人工智能被困住不是因为技术——而是因为恐惧。本指南向CIO展示了如何将停滞的飞行员转化为实际影响。
过去两年，CIO们被告知，人工智能是自互联网发明以来最新且最具颠覆性的创新。如果他们不能立即用人工智能改变工作流程，就有可能落后于竞争对手，现有的技术结构将像摇摇欲坠的纸牌屋一样倒塌。
FOMO（害怕错过）很强烈，我接触过的许多高管都承认，他们在还没拿到地图之前就已经被逼入竞选。“我们担心竞争对手会利用人工智能获得竞争优势，而我们不会，”主要观点依然萦绕心头。
于是预算被分配。
工具正在购买。
紧张感不断加剧。但什么都没变。
事实上，波士顿咨询集团的一份报告显示，超过74%的公司都在努力扩大人工智能的价值。内部有色人种默默停滞，预算枯竭，承诺的转型根本不存在。
那么，CIO是如何从实验走向有意义的业务价值的呢？他们又是如何在不被框架、流行词和压力淹没的情况下做到的？
一、恐惧驱动的陷阱
技术不是——也绝不应该是——瓶颈。动力也不是。真正的瓶颈是恐惧：
害怕领导力落后于竞争对手（“我们正竞速不显得过时”）
员工害怕因为人工智能而被解雇（“我想充满热情，但我害怕被取代”）
IT团队担心他们的工作流程会被打断（“我们刚刚稳定了系统……引入人工智能就像打开潘多拉的盒子“）
大家都害怕投资会被错误使用（“工具太多，不够清晰。我们最好别在错误的AI技术栈上花数百万美元“）
人工智能制造了一个恐惧的环境：害怕错过（FOMO），害怕跟不上进度，害怕因为人工智能而被解雇。根据最近一项对700位CIO研究的调查，“79%的CIO表示，如今企业必须在新兴技术上冒险，否则就会像恐龙一样消失。”
恐惧导致伪装成进步的瘫痪。该组织看起来很活跃——但并未前进。
然而，实施人工智能是一个相对简单的五步流程：
第一步：不要点单，引导
大多数人害怕人工智能，就像小孩子害怕据说住在他们床底下的怪物一样。但通常，当发现开始时，恐惧会消失：就像，与其让孩子们安静、别害怕（这也没什么帮助，不是吗？），而是激发他们的好奇心要好得多。与其点餐，不如让他们自己探索——员工也是如此。
我不会说“每个人都必须学习人工智能”或“引入新的强制工作坊”，而是邀请大家通过习惯和熟悉来拥抱人工智能。例如，当我训练团队时，我会从能够改善他们个人生活的方面开始。我鼓励员工使用人工智能：
计划晚餐做什么
安排家庭日程
学习或提升一门外语
据Microsoft统计，全球75%的知识型工作者正在使用人工智能，员工在工作节奏和量下苦苦挣扎，开始将自己的人工智能带入工作场所。为什么？因为舒适感能建立自信，一旦人工智能进入个人习惯，人们自然会把它带入工作。
第二步：让员工自下而上地发现用例
许多CIO致力于自行识别每一个AI用例。但这不可能。真正知道哪些工作流程重复、压力大或低效的人甚至不是高管;他们在地面上，做着工作。
根据我的经验，只有自下而上的引擎才能推动真正的普及。这样，员工会感到掌控，公司也能找到合适的使用场景。有些改进是渐进的，甚至可能看起来微不足道，比如在一个极小的任务上节省了20分钟，在另一个任务上节省了15分钟。但如果这些收益会在数百名员工身上成倍增长。文化会逐渐建立。动量形成。
例如，在Dyninno，我们曾在全公司内部举办AI创意竞赛，简单地集思广益，向员工请教还能采用哪些其他流程，从而为我们带来价值。分享最佳创意的员工获得了丰厚的奖金。
第三步：定义目的地;允许团队自行选择路径
自下而上的能量非常强大。事实上，波士顿咨询集团制作了一本极棒的手册，详细描述了自上而下框架。但没有方向，局势就会混乱——这正是领导力应介入提供关注的阶段。
关键是不要过度使用。选择极少数，但选对的：
影响深远的工作流程
可重复过程
直接关联收入或成本节约
清空所有者
现实时间线
早期定义的成功指标
这正是大多数企业感到焦虑的地方，因为他们要求保证事情会完美无缺。但人工智能的规模不是靠确定性来实现的——它是通过有纪律的实验实现的。把AI当作你的私人学生助理，这非常聪明，但也非常缺乏经验。你会把公司策略交给你那个19岁刚毕业的朋友吗？不。但你会让新生安排你的日程，阅读大量客户评价，总结调研并起草演示文稿吗？绝对是。
请记住——如果人工智能没有带来价值，那说明它被应用到了错误的流程（工作流程）。为了避免这种情况，Trevolution采用季度规划周期，精心挑选AI项目进行开发。我们采用定制评分框架，考虑实施便利性、财务影响和战略一致性。这让我们能够选择员工偏好并识别为潜在瓶颈的创意。
第四步：建立正确的技术基础
受到AI浪潮的热潮影响，许多CIO立即投入大规模的AI基础设施投资。这往往为时过早。智能AI基础设施战略遵循以下路径：
从商业和托管的AI平台开始
检查你选定的流程是否定义清晰，是否拥有所有必要的数据
只有在有价值时才优化和自动化数据管道
投资应逐步进行，只针对经过验证的应用场景
你不会在产品经过验证前建工厂。人工智能也不例外。
第五步：衡量什么重要
你会怎么称呼一个自己去跑步但不在意或测量其他输入的人？业余的。同样，对于那些使用人工智能却不衡量结果的人来说也是如此。活动量通常不会有显著影响，但产出会。
许多公司庆祝他们发射的飞行员数量，或者（更糟的是）交付的人工智能培训小时数。这些不过是虚荣的指标，实际上几乎没有意义。
真正应该问的问题是：
生产力提升了吗？能测量吗？
运营成本下降了吗？
我们缩短了输出时间吗？
团队工作更聪明了吗（不是更长时间）？
即使是一个有实际影响的小AI项目，也远远超过一堆结果无人能评估的实验。
人工智能不会取代公司（但滥用人工智能可能会）
虽然许多人认为人工智能是革命性的发展，但我认为这是一个渐进的进步。那些拥有最大型研讨会或引人注目头条的企业，未来肯定不会成为赢家。未来的赢家将是那些每天运用人工智能以更高效工作、领导力推动有效范围、技术投资只有在人工智能影响力被证明后才会增长。
首先——工具被引入。然后人们开始采用它。接着工作流程演变，业务加速发展。那些追逐炒作的人会精疲力竭。但能力建设者会比其他人更久。
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