如今，在贸易展览、讲座、活动、书籍、会议、文章以及任何商业环境中，人工智能 (AI) 的应用在企业界都得到了广泛的讨论。各行各业的公司和领导者越来越坚信，人工智能对于保持其在市场上的竞争力和影响力至关重要。
然而，尽管许多公司认识到人工智能的价值，却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带来的可能性。我们看到的大多数情况是一次性的、低影响的试点项目，未能捕捉到人工智能能够提供的真正价值。
企业在实施任何新技术时，通常采用“试点-评估-规模化-成熟”的模式。事实上，许多企业正在不同部门和活动类型之间，使用相同的流程逻辑进行人工智能测试和试点。这些实验通常旨在提高特定领域的效率和生产力，从而让员工有更多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，无法对业务战略产生重大影响，也往往无法大规模地创造价值。
随之而来的问题是：为什么这些试点项目未能发展成为更广泛、更具变革性的举措？答案在于组织内部缺乏对人工智能的战略方针。而人工智能需要清晰的愿景作为指导，并得到领导层（通常甚至是董事会层面）的支持。
如何迈向人工智能的战略性使用
要想让人工智能真正在企业中掀起革命，企业高管和领导者必须重新思考这项技术在企业中的作用。这远不止于部署新软件或实现特定任务的自动化；而是需要通过人工智能的视角重新构想流程、产品，甚至整个商业模式。
构建人工智能领导力
应用面临的主要障碍之一是缺乏能够引领转型的优秀领导力。真正推动人工智能发展的公司，依赖于拥有相应权力的高管和董事会，他们能够就这项技术做出明智的决策。专注于数据和人工智能的副总裁、专业顾问以及专注于创新的治理架构，都是能够加速大规模人工智能应用的典型案例。
文化变革和员工培训
人工智能不仅关乎技术，也关乎人。为了使其得到广泛应用和整合，至关重要的是让员工了解这项技术将如何影响他们的日常工作和行业。持续的培训和培养创新文化对于员工感受到变革的参与并能够积极贡献至关重要。
采用强大的数据策略
人工智能的有效运作依赖于数据。因此，企业必须制定稳健且结构良好的数据战略。这包括安全且合乎道德地收集、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来提取有价值的洞察。
科技巨头的例子
大型科技公司正引领人工智能转型，并成为企业界的标杆。例如，Meta 利用人工智能实现广告流程自动化，最大限度地提升广告活动的覆盖面和效果。另一个例子是亚马逊，它将人工智能应用于其运营的各个方面，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，还可以改善客户体验并提升财务业绩。
与战略目标相结合
为了超越一次性试点，AI 计划必须与公司的战略目标保持一致。AI 应该被视为一种能够更高效、更有效地实现这些目标的工具。例如，如果一家公司希望提高客户满意度，它可以利用 AI 提供实时个性化服务或预测问题发生。AI 应该被纳入组织战略规划的所有重大项目中，并应分配资源用于 AI 的使用和改进。
为了大规模获取人工智能的价值，企业必须克服常见的挑战，例如变革阻力和技术复杂性。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针。
因此，要超越一次性的人工智能试点，企业内部的思维模式和结构需要彻底转变，这并非易事。要让人工智能不再只是昙花一现的潮流，领导者必须将其视为真正组织转型的催化剂，并愿意投入资金，彻底重塑运营模式。
