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IBM
资料(111个)
视频(4个)
AI时代的行业转型——十大行业如何借助AI重塑商业格局
级别:
本报告探讨了AI在不同行业的应用与转型策略。报告指出,AI不仅提升效率,更推动业务模式和产品创新。85%的高管认为AI能推动业务模式创新,89% 认为AI将驱动产品和服务创新。AI投资大幅增长,但许多组织仍停留在效率提升阶段,未充分发挥AI的创新潜力。报告分析了银行、电信、公共...
作者:
IBM
发布时间:2025-04-09
关键字:
行业创新
智能体AI
生成式AI
CEO生成式AI行动指南
级别:
本报告深入解析了生成式AI的最新洞察与战略布局,帮助领导者掌握在22个业务领域应用生成式AI的核心要点与行动策略,推动商业模式创新与运营效率提升。
作者:
IBM
发布时间:2025-04-09
关键字:
生成式AI
企业转型
数据与技术
2025年五大趋势:人智共创未来 点燃创新纪元
级别:
报告指出,生成式AI和智能体AI正在重塑未来的工作方式,但企业面临员工技能缺口和技术债务的双重挑战。报告基于对全球400名领导者的调研,揭示了2025年企业将面临的关键趋势,包括智能体AI的广泛应用、员工再培训的紧迫性、技术债务的增加、AI预算挑战以及业务模式创新的必要性。...
作者:
IBM
发布时间:2025-03-31
关键字:
AI
业务转型
技术债务
智能供应链—洞察变革,驱动增长
级别:
本文由IBM商业价值研究院发布,探讨了生成式AI对供应链的重大变革。报告指出,生成式AI正在全方位革新供应链工作流程,预计到2025年,AI助手将接管大部分常规和事务性工作,自动化决策比例将显著上升。研究显示,领先采纳生成式AI和数据创新的组织年净利润高出同行72%,年收入增...
作者:
IBM
发布时间:2025-03-25
关键字:
生成式AI
智能供应链
自动化
超越常规定势——嵌入可持续性,创造业务价值
级别:
本报告探讨了企业如何通过将可持续性融入核心运营来实现业务转型和价值创造。报告指出,许多企业将可持续性视为报告活动而非转型计划,导致未能充分实现其商业价值。研究发现,将可持续性深度嵌入运营的“嵌入类组织”在盈利能力和收入增长方面表现更优。报告强调,数据和AI是实...
作者:
IBM
发布时间:2025-03-18
关键字:
可持续性
嵌入式可持续性
业务转型
时代新征光启未来:光伏企业引领新能源革命之转型路线图
级别:
报告指出,光伏行业正经历第四轮穿越周期,面临短期极度内卷与长期机遇并存的局面。企业需应对供应链管理不足、渠道赋能与销售管理待提升、运营和数字化能力亟需升级等核心挑战。为构建竞争优势,光伏企业需打造卓越的供应链管理能力、精准的营销和销售管理、集成产品开发管理能...
作者:
IBM
发布时间:2025-03-12
关键字:
光伏企业转型
核心能力构建
供应链管理
筑基御寒 智胜未来——AI引领企业级降本增效新篇章
级别:
本报告探讨了在全球经济增速放缓和市场竞争加剧的背景下,企业如何通过AI技术实现降本增效报告从战略和运营两个层面,提出了包括优化竞争战略、重塑业务模式、调整组织结构、提升净利率和加速库存周转率等具体举措,并结合多个行业案例展示了AI技术在实际应用中的成功实践。最后...
作者:
IBM
发布时间:2025-02-25
关键字:
AI
降本增效
企业级应用
重大技术重置:混合设计如何创造业务价值研究报告
级别:
本文由IBM商业价值研究院撰写,探讨了“混合设计”在企业数字化转型中的重要性。报告指出,随着生成式AI的兴起,企业需要重新思考技术资产,通过混合设计方法整合云解决方案、IT基础设施和生态系统,以实现业务价值最大化。混合设计不仅优化了技术架构,还提升了运营效率和投资回...
作者:
IBM
发布时间:2025-02-21
关键字:
混合设计
生成式AI
技术重置
智能感知型供应链——生成式AI赋能供应链预测中断与释放增长潜力
级别:
报告详细探讨了生成式AI在供应链管理中的实际应用,包括AI助手的使用、智能自动化、虚拟模型的构建等,旨在帮助企业理解和实施生成式AI以提升供应链的敏捷性和竞争力。报告还探讨了生成式AI在供应链中的具体应用,如通过AI助手实现智能自动化、利用虚拟模型进行风险模拟和产品生...
作者:
IBM
发布时间:2025-02-06
关键字:
生成式AI
供应链智能化
自动化与决策支持
AI for GREEN——以场景驱动AI应用,实现企业价值跨越
级别:
报告详细介绍了AI技术在工业与能源领域的具体应用场景和实施路径,还通过多个实际案例展示了AI技术在不同场景中的应用效果和价值。这些内容主要聚焦于如何将AI技术应用于实际业务场景,帮助企业实现智能化转型和可持续发展,提供了具体的操作指南和实施建议。
作者:
施耐德电气
IBM
发布时间:2025-01-13
关键字:
AI
工业与能源
可持续发展
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