破解AI试点困局,CEO们这样做

埃森哲2022-07-06 12:39

新冠疫情深刻改变了人们的工作和生活方式,也加快了企业数字转型的步伐。在这一过程中,人工智能(AI) 等新兴技术得到了更广泛的探索与应用。埃森哲调研显示,随着新冠疫情的常态化发展,59%的企业已加大在AI和机器学习上的投入。例如,麦当劳正大力投资数据基础、机器学习和移动技术,以改善用户体验;优步、蚂蚁集团和亚马逊亦纷纷授权员工利用AI突破组织瓶颈,作出更精准的决策。

毋庸置疑,企业已清楚认识到AI具备广阔的应用前景,如在优化用户与员工体验、提升运营效率、保障生产安全、驱动商业模式转型,并践行可持续发展等。但即便如此,企业利用AI推动转型仍然步履迟缓。IDC指出,2021年72%的中国企业仍在人工智能单点试验或局部落地的阶段踌躇不前,并未持续深入地进行部署。

破解AI试点困局,CEO们这样做


如何突破AI“试点困局”?


究竟什么阻碍了企业进一步释放人工智能价值?埃森哲最近针对15个国家1,615位首席高管的调查,连同对于首席执行官(CEO)和AI专家的深入采访,发现了一个简单事实:CEO们缺乏对AI技术的清晰认识,并未充分发挥领导力在组织内制定及部署规模化战略。


CEO时常面临以下问题:

数据和AI战略如何与长远的组织目标对齐?

在我的领导团队中,可以由谁来实现企业的AI愿景?

我们应当积极实施哪些具体行动,同时要放弃哪些?

如何制定人才、技术与生态伙伴战略?

如何开发并部署负责任的AI?


知识缺口导致的问题之一,就是多数CEO利用数据和AI深化企业转型时过于谨慎,在实施试点项目之后停滞不前,难以有效规模化AI并充分发挥其潜力——我们将此状况称为“试点困局”。其结果是,富有前景、能够帮助企业提高生产率和创新能力的AI相关提案只会被搁置在CEO的办公桌上。

有鉴于此,我们为CEO提出四项行动建议——从构建符合自身的AI相关知识体系,到在整个组织中嵌入AI流程——帮助CEO设定优先事项,加速推动AI在组织内的规模化应用。


行动1:全面普及数据和AI知识

CEO应确保自己和其他高管人员清晰了解AI如何发挥作用,而非只是宽泛讨论其带给企业的潜在价值。此外,全员使用AI是企业规模化应用AI的成功标志之一。为了触达各个层面的员工,CEO应推动全面的变革管理计划,更新企业文化。此类举措的核心为内部教育项目——培训员工更有效地共享数据和AI模型,使之成为日常职责的一部分。

埃森哲通过构建“未来人才平台(Future Talent Platform)”解决此问题,帮助员工以数字化方式快速获取特定领域知识,实现AI培训即服务。通过多维度的技能分析算法定制学习内容,切中员工的项目或工作需求;培训内容涵盖从初步认知到熟练应用不同阶段,从而促进企业形成持续学习的文化。同时,该平台汇集海量AI相关的培训内容,灵活的模块化内容组合,助力员工的技能更新,突出培训效果。


行动2:确保AI战略与业务目标一致

CEO必须立足未来,以价值为导向,加快建设从被动响应到主动预测的商业模式。他们须为此制定具前瞻性的人工智能和数据战略,在组织内部清晰传达,并在落地过程中动态监测,确保企业按照既定目标与计划前进。

与这一高管战略相关的优先事项还包括:清晰阐明数据和AI如何为企业创造价值;设置与AI相关的关键目标、用例和项目;决定应该使用哪些数据来完成更准确的业务预测;以及设法帮助员工诠释AI系统做出的各种建议。

例如,一家总部位于香港的跨国保险公司,正加速迈向以AI驱动的数字化保险企业的行列。它通过评估企业在AI能力、运营模式、数据治理、数据质量、AI道德、业务应用场景及其带来的价值等方面所处的位置,对标行业领军者优化AI战略和商业用例,拟定了15项改进措施并制定了未来三年的发展路线图。这一系列举措,加速其成为一家由AI驱动的数字化保险企业。


行动3:打造数据驱动的智能技术组合

面对海量数据,传统的企业管理系统架构往往会阻碍企业最大程度收获AI价值,因此,CEO需着力投资打造先进的数据和AI平台,让安全、统一、真实的数据,贯通业务流程与员工体验的每一环节,并与可量化的业务成果全面联系在一起。

泰国汇商银行利用云升级了数据环境,简化数据和分析结果的访问和使用,为不同部门、不同职能的员工提供决策所需的洞察。例如,为了改善ATM现金管理,该团队将人工智能和先进的机器学习技术相结合,分析了1200多万个交易数据点和200多个变量(如地点、发薪日、季节和节假日等),以确定每个ATM的最佳现金水平。该公司还实施了专项计划,为有效、安全地使用数据和分析工具创建明确的指导原则。通过这些举措,泰国汇商银行能够利用源源不断的数据,持续支持业务发展。


行动4:始终以人作为决策者

AI旨在帮助企业更高效地实现目标,而非将基本控制权交给机器。为此,CEO须致力实现“AI赋能”的决策架构,这种架构可以在计算机主导和人类主导的决策之间取得恰当平衡。

Zee Entertainment Enterprises率先使用了一款AI工具来筛选用户提交的视频,以决定是否在其平台上公开发布。如果AI系统批准了内容,Zee在发布之前不会再做进一步的人工审查。但若是AI阻止了内容(AI的过滤配置偏于谨慎),员工则将进行第二轮审查,并做出最终决定。据Zee估算,AI发起的阻止中,87%后续得到了人工审查员的支持。但是,通过由AI担负繁重的初步审查,Zee做出内容批准决定的速度得到了大幅提升;此外在该模式下,员工拥有更多时间来从事附加值更高的活动。

AI决策架构的另一项益处为,有助于企业对AI的局限性和风险保持警惕——例如,AI建议的优劣取决于基础数据和假设;AI缺乏道德指引;以及人们可能很难跟踪监测AI技术的内部决策过程。


展望未来,人工智能将对商业世界产生更加深远的影响,各行各业都在投入资金开发人工智能,从而不断优化产品和服务,提升核心竞争力,并通过探索新的业务模式推动企业明智转型。企业若想将AI的潜在价值切实地转变为企业的收益,就需要从企业CEO开始彻底改变空谈多于行动的现状,塑造价值闭环,引领企业增长。

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