开始实施 AI 之前的考虑事项

AI 的成功早在编写第一行代码之前就已开始。企业必须采取一系列措施为 AI 的快速发展创造良好环境，例如协调领导层、评估就绪情况以及配备资源和支持。

制定 AI 战略和治理框架

首先，企业需要建立战略基础，确保 AI 计划与业务优先事项保持一致，并从一开始就融入负责任的治理机制。有效的 AI 战略包括以下关键要素：

• 制定与企业战略目标一致的明确、可衡量的目标

• 确定成功指标和关键绩效指标 (KPI)

• 建立 AI 治理框架，确保符合伦理的使用、透明度和合规性

负责任的 AI 并非可有可无，而是企业的当务之急。企业必须将防止偏见、可解释性和数据隐私等原则融入 AI 的设计和部署流程。建立信任是实现 AI 可持续价值的基石。

根据业务需求确定价值领域并选择相应的工具

实现 AI 应用就绪的第一步是通过识别具有高影响力的应用场景，找准 AI 可以创造实际价值的领域，例如：

• 自动执行重复的手动流程

• 提升客户体验

• 提高决策能力和敏捷性

• 从现有数据中挖掘新洞察

工具选择是另一个关键的首要步骤，应该由业务需求而非技术趋势驱动。企业需要基于以下因素评估他们的需求：

• 现有 IT 基础架构的成熟度

• 与当前平台的集成功能

• 供应商支持

• 安全功能

通过将 AI 实施与明确的业务成果挂钩，并选择与其 AI 战略和数据架构相匹配的工具，企业可以避开单纯为了追求 AI 技术而采用 AI 的常见陷阱。

考虑外部支持的潜在作用

最后，许多企业可能还需要外部专业知识来加速其 AI 之旅。聘请管理顾问或参加系统化的研讨会可以帮助企业获得以下支持：

• 跨职能协同

• 变更管理指导

• 数据集成和准备方面的重要专业知识

在业务运营中实施 AI 的方法

进入实际实施阶段后，企业首先应以清晰的战略视角将 AI 集成到业务流程中。真正有效的 AI 集成意味着将 AI 嵌入现有的业务工作流，而不是在事后强行附加。

将 AI 系统与业务流程进行匹配

企业应该花时间来规划 AI 工具如何实现以下功能：

• 与当前应用交互

• 支持特定的业务流程

• 优化而不是干扰员工工作流程

这种一致性是提高采用率并确保 AI 能够带来显著改进的关键。

评估数据质量

数据准备情况是 AI 实施的另一个关键要素，原因很好理解。AI 的运行依赖于得到有效治理的高质量数据，因此，企业必须客观地评估以下因素：

• 数据可访问性、准确性和完整性

• 治理和隐私控制

• 跨不同系统的数据集成

• 实时数据可用性

投资构建统一的数据基础可以极大地促进 AI 的成功应用。

测试和评估

在扩大应用规模之前，企业应通过结构化试点验证业务价值和技术可行性。关键的卓越实践包括：

• 定义明确的成功指标

• 在受控环境中运行试点项目

• 根据反馈进行迭代

• 记录经验教训

试点有助于完善技术和变更管理方法，为更广泛的 AI 应用提供有力的依据。

培养和提升团队技能

员工是企业成功实施 AI 的核心要素，因此企业绝不能忽视在以下领域对员工进行技能提升方面的投入：

• AI 素养和伦理原则

• 实践工具和工作流

• 不断发展变化的角色和职责

• 跨职能协作

赋能员工，确保 AI 成为增效工具，而不是疏离工具。

扩充

在成功试点和完成团队培训后，下一阶段就是在整个企业扩展 AI 应用。有效的 AI 扩展需要满足以下先决条件：

• 试点项目验证了投资回报率

• 配套基础架构准备就绪

• 实现跨职能协同

• 建立健全的治理和监控框架

扩展并非简单地扩大 AI 的应用范围，而是以负责任和可持续的方式推广有效的应用模式。

实现价值

成功规模化应用 AI 可以实现显著价值。企业应通过跟踪以下内容来监控 AI 使用情况和绩效：

• 财务投资回报率

• 效率收益

• 客户和员工体验提升

• 决策敏捷性提高

这有助于客观地衡量业务价值，并确保 AI 部署与战略目标保持一致。

反思和评估

AI 应用并非一次性项目，而是一个持续发展的过程。建议企业通过以下方式持续进行反思和评估：

• 定期审核 KPI

• 审计 AI 的公平性、准确性和合规性

• 建立利益相关方反馈闭环机制

• 基于新认知进行迭代改进

通过植入持续改进的企业文化，企业能够确保其 AI 投资适应未来发展，并持续释放价值。

克服 AI 实施挑战

AI 实施为企业开辟了新的可能性，但这绝非没有挑战。变革阻力、激励措施不一致和不切实际的期望等障碍都可能迅速使 AI 应用偏离轨道。

要确保 AI 实施的专注性和韧性，强大的领导力必不可少。管理人员的关键成功策略包括：

• 赢得管理层的支持

• 设定明确的期望和时间表

• 宣传 AI 的赋能作用，而不是威胁性

• 协调各业务部门的激励措施

AI 本质上具有跨职能属性，需要 IT、数据团队、法务、合规、运营和业务部门协同合作。企业必须采取必要步骤来确保跨职能协作，例如：

• 尽早组建跨职能 AI 联盟

• 建立权责共担的治理架构

• 创造持续对话和反馈渠道

• 营造勇于探索和尝试的企业文化

如果缺乏这种一致性，即使是顶尖的 AI 技术也无法交付可持续的业务价值。

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• 嵌入负责任的治理机制
• 投资员工赋能
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