无论是发送短信或邮件时的预测文本与自动更正,还是谷歌/苹果地图提供的实时路况与最佳路线建议,亦或是通过Siri […]

无论是发送短信或邮件时的预测文本与自动更正,还是谷歌/苹果地图提供的实时路况与最佳路线建议,亦或是通过Siri和Alexa设置闹钟、控制智能设备——这些都只是人类利用人工智能(AI)的冰山一角。AI常常在幕后默默运作,但它已经渗透到我们生活的方方面面,成为几乎所有事物的驱动力。
正因如此,全球企业也越来越青睐并大力支持AI的实施。根据麦肯锡的最新调查,78%的受访者表示,他们的组织至少在一个业务职能中使用了AI技术。受访者最常报告将AI应用于IT、市场营销、销售职能以及其他服务运营中。AI之所以蓬勃发展,正是因为它带来了变革性的优势。
然而,要真正释放AI的巨大潜力,需要精心的集成。许多AI项目在试点阶段后便陷入停滞。其中原因包括优先级错位、数据准备不足以及企业文化适应性欠缺。在接下来的部分中,我们将深入探讨企业如何更有效地嵌入这种新时代智能。
AI采纳,简而言之,就是将人工智能技术融入组织的日常工作流程、系统和决策制定过程中。从撰写一封快速邮件,到准备一份PowerPoint演示文稿,再到分析客户数据,AI集成能够全面提升各项业务绩效。
以一款外卖应用为例,AI集成可以实时优化配送路线,减少食物浪费,个性化推荐餐厅,预测需求高峰,并有效检测欺诈交易。但是,如何在您的业务领域内推动这种至关重要的文化转变,同时保持并提升竞争优势呢?企业领导者可以遵循一套结构化的路线图(即五大战略步骤)来着手实施。
AI集成应始终以明确的战略目标为起点。然而,许多组织常常仅仅因为AI的新颖性而追求它,或是因为竞争对手已开始尝试,不愿落后。在这种盲目追逐中,企业所启动的AI项目往往最终成为孤立的试点,无法实现规模化应用。
相反,企业应自问:“AI能带来哪些可衡量的价值?哪些关键绩效指标(KPI)将定义成功?”例如,如果目标是提升客户个性化体验,那么AI计划就应侧重于:
因此,首先明确核心问题至关重要,它将指导后续的所有决策。专业的AI咨询伙伴也能在此过程中提供帮助。
AI依赖历史数据进行学习,而这些数据有时可能反映出世界的不完美之处。一个著名的例子是亚马逊曾推出的一款AI招聘工具,由于其训练数据集主要包含男性候选人的简历,AI错误地将其解读为女性候选人不太受欢迎,该工具后来被弃用。这个案例突显出,数据中的任何偏见或不准确性都可能严重影响最终结果。欲了解更多关于如何实施负责任的AI,请阅读相关文章。
因此,数据清洗和标注对于减少错误和偏见至关重要。此外,为了最大限度地从现有内部数据资产中提取价值,企业还需要:
“AI会取代我的工作吗?”这是当今服务行业从业者最常提出的问题之一。尽管AI在接管重复性任务方面具有优势,但它无法完全取代人类的智慧和经验。因此,企业需要进行细致的调整和适应。员工需要承担新的职责,例如:
这将有助于员工对自己的工作感到更安心,并更有效地利用AI的潜力。
大规模、全企业范围的AI部署看似诱人,但往往并非最佳选择。相反,应优先采用小范围、高影响力的试点项目。例如,与其立即将AI整合到整个营销部门,不如让营销主管和来自不同细分领域的几位高管参与试点。测试一个假设,或进行一项比较分析(仅举例):衡量使用AI工具的团队与未使用AI工具的团队在一周内的效率、准确性、产出和结果如何?
衡量指标可以包括速度、准确性、产出和最终成果。如果使用AI的团队表现更优,那么就可以进一步推广该项目。这种做法有助于:
信任是AI集成的基石。鉴于所有AI系统都将与人互动,企业必须确保其模型在道德、负责任且安全的环境中运行。为此,可以从以下几点着手:
这五大步骤能帮助您构建和集成负责任且智能的AI系统,确保在面对挑战时也能稳健运行。同时,提升AI素养、实施再培训计划以及保持开放沟通,应成为这项工作的不可或缺的一部分。这将确保所有员工都能积极参与,并带来更丰富、更理想的成果。
如今,人工智能不再仅仅是一种正在发展中的技术,而是一场深刻的革命。它是大规模获取真实、可衡量成果的关键。然而,真正的挑战在于如何将其无缝且负责任地整合到复杂的业务流程中。因此,遵循植根于清晰战略愿景的结构化路线图至关重要。对于那些主要专长不在革命性技术领域的企业来说,独自完成这项任务可能会感到力不从心。这时,合适的AI咨询伙伴便能发挥作用,将复杂性转化为清晰的路径。
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