠緊密協作。確保各個部門的代表參與其中，有助于多角度觀點交融，幫助組織更全面地理解不同-遴選變革先鋒，引領轉型浪潮。熱情往往具有強大的感染當組織內部有人率先應用新技術、新工具或新流程，并展現出顯著成效時，團隊的好-將“以人為本”貫穿內容供應鏈的內容創作、交付及評AI的本質價值，在于賦能人類。需針對核心用戶群體的差異化需求，設計精準的參與機制。確保核心用戶深度參與體驗設計、方案優化及系統培訓的全周期。構建靈活的反饋機制，讓用戶獲得及時支持，同時增強其參與感，逐步認同變革，從而積極參與營效能。AI的價值核心在于賦能生產力提升。我期待團BetsyRohtbart，副總裁將生成式AI率先應用于內容標簽、SEO優化和合規審查等重復性任務，并在流程中建立質量檢查機制，組織便可營造一個良好環境，促進團隊進行創意探索。AI效率與人類創造力的協同賦能，使組織在提升內容產能的同時，始終兼顧情感溫度與戰略準度兩大核心維度。需謹記：若未對數據質量及流程可靠性進行充分驗證，自動化僅會加細節決定成敗，而標簽與元數據管理問題長期困擾內容提供商，尤其當團隊缺乏統一標準時，挑戰更為嚴峻。生成式AI能夠大幅提升內容管理善的分類體系。好消息是，組織可以把這看作一次亟待進行的系統性優化，而生成式AI恰好能夠助力這一轉型。完善的數據分類體系，使內容創作者能夠借助AI生成更-促進人機協作。要改變員工對AI的認知，將其視為創意增強工具而非替代品，最有身體驗。創建安全的學習環境，并降低AI體驗門檻，是推動AI認知轉變的第一步。隨后通過眾包模式收集用戶洞察，鼓勵團隊在業務流程中實踐生成式AI，并共享領先首席營銷官（CMO）負責制定內容供應鏈的戰略方向，首席信息官（CIO）則提供技術支持平臺。為降低生成式AI帶來的潛在風險，與IT部門必須建立緊密的戰略協作機制。在共同目標的指導下，這一合作伙伴關系將28293031IBM商業價值研究院客戶體驗與設計全球研究負責人/in/carolyn-heller-baird/cbaird@AWS技術合作伙伴負責人兼技術合作伙伴開發經理/in/rachael-barnett-1105106/rachbarn@IBMConsulting副總裁兼高級合伙人、全球市場營銷產品負責人/in/pierrecharchaflian/Pierre.Charchaflian@AdobeIBMConsulting全球戰略合作伙伴負責人/in/krystal-webber-deiters/kwebber@Adobe云合作伙伴負責人/in/stevedorey/AdobeAWS歐洲、中東和非洲地區高級AWS首席合/in/melissa-mcphail-01a19079/meljane@amazon.co.ukDylanTitherleyAdobe全球聯盟經理/in/dylantitherley/titherle@JayTrestainIBMConsulting智能內容供應鏈合伙人/in/jay-trestain/jay.trestain@我們衷心感謝以下人員為本報告做出了寶貴貢獻：SaraAboulhosn、KiraArnise、NathanBoudreaux、GarthBradley、MartinBuchmann、LiamCleaver、AngelaFinley、FlorinGherghina、ScottHall、GeoffHymas、NauriaKhan、NishaKohli、KristineLawas、HebaNashaat、StephenOllice、RanjithRaman、TaylorRhyne、SherihanSherif、LucySieger、MollyVannucci、JoannaWilkins和AndrewWomack。IBM商業價值研究院與其研究合作伙伴牛津經濟學院合作，聯合IBM的內容供應鏈合作伙伴Adobe和AWS，共同開展了一項雙盲定量調研，對象包括1.101位高級管理人員、業務高管和內容專業人員，他們負責在各自組織推動內容創建和管理戰略、運營及技術。這項調研涵蓋15個國家（澳大利亞、巴西、加拿大、中國、法國、德國、印度、印度尼西亞、日本、墨西哥、沙特阿拉伯、新加坡、阿聯酋、英國和美國）和醫療保健、工業產品、保險、IT、專業服務、零售和電信，電信包括廣播公司和非廣播公司）。這是其類別中規模最大的一項調研，旨在了解組織如何應對日益增長的需求，為更大規模的內容引入更高的個性化水平，同時提高生產力。受訪者也非常了解其組織采用生成式AI的情況，以及是否計劃使用生成式AI來增強當前內容供應鏈。數據結果與品牌無關，反映了與內容供應鏈相關的眾多技術，包括AdobeCreativeCloud、ExperienceCloud和Workfront；AWSalesforceMarketingCloud；SAPMarketingCloud；GoogleCloudPlatform；GoogleAnal調研采用雙維度分析框架，對組織的生成式AI應用水-維度一：應用成熟度。我們依據組織在內容相關活動中應用生成式AI的程度，對其進行分級分類。將組織在生成式AI采用過程中的成熟度分為四個階段：-維度二：業務影響力。本報告收集了組織對生成式AI在其內容供應鏈業務影響的自評數據，覆蓋范圍從-100%到+100%，并涉及多個核心指標，包括客基于各業務指標的影響數據計算平均值，為每個組織生成綜合影響評分。然后，根據評分將組織按從高到低分為四個四分位組。結合生成式AI采用成熟度分析，調研篩選出一批高績效組織。其處于實施或優化階段，并在業務影響評分中名列前茅。調研顯示，相較于樣本中的其他組織，這些領先組織在內容供應鏈領域的整體投資回報率及生成式AI相關投資回報率IBM商業價值研究院與Adobe和AWS聯合出品。2024年3月/cn-zh/services/insights/generative-ai設計引領變革：生成式AI時代的體驗重塑IBM商業價值研究院。2024年6月/cn-zh/services/insights/generative-aiCEO生成式AI行動指南：利用生成式AI推動變革—所需了解的事項和所需采取的行動第2期IBM商業價值研究院。2024年。/cn-zh/services/insights/generative-ai1227a45bcbb087ce-ZHCN-0132研究洞察致力于為業務主管就公共和私營領域的關鍵問題提供基于事實的戰略洞察。洞察根據對自身主要研究調查的分析結果得出。要了解更多信息，請聯系IBM商業價值研究院：ibv@。IBM商業價值研究院(IBMIBV)自創建以來持續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，我們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。需要IBV最新研究成果，請在/ibv上注冊以接收IBV的電子郵件通訊。您可以在Twitter上關注@IBMIBV，或通過https://ibm.co/ibv-linkedin在LinkedIn上聯系我們。訪問IBM商業價值研究院中國官網，免費下載研究報告：/ibv/cn在IBM，我們積極與客戶協作，運用業務洞察和先進的研究方法與技術，幫助他們在瞬息萬變的商業環境體驗設計、技術和運營領域的深厚行業知識，我們已成為全球3000多家最具創新性和最具價值公司值得信賴的合作伙伴。我們全球16萬名專業顧問采用開放經驗和技術融合在一起，加速企業業務轉型。在久經考驗的IBMGarage共創方法論及由Adobe和AWS等技術領導者共同構成的生態系統支持下，我們能為創新賦予速度和規模，針對復雜的全球挑戰提供解決方案。如需詳細了解我們如何利用數據和AI助力企業推動營銷戰略和運營轉型，請訪問/consulting/marketing。從創意到交付，Adobe全程護航您的數字體驗之旅。如需了解更多信息，請訪問A。亞馬遜云科技（AWS）是全球最完備、應用最廣泛的云服務平臺，作為Adobe白金級戰略合作伙伴及首選云服務商，正賦能全球數百萬企業實現數字化轉型。軍工級安全體系、持續突破的云原生創新能力，以及深厚的行業運營經驗，AWS助力客戶顯著降低IT成本、提升業務敏捷性，構建面向未來的數字競爭力。AWS在支持內容供應鏈（與云端之間的內容攝取、處理、創建和分發）以及生成式AI創新方面擁有豐富的經驗。AWS