生成式 AI 已迅速进入员工的日常工具和管理会议的议程。尽管如此，“什么是生成式 AI，它与传统 AI 有何不同，在企业中究竟有什么用处？”这些问题往往被一笔带过，没有得到清晰的回答。
本文将依据国际定义解释这一概念，用通俗的语言说明其工作原理，介绍土耳其的最新使用数据，并通过示例场景介绍常见的企业应用场景。
什么是生成式 AI？
美国国家标准与技术研究院（NIST）在 2024 年 7 月发布的《生成式 AI 概况》（NIST AI 600-1）中，以美国第 14110 号行政令中的定义为基础，将生成式 AI 定义为这样一类 AI 模型：它们模仿输入数据的结构和特征，以生成源自这些数据的合成内容。根据该文件，这些内容可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。
简而言之，生成式 AI 是指这样的系统：它们不是针对问题返回一个分类或分数，而是生成新的文本、图像、音频或代码。
生成式 AI 与 AI 的区别
“AI”是更宽泛的总括性概念。根据 OECD 于 2023 年更新的定义，AI 系统是一种基于机器的系统，它根据所接收的输入推断如何生成预测、内容、建议或决策等输出。根据 OECD.AI 上发布的说明，在定义中加入“内容”一词，是为了明确该定义也涵盖生成文本、视频或图像的生成式系统。
在这一框架下，二者的区别可以概括如下：
- AI（总体）： 还包括输出主要为预测、分数或决策的系统，如需求预测、欺诈检测、基于图像的缺陷检测和推荐系统。
- 生成式 AI： 这一家族中输出为新内容的子集；它生成电子邮件草稿、报告摘要、产品描述、图像或代码片段。
在实践中，这两种方法常常结合使用：一个模型对风险进行评分，而生成式模型可以将同一结果转化为供员工阅读的摘要。
生成式 AI 如何运作？
根据 NIST 的概况文件，生成式模型旨在生成与其训练数据的统计分布相近的输出；例如，大语言模型通过预测句子中的下一个词或词片段来生成文本。
这种工作方式对企业有一个重要影响。NIST 在同一文件中指出，这种统计预测可以产生准确且一致的输出，但也可能产生与事实不符或内部自相矛盾的输出。该文件将这种俗称“幻觉”的现象称为“虚构”（confabulation），并指出错误内容会以充满自信的方式呈现。根据该文件，这种风险在冗长的开放式回答以及需要专业知识的话题中更为明显。
因此，生成式 AI 的输出，尤其是在会产生后果的决策中，应被视为草稿，并由人来核查。
在土耳其的使用有多普遍？
TÜİK（土耳其统计局）于 2026 年 10 月 2 日发布的《2026 年人工智能统计》公报描绘了两幅不同的图景：
- 个人： 表示使用生成式 AI 的个人比例从 2025 年的 19.2% 上升到 2026 年的 37.6%。使用率随受教育程度提高而上升；在高等教育毕业生中为 62.7%，在高中或职业高中毕业生中为 45.4%。
- 企业： 在员工人数至少 10 人的企业中，2026 年使用任何 AI 技术的比例为 14.0%。
- 行业： 电信、编程和 IT 活动的使用率最高，为 63.7%，其次是出版、广播电视和内容活动，为 57.1%。
行业排名引人注目：内容和软件生产密集型的工作属于使用 AI 最多的群体。由于这两个比例衡量的是不同的单位（个人和企业），无法直接进行比较；尽管如此，个人使用的普及速度提醒我们，员工可能在企业框架建立之前就开始使用这些工具。这一话题在关于管理员工 AI 使用的文章中有单独介绍。
生成式 AI 工具有哪些？
无论产品名称如何，企业中的生成式 AI 工具可以按其生成的内容分类：
- 文本生成工具： 聊天助手；它们生成函件草稿、摘要、译文和报告初稿。
- 图像和视频生成工具： 它们生成设计草稿、产品图片和宣传内容。
- 音频工具： 它们将文本转换为语音，或从会议录音中提取文字记录和摘要。
- 代码助手： 它们为软件团队提供代码建议，并起草测试和文档。
- 内嵌于现有软件中的助手： 添加到办公、电子邮件、ERP 或 CRM 软件中的生成式功能。正如关于现有软件中的内嵌 AI的文章所述，在购买新工具之前先盘点这些功能，往往是更快的起步方式。
企业应用场景与示例
以下示例为示例场景；它们不属于任何特定企业，也不包含任何数字。
示例场景 1：客户函件。 支持团队每天都要从头撰写对类似问题的回复。生成式 AI 依据经批准的知识来源准备回复草稿；员工核查草稿后发送。衡量指标是响应时间和修改率。
示例场景 2：营销内容。 产品描述、营销文案和不同语言的版本都靠手工准备。由生成式模型生成初稿，而品牌和准确性的核查仍由团队负责。如何在营销和销售中取得可衡量的成果，在关于营销和销售中的 AI的文章中有介绍。
示例场景 3：文件和会议摘要。 冗长的合同、技术规格书和会议记录需要阅读和总结。由生成式模型生成摘要和行动清单；并核查摘要是否忠实于原始文件。
示例场景 4：内部知识获取。 在一个程序文件众多的组织中，文件分散在不同的文件夹里，员工很难找到正确的文件。一个仅限于内部文件的助手在回答问题时会引用相关的程序文件。
这四个场景有一个共同点：生成式 AI 加快了草稿的产出，而最终核查和责任仍由人承担。
开始之前的三项核查
- 数据： 以书面形式规定哪些数据可以输入工具。属于 KVKK（土耳其数据保护法）范畴的个人数据问题，在关于符合 KVKK 的内部生成式 AI 政策的文章中有详细介绍。
- 准确性： 明确哪些情况下输出必须经过人工审批，以及如何核实来源。
- 衡量： 在开始之前，为每个应用场景设定成功衡量标准，如时间、错误率或返工量。
结论
生成式 AI 是 AI 中生成新内容的子集；它的能力和风险都源于这种生成方式。TÜİK 的数据表明，个人使用正在迅速普及，而企业使用则相对滞后。
从 Orient Global 的角度来看，最有成效的起步方式是：选择几个重复性的、以草稿为主的工作流程，预先写明数据和控制规则，并通过衡量结果来扩大范围。
为什么物流经验在这里很重要。 上文所作的区分是物流运营每天都要面对的。输出一个数字的预测模型是仓储和配送中常见的工具，而围绕这个数字形成的异常说明、交接摘要以及给承运商或客户的消息，正是生成式 AI 可以加快的草稿类工作，最终核查则由计划员或主管负责。上述三项核查（书面的数据规则、明确的审批点以及在开始前确定的成功衡量标准）在以 KPI 为导向的运营中同样常见。Orient Global 的一位顾问在运营、物流和供应链领域拥有30 多年经验：他曾在一家大型科技分销企业全面负责物流、仓储、技术服务和行政运营，组建并领导 100 多人的团队，并通过以 KPI 为导向的项目实现了运营绩效的持续提升。他还曾在领先的零售、物流和分销组织中管理全国性的仓储和运输业务、大规模配送网络以及网络与产能规划。作为一名工业工程师，他如今通过 AI 和自动化将这种供应链管理规范带给中小企业。了解我们的顾问。
本文仅供一般参考，不能替代法律意见。
#interimmanagement #forwarddeployedengineering