大规模运营企业AI

文章 (14) 2021-03-25 15:33:12

人工智能在驱动产品,客户体验和提高生产力方面的潜力很少。据FICO称,在拥有首席分析官的10家公司中,近9家已开始构建AI用例的概念证明。

当我们在我的组织中建立了一个新的AI卓越中心时,我们也必须开发这些功能。缺少的功能与技术无关。他们致力于推动变革,与业务职能部门的利益相关者携手并进。AI应用程序简化了业务流程,因此改变了工作方式。大规模操作它们是一个旅程,其中包括仔细计划,严格验证和良好执行的变更管理。带领我们的利益相关者完成此旅程将是我们AI卓越中心的责任,因此我们必须开发能力来支持此旅程的每个阶段。

建立利益相关者网络。
建立AI卓越中心的第一步是在公司内部建立一个利益相关者网络,这个企业领导者网络可以就在其业务职能中采用AI做出决策。在与每个利益相关者的初次会面中,目标是更好地了解每个业务职能部门的工作,并在AI可能是解决方案的地方揭示关键挑战。利益相关者教育在这里至关重要。围绕AI的大肆宣传已导致过高的期望,因此教育您的利益相关者有关该技术可以为他们做什么和不可以做什么的知识很重要。

优先考虑可能性。
一旦确定了一组相关的AI用例,就需要对这些用例进行优先级排序。这应该基于三个标准来进行:与公司战略保持一致,预期的投资回报率和成功的可能性。

与公司战略保持一致是首要也是最重要的标准。只要AI用例与公司战略保持一致,那么采用挑战的动机也将保持一致。反过来,任何与公司战略不符的AI用例最终都只是一个“不错的选择”,并且无法获得成功采用所需的关注度。

人工智能用例的预期投资回报是其对公司底线的预期贡献,表示为所需投资的倍数。投资必须包括所有已发生的成本,包括前期成本(例如开发和变更管理费用)以及持续成本(例如许可费和维护费用)。忽略某些成本太容易了,从而大大提高了预期的投资回报率。

成功的可能性是可行性的定性度量。它应该考虑AI卓越中心在类似用例方面的经验水平,是否需要从头开始构建解决方案,是否需要现成的解决方案,任何人才缺口以及预算和时间限制。

决定建造还是购买。
每个AI卓越中心都有其数据科学家,数据工程师和软件开发人员团队。但这并不意味着这个内部团队应该为所有AI用例开发解决方案。如果已经有现成的针对AI用例的正确解决方案,那么与构建相比,购买通常会更快,更便宜(考虑所有成本)并且风险更低。

组建一个跨职能的团队。
无论是在内部还是在现场购买AI用例的解决方案,试用和最终的生产部署总是需要跨职能的团队。

除了将采用AI用例的业务功能之外,还需要信息技术和网络安全部门的参与,以帮助将新技术与现有系统集成并确保其安全性。如果涉及个人信息,则需要隐私部门。如果员工受到影响,人力资源部门也可能会发挥作用。每当组织员工时,工人委员会也是如此。并且除非解决方案要在内部开发,否则还需要采购部门。

进行试用。
无论该解决方案是内部开发还是现成的,都必须进行试用。对于内部开发的解决方案,重点将是证明该解决方案确实可以可靠地交付预期结果,并验证预期的投资回报率。对于现成购买的解决方案,证明解决方案的可配置性和可伸缩性以及与供应商团队合作的经验是其他主要目标。

推动采用。
一旦证明了AI用例的潜力和可行性,就可以在生产中部署它。现在,它将开始影响采用业务功能的所有员工,而不仅仅是渴望参与试验的“早期采用者”。此时,期望有更多的惯性。坚实的变更管理策略和沟通计划对于在合理的时间内使所有人兴奋,培训和入职至关重要,以便最大程度地减少干扰并开始尽快实现AI用例的利益。

庆祝您的影响。
尤其是在您的第一个AI用例成功运行并扩展规模之后,请确保您公司中的其他人都听说过它。这将完成两件事:第一,它将进一步推动第一个AI用例的采用,因为它为参与的员工带来了荣誉和自豪感。其次,它将吸引其他业务职能部门对AI的兴趣,从而产生对其他AI用例的需求,并扩大您的利益相关者网络。

开发利益相关者旅程的所有阶段所需的功能将解决在运营和扩展采用AI方面遇到的常见障碍,使您的AI卓越中心成为可信赖的AI合作伙伴,在整个公司范围内创造有形的底线价值。

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