为什么为AI做好准备很重要

人员、流程和平台如何发挥作用

可操作的要点以及如何从现在开始

做好人工智能准备意味着什么？

领导者不断扫描视野，寻找下一个改变游戏规则的创新。今天，它就在这里。正如我们在关于为人工智能革命做准备的系列文章中所讨论的那样，我们都站在系统性转型的悬崖边上。我们正在进入一个数据价值超过黄金或石油（黑金）的时代。

无论您将数据视为燃料还是贵金属（甚至对于那些根本不将数据视为可替代资产的人来说），数据都是企业的主要货币。人工智能已经成为一种复杂的提取工具。企业现在在人工智能准备阶段的位置将决定其未来的位置。

AI 就绪意味着拥有适当的人员、流程和平台，以便将 AI 无缝地整合到业务运营的核心中。首先，让我们在考虑人工智能就绪意味着什么时，先阐明一些关键因素。

01 让企业为AI做好准备

用AI愿景召集团队

掌舵人的愿景至关重要。领导者需要安全地引导他们的组织走向一个新的领域。你必须制定一个清晰的路线图，其中人工智能不是一个孤立的项目，而是融入你的战略计划的结构中。领导者对人工智能的好奇心理所当然，这种能量引发了一种新的颠覆的开始。

然而，人工智能不是一种你可以买到现成并直接能获得好处的工具。它需要一套独特的技能。一支由现代炼金术士组成的团队——数据科学家、工程师和机器学习专家——必须将您的数据转化为黄金。但是，使用人工智能是否意味着组织中的每个人，甚至大多数人都需要成为炼金术专家？绝对不行。

人工智能的真正价值在于如何应用这些“黄金洞见”。一旦开采，黄金需要适合用途。组织中的非技术专业人员可能缺乏数据科学专业知识，但拥有上下文知识和经验，是利用这些见解的完美“工匠”。

营销人员可以将这些数据黄金塑造成有针对性的策略或复杂的活动。由于其高导电性和使用寿命，工程师可以利用这种黄金为企业硬件构建持久、高效的系统。运营团队可以将这些数据转化为强大、可持续的流程，保护组织免受风险。领导者可以建立与这些见解的财务价值相关的标准。他们甚至可以利用自己的黄金洞察力：在必要时修复、治愈和加强组织。

要获得人工智能的全部好处，需要一支具有强大技能和意愿的团队来执行愿景。

拥抱 AI 需要改变组织文化。这是关于通过让您的船员为人工智能将带来的工作流程和角色的转变做好准备，让他们为这一新旅程做好准备。培养好奇心、开放性和学习的文化变得至关重要。这对于企业中的每个角色都是必要的，从实习生到高管。

最后，你不能独自进入这些未知领域。您需要一个强大的合作伙伴和供应商网络，他们可以指导、支持甚至挑战您。合作伙伴可以是供应商、集成商、顾问等。他们是各自领域的专家，是您组织的共生延伸。

使流程AI就绪

将智能注入任何流程都涉及了解组织的流程成熟度阶梯 - 评估您当前的“原样”流程和您理想的“未来”状态。从手动流程到自动化、智能、优化和颠覆性，我们到了最后一个目的地。

在考虑将机器智能注入任何流程之前，您必须清点当前的手动流程。这涉及绘制工作流程，识别低效率，并识别自动化和人工智能带来重大改进的机会。让关键利益相关者参与进来，确保每个人都了解利害关系，并准备好迈出变革的第一步，这一点至关重要。

凭借对手动流程的理解，我们为自动化铺平了道路。这可能涉及使用软件或硬件系统来执行以前需要人工干预的任务，从而有效地提高效率并减少人为错误。虽然自动化本质上不需要人工智能，但自动化手动流程通常是更高级智能流程的必要前提。

但是，当我们导航流程以准备好人工智能时，不要放错你的道德指南针。人工智能虽然强大，但也带来了一系列伦理挑战。作为领导者，您有责任确保注入机器智能的任何流程都尊重员工、合作伙伴和客户的权利，避免歧视或偏见。这一原则强调了对人工智能负责任的需求，其中包括人工智能系统的公平性、可解释性、可靠性和安全性。必须确保人工智能系统对所有涉及的个人和社区都是透明、包容和尊重的。

此外，人工智能模型做出的决策应该是透明的，对人类来说是可以理解的——可解释的人工智能（XAI）——以建立与用户和利益相关者的信任。此外，道德人工智能坚持使人工智能与人类尊严、权利、自由和文化多样性的原则保持一致。它包括确保隐私和数据保护，防止有害使用人工智能，以及推广没有偏见和值得信赖的人工智能。您必须在 AI 技术的设计、开发和部署中注入这些价值观。这种平衡确保了人工智能计划为人类服务，并在提高效率和增长的同时为社会做出积极贡献。

在这个数据泄露和网络攻击的时代，您需要保护您的宝藏 - 数据。你负责强大的数据治理实践，以保护个人隐私并确保遵守所有相关法规。这还包括在您的公司 IP 中不分青红皂白地使用 AI。如果不加以检查，使用您的数据护城河来训练 AI 服务，甚至将开源 AI 模型引入内部，可能会给您公司的受保护机密带来灾难。

虽然自动化手动流程是将机器智能注入其中的筹码，但必须仔细考虑治理、监督和安全性，以确定流程是否为 AI 做好准备。

将上下文管道连接到AI

数据是人工智能的支柱。但这不仅仅是关于拥有数据。它需要正确的数据，在正确的时间，以正确的形式。这需要一个强大的数据基础设施，能够存储、处理和管理为您的人工智能系统提供动力的大量数据。这是关于将原始数据提炼成有价值的见解，创建自己的数据护城河。

以前，将智能应用于数据（机器或人类）的唯一方法将涉及数据遍历提取、清洁、批处理、微批处理、质量控制和细化的迷宫式管道。但是，相对较新的架构模式允许您近乎实时地从较小的数据源（甚至是单个端点）流水线数据，以便机器智能发挥分析魔力。这为从数据中获取价值提供了相当强大的冲击力。当然，需要考虑一些因素。

通过 AI 就绪流程流水线的数据需要为速度、规模和安全性而构建的平台。这意味着企业可能用来将机器智能纳入其流程的任何技术平台都应该具有关键属性。

但首先，您必须知道数据来自何处以及如何生成。这是上下文管道开始的地方。这是关于增加您对数据的信心，以便它为问题提供准确的答案。上下文管道为 AI 提供与企业相关的数据，从而推动机器智能。

例如，如果你依靠像ChatGPT（或其他大型语言模型系统）这样的生成性人工智能来产生仅来自你的数据的答案，你怎么能确定它是正确的，而不仅仅是编造信息？用其他独立数据补充在生成式 AI 中训练的数据可以通过提供更多的背景来减少幻觉的可能性。

另一个常见的例子是，如果您的公司有多个记录系统，并且数据未协调。如果CRM数据与营销数据不同，并且他们说的话与ERP系统不同，领导者如何做出决策？哪一个是对的？也许没有。也许全部。您可能有一个数据湖。但是，如果数据在进入该存储库之前没有协调，则上下文可能会在湖中的大量数据中丢失。此外，错位的数据可能植根于当前领导层的OKR，或者更糟糕的是，过去的利益相关者，或者更糟糕的是，被忽视的流程多年未更新。

为人工智能做好准备也意味着拥有合适的技术。计算能力、硬件、云服务、集成和自动化功能必须到位才能实现您的目标。从整合系统、操作系统和分析系统的角度考虑它们，或者用更现代的说法，智能系统。 

在简单的端到端流程中获取、转换和分析数据。如前所述，企业使用临时存储库，例如数据湖、数据仓库、数据湖房屋和数据集市，以便机器智能可以为数据开发模型。缺点是很难在这些环境中实现实时更改。

幸运的是，现代平台现在可以从任何地方获取数据，无需 ETL 即可转换数据，并动态分析数据，而无需通过临时存储库进行过滤。无论您目前使用哪种平台类型，要为 AI 做好准备，需要做的不仅仅是适应 AI。您的战略计划应围绕 AI 制定。换句话说，当与现代集成系统配对时，您可以使您的记录操作系统 AI 就绪。这种耦合通过为您的智能系统提供上下文管道来确保充分利用 AI。

02 企业如何采用AI就绪型思维方式

步入人工智能时代不仅仅是采用新技术。这是思维方式的转变。以下是我们为人工智能就绪组织的标志提出的简短列表。

1.明确的目标。了解您想用 AI 做什么。了解您可以使用 AI 做什么。根据资源和投资的限制，了解您可以使用 AI 做什么。拥有正确的愿景、领导力和知识工作者来定义、识别和执行用例流程和预期结果是一个很好的开始方式。

2.良好的文档。必须明确定义、创建、维护或弃用流程，以实现 AI 就绪性。

3. 问责制和一致性。 流程所有者对其受控流程有完整的了解和管理权。利益相关者由流程所有者任命、组装和调整。所有利益相关者在机器智能的应用方面都有发言权。拥有负责和一致的流程管家等同于定义明确的流程。只有两者兼而有之，企业才能为人工智能做好准备。

4. 优先次序。 需要在多个维度上定义优先级的层次结构。优先级的一些归因包括复杂性、风险、努力程度、内部服务与外部服务、KPI 或 OKR、技能与意愿、责任-道德-可持续等。定期重新审视优先事项以确定人工智能就绪的路线图至关重要。

5. 自动化。自动化手动流程对于创建上下文管道以将智能注入数据端点至关重要。自动化的好处是巨大的，但降低风险、降低复杂性、提高价值实现速度和创建规模取决于消除手动流程。

6. 数据。人工智能将数据转化为信息和可操作结果的能力是前所未有的。这也是必不可少的。访问这些数据，无论其类型以及访问、转换和移动数据的速度如何，都必须是人工智能的优先事项。这包括信息系统记录、元数据、主数据、参考数据、标签和日志。让 AI 做好准备需要一张地图，说明数据的位置、为什么有价值、知道谁拥有它，以及它目前是如何生成、挖掘、提炼、保护和治理的。

为 AI 做好准备是一项涵盖人员、流程和平台的系统性转型。它需要数据科学家、机器学习专家和非技术人员等熟练人员，他们可以利用 AI 见解并将其应用于各种角色。应该培养一种好奇心、开放性和学习的文化，并有强大的合作伙伴和供应商提供支持。在可能的情况下，必须对流程进行映射、评估和自动化，同时尊重道德考虑并保持强大的数据治理。平台必须能够在正确的时间、以正确的形式和安全的方式处理数据。

在 AI 时代，您需要明确的目标、全面的文档、负责任的利益相关者、优先级和高水平的自动化才能做好准备。这是思维方式的重大转变，需要不断学习和适应。流程成熟度阶梯 （PML） 可以作为您的指南，尤其是在自动化手动流程时。每个系列文章中都有实用信息，可帮助您从对 AI 充满好奇转变为对 AI 就绪甚至更远。

那么，您的 AI 就绪情况会是什么样子？无论您处于旅程的哪个阶段。不要犹豫，联系我们，帮助您的企业做好人工智能准备，开启转型之旅。