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破解AI试点困局,CEO们这样做

2023-02-18 来源:全球焊接网 |责任编辑:小球球 浏览数:268 全球焊接网

核心提示:  如何突破AI试点困局?  究竟什么阻碍了企业进一步释放人工智能价值?埃森哲最近针对15个国家1,615位首席高管的调查,连同对于首席执行官(CEO)和AI专家的深入采访,发现了一个简单事实:CEO们缺乏对AI技术的

  如何突破AI“试点困局”?

 

  究竟什么阻碍了企业进一步释放人工智能价值?埃森哲最近针对15个国家1,615位首席高管的调查,连同对于首席执行官(CEO)和AI专家的深入采访,发现了一个简单事实:CEO们缺乏对AI技术的清晰认识,并未充分发挥领导力在组织内制定及部署规模化战略。

 

  CEO时常面临以下问题:

 

  数据和AI战略如何与长远的组织目标对齐?

 

  在我的领导团队中,可以由谁来实现企业的AI愿景?

 

  我们应当积极实施哪些具体行动,同时要放弃哪些?

 

  如何制定人才、技术与生态伙伴战略?

 

  如何开发并部署负责任的AI?

 

  知识缺口导致的问题之一,就是多数CEO利用数据和AI深化企业转型时过于谨慎,在实施试点项目之后停滞不前,难以有效规模化AI并充分发挥其潜力——我们将此状况称为“试点困局”。其结果是,富有前景、能够帮助企业提高生产率和创新能力的AI相关提案只会被搁置在CEO的办公桌上。

 

  有鉴于此,我们为CEO提出四项行动建议——从构建符合自身的AI相关知识体系,到在整个组织中嵌入AI流程——帮助CEO设定优先事项,加速推动AI在组织内的规模化应用。

 

  行动1:全面普及数据和AI知识CEO应确保自己和其他高管人员清晰了解AI如何发挥作用,而非只是宽泛讨论其带给企业的潜在价值。此外,全员使用AI是企业规模化应用AI的成功标志之一。为了触达各个层面的员工,CEO应推动全面的变革管理计划,更新企业文化。此类举措的核心为内部教育项目——培训员工更有效地共享数据和AI模型,使之成为日常职责的一部分。

 

  埃森哲通过构建“未来人才平台(FutureTalentPlatform)”解决此问题,帮助员工以数字化方式快速获取特定领域知识,实现AI培训即服务。通过多维度的技能分析算法定制学习内容,切中员工的项目或工作需求;培训内容涵盖从初步认知到熟练应用不同阶段,从而促进企业形成持续学习的文化。同时,该平台汇集海量AI相关的培训内容,灵活的模块化内容组合,助力员工的技能更新,突出培训效果。

 

  行动2:确保AI战略与业务目标一致CEO必须立足未来,以价值为导向,加快建设从被动响应到主动预测的商业模式。他们须为此制定具前瞻性的人工智能和数据战略,在组织内部清晰传达,并在落地过程中动态监测,确保企业按照既定目标与计划前进。

 

  与这一高管战略相关的优先事项还包括:清晰阐明数据和AI如何为企业创造价值;设置与AI相关的关键目标、用例和项目;决定应该使用哪些数据来完成更准确的业务预测;以及设法帮助员工诠释AI系统做出的各种建议。

 

  例如,一家总部位于香港的跨国保险公司,正加速迈向以AI驱动的数字化保险企业的行列。它通过评估企业在AI能力、运营模式、数据治理、数据质量、AI道德、业务应用场景及其带来的价值等方面所处的位置,对标行业领军者优化AI战略和商业用例,拟定了15项改进措施并制定了未来三年的发展路线图。这一系列举措,加速其成为一家由AI驱动的数字化保险企业。

 

  行动3:打造数据驱动的智能技术组合

 

  面对海量数据,传统的企业管理系统架构往往会阻碍企业最大程度收获AI价值,因此,CEO需着力投资打造先进的数据和AI平台,让安全、统一、真实的数据,贯通业务流程与员工体验的每一环节,并与可量化的业务成果全面联系在一起。

 

  泰国汇商银行利用云升级了数据环境,简化数据和分析结果的访问和使用,为不同部门、不同职能的员工提供决策所需的洞察。例如,为了改善ATM现金管理,该团队将人工智能和先进的机器学习技术相结合,分析了1200多万个交易数据点和200多个变量(如地点、发薪日、季节和节假日等),以确定每个ATM的最佳现金水平。该公司还实施了专项计划,为有效、安全地使用数据和分析工具创建明确的指导原则。通过这些举措,泰国汇商银行能够利用源源不断的数据,持续支持业务发展。

 

  行动4:始终以人作为决策者

 

  AI旨在帮助企业更高效地实现目标,而非将基本控制权交给机器。为此,CEO须致力实现“AI赋能”的决策架构,这种架构可以在计算机主导和人类主导的决策之间取得恰当平衡。

 

  ZeeEntertainmentEnterprises率先使用了一款AI工具来筛选用户提交的视频,以决定是否在其平台上公开发布。如果AI系统批准了内容,Zee在发布之前不会再做进一步的人工审查。但若是AI阻止了内容(AI的过滤配置偏于谨慎),员工则将进行第二轮审查,并做出最终决定。据Zee估算,AI发起的阻止中,87%后续得到了人工审查员的支持。但是,通过由AI担负繁重的初步审查,Zee做出内容批准决定的速度得到了大幅提升;此外在该模式下,员工拥有更多时间来从事附加值更高的活动。

 

  AI决策架构的另一项益处为,有助于企业对AI的局限性和风险保持警惕——例如,AI建议的优劣取决于基础数据和假设;AI缺乏道德指引;以及人们可能很难跟踪监测AI技术的内部决策过程。

 

  展望未来,人工智能将对商业世界产生更加深远的影响,各行各业都在投入资金开发人工智能,从而不断优化产品和服务,提升核心竞争力,并通过探索新的业务模式推动企业明智转型。企业若想将AI的潜在价值切实地转变为企业的收益,就需要从企业CEO开始彻底改变空谈多于行动的现状,塑造价值闭环,引领企业增长。

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