在贸易展览会、讲座、活动、书籍、会议、文章，乃至任何当今的商业领域，人工智能（AI）的应用都在企业界被广泛讨论。来自不同行业的公司和领导者越来越相信，人工智能对于保持其在市场中的竞争力和相关性至关重要。
然而，尽管许多公司认识到人工智能的价值，但很少有公司能够以战略性和变革性的方式有效地整合这项技术所带来的可能性。我们看到的，大多数情况下都是一些孤立的、影响甚微的试点项目，这些项目并没有真正展现出人工智能所能带来的价值。
企业通常采用“试点-评估-规模化-成熟”模式来实施任何新技术。对于人工智能，许多组织确实正在不同部门和不同类型的活动中进行测试和试点，并采用相同的流程逻辑。这些实验通常旨在提高特定领域的效率和生产力，从而让员工腾出时间专注于更高价值的活动。虽然这些举措很重要，但它们往往存在局限性，难以对业务战略产生显著影响，也常常无法大规模地创造价值。
由此产生的问题是：为什么这些试点项目不能发展成为更广泛、更具变革性的举措？答案在于组织内部缺乏人工智能的战略方法，而这种方法需要清晰的愿景指导和领导层的支持——通常也包括董事会层面的支持。
如何迈向人工智能的战略性应用
要让人工智能在企业中真正发挥革命性作用，高管和领导者需要重新思考这项技术在其业务中的角色。这远不止于实施新的软件或自动化特定任务；而是要从人工智能的角度重新构想流程、产品，甚至是整个商业模式。
构建人工智能领导力。
阻碍主要障碍之一是缺乏能够指导转型所需的专业领导者。真正推进人工智能发展的公司，其高管和董事会都具备就这项技术做出明智决策的能力。设立专门负责数据和人工智能的副总裁、聘请专业顾问以及建立以创新为中心的治理机制，这些都是能够加速人工智能大规模应用的有效方法。
文化变革和员工培训
人工智能不仅仅关乎技术，更关乎人。为了使其得到广泛应用和整合，员工必须了解这项技术将如何影响他们的日常工作和所在行业。持续的培训和创新文化的倡导至关重要，这样员工才能感受到自己是变革的一部分，并积极做出贡献。
采用稳健的数据战略
人工智能的有效运行依赖于数据。因此，企业必须制定稳健且结构完善的数据战略。这包括安全且合乎伦理地收集、存储、处理和分析数据。企业需要做好处理海量数据的准备，并利用机器学习和深度学习工具从中提取有价值的洞见。
大型科技公司的例子
大型科技公司正引领人工智能转型，并为其他企业树立标杆。例如，Meta 利用人工智能实现广告流程自动化，最大限度地扩大广告覆盖面并提升广告效果。另一个例子是亚马逊，它将人工智能应用于运营的各个方面，从产品推荐到物流管理。这些案例表明，如果战略性地运用人工智能，不仅可以改变内部流程，还能改善客户体验并提升财务业绩。
与战略目标相融合
为了超越零散的试点项目，人工智能计划必须与公司的战略目标保持一致。人工智能应被视为一种工具，能够帮助公司更高效、更有效地实现这些目标。例如，如果公司希望提高客户满意度，可以探索利用人工智能提供实时个性化服务或预测潜在问题。人工智能应融入构成组织战略计划的所有重大项目中，并应为其应用和改进分配资源。
为了大规模地发挥人工智能的价值，企业必须克服一些常见的挑战，例如对变革的抵触情绪和技术复杂性。这一过程需要富有远见的领导力、对数据基础设施的投资以及优先考虑长期成果的战略方法。
因此，要超越一次性的AI试点项目，企业内部需要转变思维模式和组织结构，这绝非易事。为了使AI不仅仅是昙花一现，领导者需要将其视为真正组织变革的催化剂，并愿意投资并彻底重塑其运营模式。
