人工智慧已不再是零售、工業和服務業數位轉型的主要載體之一。儘管如此,公司中的主導爭論仍然被扭曲。許多組織沒有討論如何利用人工智慧創造價值,而是仍然堅持錯誤的問題「為什麼人工智慧不能帶來結果?」實踐和圖像數據表明,答案較少在於技術,而更多在於缺乏策略清晰度和組織準備。.
中心點很簡單:人工智慧本身並不會失敗。當它被視為解決不明確問題的時尚、捷徑或通用解決方案時,它就會失敗。這解釋了為什麼儘管投資量不斷增加,但許多措施並未通過試點階段或產生低於預期的回報。.
關於人工智慧不再是趨勢的流程的討論已經被克服。如今,人工智慧已成為領先組織核心的結構部分。在零售業,它與動態定價、報價客製化、需求預測和庫存管理相結合。在行業中,它對於生產鏈的預測性維護、流程自動化、品質控制和優化變得至關重要。在服務業,它重新定義了客戶服務、營運規劃、財務分析和風險管理。.
不同之處不在於使用人工智慧,而在於以密集、整合和價值導向的方式使用它。取得實際成果的公司並不將人工智慧視為一個孤立的項目,而是將其視為一個跨越行銷、銷售、物流、財務、人力資源和營運的跨層項目。.
在實踐中,人工智慧最大的初始影響仍然集中在營運效率和成本降低上。重複性任務的自動化、減少人為錯誤、流程加速和規模增益是明顯且可衡量的好處。.
然而,這只是成熟的第一階段。大多數先進組織已經使用人工智慧來增加收入、增加利潤和改善決策。在這裡,當領導者開始以更基於事實的方式運作,並得到預測模型、即時分析和場景模擬的支持時,價值就會產生。人工智慧不再只是一種操作工具,並開始影響策略決策。人工智慧實施中的大多數失敗不是技術性的。它們是組織、解決方案設計、文化。在最常見的錯誤中,它們脫穎而出:
- 忽略人工智慧對角色、慣例和決策權的影響,低估了文化影響。.
- 重點關注低規模試點,它們充當技術演示,但在規模化時無法維持生產。.
- 透過嘗試將人工智慧融入舊的價值交付模型來避免流程的重塑。.
- 斷開與客戶的技術聯繫,忽略重新設計旅程應該指導任何人工智慧應用。.
這些錯誤解釋了為什麼如此多的舉措會產生最初的熱情,但經不起時間的考驗。.
該數據來自該公司創始人兼執行長 Emerson Pinha 對市場領先高管的調查 艾圖爾艾, ,強化這個解讀。在所提出的調查中,與人工智慧和創新相關的最大痛苦是“缺乏準備的人”,獲得了絕大多數選票。背景是「缺乏清晰度」「投資報酬率缺乏是感知到的後果,而不是結構性原因。.
投資報酬率不是疾病,而是症狀。正如糟糕的報告並不能單獨解釋學校失敗一樣,缺乏財務回報也不能解釋人工智慧的失敗。它只揭示了以前的問題:決策制定不當、解決方案設計不當以及團隊在操作、擴展和發展模型方面準備不足。.
策略清晰度和準備:問題的基礎
當公司在沒有明確理由的情況下採用人工智慧時,就會表現出缺乏清晰度。人工智慧用於儀表板解決的地方。生成式人工智慧用於簡單的計算和互動。嘗試在不重新設計解決方案架構的情況下更換整個流程。.
缺乏準備超出了人的範圍。它涉及技術架構不足、數據品質低、缺乏治理以及領導者沒有數位素養的集中決策。如果沒有紮實的工程、數據整合和合格的團隊,人工智慧解決方案就無法從頭到尾擴展。.
有趣的是,許多公司表現很多,但表現不佳。執行過度,方向較少。.
在零售業,數位本土公司每天與高品質數據相結合,展現人工智慧的力量。他們客製化產品、整合管道、提高轉換率並擴展產品 终身价值 In this translation, "lifetime value" is accurately translated to "终身价值" in Chinese. The term "终身" means "lifetime" or "throughout one's life," and "价值" means "value." This phrase is commonly used in business and marketing contexts to refer to the total worth a customer brings to a company over the entirety of their relationship. The translation preserves the original meaning and context of the term. 客戶的。這並不神奇。這是為了掌握數據而增加了明確的目的。.
在工業領域,全球領導者利用人工智慧來減少低效率、加速生產週期並降低結構成本。該技術可作為生產力倍增器,使他們能夠在日益緊張的邊緣環境中競爭。.
在服務領域,人工智慧已經改變了客戶服務、庫存規劃、財務管理和內部營運。不同之處在於那些實施孤立聊天機器人的人和那些以人工智慧為中心重新設計完整流程的人。.
人工智慧作為業務彈性的驅動力
在經濟和政治不確定的環境中,人工智慧成為競爭生存的工具,使您能夠大規模減少開支,更快地對市場變化做出反應,並根據數據而不是直覺做出決策。.
富有彈性的公司使用人工智慧來預測情境、調整策略並保護利潤。那些不這樣做的人就會失去敏捷性、競爭力和相關性。.
使用人工智慧作為積分工具的公司和將人工智慧視為策略引擎的公司之間的差異在結果中顯而易見。後者俱有更好的財務績效、更高的客戶滿意度、更快的決策和更高的營運一致性。.
他們不問“在哪裡使用人工智慧”,而是問“如何重新設計其中的業務”。在收取投資報酬率之前投資分期、清晰度和架構。.
因此,人工智慧不會失敗。組織在沒有明確和準備的情況下未能採用它。真正的挑戰不是技術,而是策略和人力。只要企業堅持以投資報酬率為起點,他們就會感到沮喪。正確的道路始於以下基礎:目標明確、人才合格、解決方案周密。.
