生成式AI在内容供应链领域备受关注，它为内容创作和交付带来了新机遇，但落地过程面临诸多挑战。组织需采取有效策略，充分发挥其潜力，提升投资回报率。

1. 应用现状与挑战：内容消费增长促使组织加大内容制作投资，生成式AI成为满足市场需求的关键，但落地速度比预期慢32%。成本、组织变革、风险管控和内容信任是主要阻碍。成本方面，初期依赖公共AI平台，后续软硬件升级、人才招聘培训等推高成本；组织变革涉及多部门，管理权限分散，协调困难；应用AI需规避数据隐私、算法偏差等风险；AI生成内容的准确性和可靠性也引发担忧。

2. 领先组织的实践与成效：领先组织采用全面战略，深度应用AI助手，完善治理体系，取得显著回报。它们以业务增长为导向，注重系统性优化，内容供应链投资回报率比同行高22%，AI集成投资回报率高30%。通过透明化管理、严格审核、持续训练模型提升AI生成内容信任度，将AI视为创意激发助手，促进人机协作，推动创新。

3. 技术新趋势：小型语言模型（SLM）在内容供应链中作用日益重要，它能生成定制化内容，具有数据安全、成本低等优势，预计到2025年底，其集成到业务运营中的组织比例将升至87%。智能体AI可自主决策、执行复杂任务，能提升内容个性化和质量，在内容审核和合规管理中也有重要价值。

4. 行动指南

大处着眼，小处着手：试点项目后全面审视内容供应链和生成式AI，关注协同作用，确定关键用例，制定落地方案，以核心使命为导向，协调利益相关方需求。

重视变革管理：构建跨部门AI采用策略，遴选变革先锋，将“以人为本”贯穿内容供应链全流程，增强员工参与感和认同感。

有效风险管控：先将生成式AI用于重复性任务，构建数据分类体系，促进人机协作，推动CMO与CIO形成战略联盟，降低风险，释放创新潜能。

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