新冠疫情加速了企业在客户和员工体验数字化方面的投资，这与我25年的数字化转型职业生涯中看到的任何事情都不同。根据我们最新的研究结果，仅在2023年，大公司就平均承担了20项计划，成本至少为100万美元，决策者预计在未来几年内将承担更多此类项目。
当然，每个行业的领导者最关心的是AI所拥有的潜力。据高盛研究人员称，到2025年，仅在美国，AI投资预计就将达到1000亿美元，然而，许多领导者在没有完全理解AI的潜力的情况下，就被它占据了。AI并不是推动组织变革的第一次大规模技术颠覆，未来还会有其他技术颠覆。领导者必须做的是问问自己，AI在他们的劳动力、运营和更广泛的数字化转型战略中适合的位置。
这里有五个问题可以帮助你确定你应该如何实施你的AI战略。
1.我们为什么要使用AI?
许多领导者被利用AI来发展业务的想法消耗了，但却没有思考他们的企业为什么需要它。与围绕新的数字或技术计划的任何讨论一样，领导人必须从为什么开始。你想要自动化流程吗?你是否希望加快产品开发?你是在试图产生更好的洞察力吗?如果一位领导者不能清楚地阐述AI倡议背后的原因，那么它背后的理性动机和真实动机之间可能存在偏差。
2.我们将如何处理AI?
了解原因后，你必须考虑你的企业希望改进或发展的是什么。你是否希望通过自动执行可重复操作来减少耗时的流程?你的开发人员是否正在尝试更好地识别代码库中的错误?是否需要识别数据集中的模式?你的企业是否希望加快产品或流程开发生命周期?所有AI举措本质上都是一个过程的一部分。AI不构成一个独立的功能，也不应该被视为一项专门的支出。
3.我们将如何实施AI?
一旦你了解了原因和内容，你才能考虑你的企业如何使用来自AI的见解来更好地实现其目标。你的员工将如何应对，他们将如何受益?今天的企业有多个技术合作伙伴，他们可能有很多都说他们可以做AI。但是，你的企业将如何与所有这些合作伙伴合作，将AI解决方案整合在一起?许多企业正在制定AI政策，以定义如何使用AI。有了这些护栏，确保你的企业在使用AI时符合道德、道德和法律。
4.我们是否有正确的数据?
这是领导人未能自问的最重要的问题。我们继续看到，尽管有大型数据管理计划，但许多组织仍面临着数据脱节的挑战。AI只能和你拥有的数据一样好。不准确的数据将导致AI为糟糕的决策提供信息，这仍然是市场上最大的担忧，无论是开放的还是封闭的AI。不完整的数据或包括历史上基于错误决策发生的行为模式的数据将导致AI学习这些行为并提供不准确的见解。
5.我们的企业是否为运营AI做好了准备?
在任何数字化实施的背景下，人员、流程和技术都是同样重要的支柱，但企业往往忽略了人员和流程方面。那些过分强调技术效率和功能的公司可能没有考虑到对最终用户或核心运营功能的影响。在决定大规模实施AI之前，重要的是要考虑你的企业是否真正为企业或部门级别的AI做好了准备。试点项目可以帮助你确定实施是否产生了预期的结果，并更好地了解最终用户将如何与流程交互。如果你不能在整个企业内实现定制化和个性化，AI倡议将更难实施。
AI的世界非常广阔，我们仍在发展我们对AI在企业层面所拥有的潜力的充分理解。然而，很明显，有目的地使用AI来从企业拥有的数据中创建更好的洞察力，可能会对其业务产生深远影响。旅程只需从后退一步开始，并在一开始就提出正确的问题。
