當(dāng)談到將AI置于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心時(shí)，已經(jīng)有很多說(shuō)法、著作和布道，大多數(shù)企業(yè)也都表示贊同。根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，91%的企業(yè)正在開(kāi)展“某種形式的數(shù)字化舉措”，87%的高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)表示數(shù)字化是首要任務(wù)。

但就像任何轉(zhuǎn)型工作一樣——其中只有30%的舉措被認(rèn)為是成功的——挑戰(zhàn)在于執(zhí)行，而非意圖。現(xiàn)在的不同之處在于，做對(duì)這件事的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)已經(jīng)從根本上發(fā)生了改變。

AI為先的轉(zhuǎn)型最大的轉(zhuǎn)變?cè)谟冢辉偈且豁?xiàng)緩慢且成本高昂的工作，得益于GenAI和智能體的進(jìn)步，曾經(jīng)需要數(shù)月的手工工作和數(shù)千萬(wàn)美元才能實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，現(xiàn)在可以在更短的時(shí)間內(nèi)以更低的成本實(shí)現(xiàn)。

AI為先的轉(zhuǎn)型不僅更便宜、更快——它也更一致、更可行、更具可擴(kuò)展性，但要充分利用它，一個(gè)結(jié)構(gòu)化的方法至關(guān)重要。本文將引導(dǎo)你逐步了解如何成功地將AI作為你數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中心。

1. 從問(wèn)題出發(fā)，而不是技術(shù)

AI引領(lǐng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中最常見(jiàn)的錯(cuò)誤之一就是從一個(gè)工具開(kāi)始，然后為其尋找使用理由。像GenAI、機(jī)器學(xué)習(xí)和自主自動(dòng)化(如智能體)等新興技術(shù)的誘惑，可能會(huì)讓組織在沒(méi)有明確了解他們要解決什么問(wèn)題的情況下就一頭扎進(jìn)去。

但轉(zhuǎn)型永遠(yuǎn)不應(yīng)從產(chǎn)品推銷開(kāi)始，它應(yīng)該從痛點(diǎn)開(kāi)始。

為了產(chǎn)生真正的影響，領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該識(shí)別業(yè)務(wù)中的高摩擦領(lǐng)域：時(shí)間被浪費(fèi)、客戶體驗(yàn)不佳或運(yùn)營(yíng)效率低下的地方，這些痛點(diǎn)是有意義的AI轉(zhuǎn)型舉措的基礎(chǔ)。

我發(fā)現(xiàn)最好的AI用例是：

? 業(yè)務(wù)關(guān)鍵：與收入、運(yùn)營(yíng)或客戶滿意度相關(guān)

? 可量化：能夠展示可衡量的投資回報(bào)率

? 可擴(kuò)展：不僅對(duì)一個(gè)部門有用

? 可實(shí)現(xiàn)：能夠在不花費(fèi)數(shù)年時(shí)間的情況下實(shí)現(xiàn)價(jià)值

2. 從大處著眼，從小處著手

AI為先的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)不是在所有地方一下子部署AI，而是要找到一個(gè)如果擴(kuò)展能夠從根本上改善業(yè)務(wù)的用例。

尋找高價(jià)值的機(jī)會(huì)，這些機(jī)會(huì)：

? 解決戰(zhàn)略挑戰(zhàn)或開(kāi)辟新機(jī)遇

? 可以在低風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中快速測(cè)試

? 提供清晰的指標(biāo)來(lái)衡量影響

目標(biāo)不是為了實(shí)驗(yàn)而實(shí)驗(yàn)，而是為了創(chuàng)建一個(gè)可以在整個(gè)企業(yè)中擴(kuò)展的藍(lán)圖。

3. 分析和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是AI的基礎(chǔ)——但并非任何數(shù)據(jù)都可以。為了使AI系統(tǒng)有效，數(shù)據(jù)必須是相關(guān)的、結(jié)構(gòu)化的和可靠的。

我建議你從跨部門的全面數(shù)據(jù)收集開(kāi)始：CRM系統(tǒng)、交易記錄、網(wǎng)絡(luò)分析、ERP系統(tǒng)、支持票據(jù)和外部數(shù)據(jù)饋送，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗：刪除重復(fù)項(xiàng)、糾正錯(cuò)誤、解決不一致性和處理缺失值。干凈的數(shù)據(jù)不僅能提高模型性能，還能在利益相關(guān)者之間建立信任。

一旦數(shù)據(jù)被清洗，探索和剖析數(shù)據(jù)以檢測(cè)模式、異常值和異常，這種探索性分析有助于為有效的特征工程奠定基礎(chǔ)——這是訓(xùn)練AI模型必不可少的過(guò)程。

4. 選擇和開(kāi)發(fā)合適的AI模型

一旦你的數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化并準(zhǔn)備就緒，下一步就是選擇正確的模型。并非所有模型都是相同的——正確的選擇取決于問(wèn)題的性質(zhì)和手頭的數(shù)據(jù)。例如：

? 制造業(yè)中的預(yù)測(cè)性維護(hù)可能依賴于時(shí)間序列預(yù)測(cè)或回歸。

? 電子商務(wù)個(gè)性化可能更多地受益于協(xié)同過(guò)濾或推薦引擎。

? 文檔處理可能最好使用針對(duì)特定領(lǐng)域語(yǔ)言進(jìn)行微調(diào)的自然語(yǔ)言處理(NLP)模型。

這也是技術(shù)策略與業(yè)務(wù)目標(biāo)相交的地方。選擇錯(cuò)誤的模型可能意味著預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確、性能緩慢和資源浪費(fèi)。

5. 選擇正確的方法

沒(méi)有放之四海而皆準(zhǔn)的AI策略。企業(yè)必須在現(xiàn)成的工具、低代碼平臺(tái)、定制解決方案或混合方法之間做出選擇。

現(xiàn)成的AI工具很吸引人，因?yàn)樗鼈儗?shí)施速度快且成本效益高，但它們通常提供的定制選項(xiàng)有限。相比之下，低代碼和無(wú)代碼平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)更快的部署，同時(shí)提供一定程度的靈活性。

對(duì)于那些尋求最大控制和長(zhǎng)期價(jià)值的人來(lái)說(shuō)，我認(rèn)為定制解決方案是理想的——尤其是當(dāng)與專有數(shù)據(jù)相結(jié)合以創(chuàng)造真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)時(shí)，然而，混合模型也越來(lái)越受歡迎，因?yàn)樗鼈兘Y(jié)合了預(yù)構(gòu)建和定制方法的優(yōu)勢(shì)。

一個(gè)務(wù)實(shí)的方法是遵循80/20規(guī)則：利用現(xiàn)成的或低代碼解決方案來(lái)滿足你80%的需求，且?guī)缀醪恍枰ㄖ疲缓髮?duì)其余20%進(jìn)行定制，以解決你獨(dú)特的工作流程或差異點(diǎn)。

在選擇解決方案時(shí)，請(qǐng)考慮：

? 與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成

? 長(zhǎng)期可擴(kuò)展性

? 安全性和合規(guī)性要求

? 用戶體驗(yàn)和易用性

? 成本與長(zhǎng)期投資回報(bào)率

6. 選擇合適的合作伙伴

技術(shù)只是等式的一半，另一半是幫助實(shí)施它的團(tuán)隊(duì)，選擇一個(gè)了解你業(yè)務(wù)背景的供應(yīng)商或開(kāi)發(fā)合作伙伴至關(guān)重要，我建議你尋找具有以下特點(diǎn)的合作伙伴：

? 在你的行業(yè)有豐富經(jīng)驗(yàn)

? 提供強(qiáng)大的支持和培訓(xùn)

? 表現(xiàn)出靈活性和技術(shù)專長(zhǎng)

? 有透明的時(shí)間表和現(xiàn)實(shí)的時(shí)間表

避免諸如隱藏費(fèi)用、支持不力或過(guò)度承諾能力和交付等紅燈標(biāo)志。

7. 事先定義成功

如果沒(méi)有明確的指標(biāo)，AI舉措往往會(huì)遭受范圍蔓延和投資回報(bào)率不明確之苦。在啟動(dòng)任何AI舉措之前，定義成功是什么樣子的。

這可能意味著運(yùn)營(yíng)效率的提高，如節(jié)省時(shí)間、減少錯(cuò)誤或提高吞吐量。財(cái)務(wù)影響是另一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，無(wú)論是通過(guò)節(jié)約成本、收入增長(zhǎng)還是利潤(rùn)率提高。最后，還應(yīng)考慮客戶成果，包括更高的滿意度評(píng)分、改進(jìn)的凈推薦值(NPS)和更強(qiáng)的留存率。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來(lái)不僅僅是數(shù)字化——它是智能化的。AI為先的轉(zhuǎn)型有潛力降低成本、加速創(chuàng)新和改變決策方式，但只有采用戰(zhàn)略性的方法時(shí)才能實(shí)現(xiàn)。