建立AI組織最大的難題不是技術(shù) 而是文化

人工智能(AI)正在重塑商業(yè)，不過(guò)速度不像很多人想象的那么快。的確，從農(nóng)作物收成到貸款，現(xiàn)在各個(gè)領(lǐng)域的決策都由AI指導(dǎo)，而且，過(guò)去似乎遙不可及的東西，比如無(wú)需人工的純AI客服，已經(jīng)逐漸成為現(xiàn)實(shí)。

開(kāi)發(fā)平臺(tái)、強(qiáng)大的處理能力以及龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間等AI背后的技術(shù)，正在迅速發(fā)展，應(yīng)用成本越來(lái)越低。眼下似乎是企業(yè)開(kāi)始采用AI獲利的好時(shí)機(jī)。據(jù)我們推測(cè)，今后十年，AI將為全球經(jīng)濟(jì)增加13萬(wàn)億美元。

然而，AI發(fā)展前景雖好，許多公司卻并未做好充分準(zhǔn)備。據(jù)統(tǒng)計(jì)，一家公司的AI轉(zhuǎn)型多半要花18到36個(gè)月，還有一些轉(zhuǎn)型長(zhǎng)達(dá)5年之久。

我們開(kāi)展調(diào)查，了解了數(shù)千名高管所在公司對(duì)AI及高級(jí)分析技術(shù)的應(yīng)用和相應(yīng)組織情況，調(diào)查數(shù)據(jù)表明，只有8%的公司開(kāi)展了支持AI大規(guī)模應(yīng)用的核心工作。多數(shù)公司只做了臨時(shí)的試點(diǎn)項(xiàng)目，或只在某一項(xiàng)業(yè)務(wù)流程中采用AI。公司進(jìn)展這么慢，原因何在?

上升到最高層面，這反映了組織未能做好AI所需的轉(zhuǎn)型。在調(diào)查以及與數(shù)百名客戶的合作中，我們發(fā)現(xiàn)，AI項(xiàng)目面臨著難以跨越的巨大文化及組織障礙。但我們也看到，在項(xiàng)目開(kāi)端采取措施克服障礙的領(lǐng)導(dǎo)者，能夠很好地抓住AI帶來(lái)的機(jī)遇。

領(lǐng)導(dǎo)者最大的一個(gè)錯(cuò)誤是，將AI視為能夠迅速帶來(lái)回報(bào)的即插即用式技術(shù)。他們決定啟動(dòng)幾個(gè)項(xiàng)目，就開(kāi)始投資幾百萬(wàn)給數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、AI軟件工具、數(shù)據(jù)專業(yè)技能和模型開(kāi)發(fā)。

少數(shù)組織的一部分試點(diǎn)項(xiàng)目勉強(qiáng)實(shí)現(xiàn)了一點(diǎn)點(diǎn)盈利，但之后再過(guò)幾個(gè)月乃至幾年，都未能取得高管期望的巨大成功。公司很難將這類試點(diǎn)項(xiàng)目擴(kuò)展到整個(gè)公司，也很難將AI工作重點(diǎn)從分散的問(wèn)題(如增強(qiáng)客戶細(xì)分)上升到大的商業(yè)難題(如優(yōu)化整個(gè)客戶旅程)。

還有，領(lǐng)導(dǎo)者往往對(duì)運(yùn)用AI的必備條件考慮得不夠充分。前沿技術(shù)和人才自然必不可少，但公司文化、結(jié)構(gòu)和工作方式也要支持廣泛應(yīng)用AI，這方面的調(diào)整與技術(shù)和人才同等重要。但在多數(shù)并非天生數(shù)字化的公司，傳統(tǒng)思維方式和工作方式與AI的需求相悖。

要擴(kuò)大AI應(yīng)用范圍，公司必須做出三項(xiàng)轉(zhuǎn)變:

第一，從孤島作業(yè)轉(zhuǎn)為跨領(lǐng)域合作。由具備多種能力和視角的跨職能團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的AI最能發(fā)揮影響力。讓業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員合作，加上分析專業(yè)人士，能夠確保項(xiàng)目照應(yīng)到整個(gè)組織的重點(diǎn)議題，不只關(guān)注單一部門的問(wèn)題。

多樣性團(tuán)隊(duì)還可以充分考慮到應(yīng)用新技術(shù)要求的運(yùn)營(yíng)變革——這樣的團(tuán)隊(duì)更能發(fā)現(xiàn)和反映問(wèn)題，比如說(shuō)，要引入一項(xiàng)算法用來(lái)預(yù)測(cè)維護(hù)需求，應(yīng)當(dāng)同時(shí)對(duì)維護(hù)工作流程進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。此外，如果開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)項(xiàng)目時(shí)讓終端用戶參與，項(xiàng)目得到應(yīng)用的可能性會(huì)大幅度提升。

第二，從由領(lǐng)導(dǎo)者推進(jìn)的基于經(jīng)驗(yàn)的決策，轉(zhuǎn)為由數(shù)據(jù)推進(jìn)的一線決策。AI得到廣泛應(yīng)用時(shí)，算法推薦會(huì)讓組織上下各層級(jí)員工的判斷和感知得到增強(qiáng)，得出人類或機(jī)器單獨(dú)無(wú)法獲得的更好的答案。

不過(guò)，要想充分發(fā)揮這種作用，各層級(jí)員工必須信任算法給出的建議，并感到自己有權(quán)利做決定——這意味著要摒棄傳統(tǒng)的自上而下的決策方法。如果員工在采取行動(dòng)之前必須先請(qǐng)示上級(jí)，AI應(yīng)用就會(huì)受到阻礙。

某公司將一個(gè)復(fù)雜的手動(dòng)排程方法換成了全新的AI系統(tǒng)，決策過(guò)程明顯改變。過(guò)去，這家公司的活動(dòng)策劃者用彩色的標(biāo)簽、大頭針和貼紙來(lái)標(biāo)記時(shí)間沖突、參與者需求及其他要注意的地方，常常根據(jù)直覺(jué)和上級(jí)管理者的建議做決策，而管理者也是憑直覺(jué)行事。

新系統(tǒng)能夠迅速分析大量日程安排組合，先用一個(gè)算法在幾億種排法中提取出幾百萬(wàn)種，再用另一個(gè)算法將這幾百萬(wàn)種縮減為幾百種，最后為每位參與者排出幾種最佳日程供選擇。

隨后，有經(jīng)驗(yàn)的活動(dòng)策劃人運(yùn)用自己的專業(yè)知識(shí)，在數(shù)據(jù)支持下做出最終決定，無(wú)須向管理者征求意見(jiàn)。策劃人迅速適應(yīng)了這個(gè)新系統(tǒng)，十分信任系統(tǒng)給出的結(jié)果，因?yàn)樗麄儏⑴c了系統(tǒng)參數(shù)和限制條件的設(shè)置，而且知道最終做決定的還是自己。

第三，從僵硬固化、趨避風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)為敏捷、試驗(yàn)、可適應(yīng)。組織必須擺脫“只有完全成熟的創(chuàng)意才能實(shí)行”或“只有設(shè)計(jì)完善的商業(yè)工具才能使用”的思維。AI應(yīng)用需要迭代，絕少在投入應(yīng)用之初就具備組織需求的功能。組織要具備“從測(cè)試中學(xué)習(xí)”的態(tài)度，將錯(cuò)誤轉(zhuǎn)為新知的來(lái)源，減少對(duì)出錯(cuò)的擔(dān)憂。

收集初期用戶的反饋，用于升級(jí)AI工具，會(huì)使公司在小問(wèn)題發(fā)展成為代價(jià)高昂的大問(wèn)題之前及時(shí)將其糾正。發(fā)展會(huì)逐漸加速，讓小規(guī)模AI團(tuán)隊(duì)能在幾周(而非幾個(gè)月)內(nèi)開(kāi)發(fā)出最小可行產(chǎn)品。

要實(shí)現(xiàn)這種根本性的轉(zhuǎn)變絕非易事，需要領(lǐng)導(dǎo)者幫助員工做好準(zhǔn)備，提供動(dòng)力和相應(yīng)的培訓(xùn)。但首先領(lǐng)導(dǎo)者自己必須先做好準(zhǔn)備。我們看到過(guò)很多次由于高管對(duì)AI缺乏基礎(chǔ)認(rèn)知而導(dǎo)致的失敗。

為確保AI工具得以推廣，公司必須自上而下對(duì)全體人員進(jìn)行培訓(xùn)。為此，一些企業(yè)建立內(nèi)部AI培訓(xùn)班，一般包括課堂教學(xué)(在線課程或面授)、研討會(huì)、在職培訓(xùn)，乃至前往有經(jīng)驗(yàn)的同行業(yè)公司參觀學(xué)習(xí)。多數(shù)AI培訓(xùn)班一開(kāi)始是邀請(qǐng)外部機(jī)構(gòu)編寫(xiě)課程和提供培訓(xùn)，但也經(jīng)常自行培養(yǎng)內(nèi)部教學(xué)能力。

各公司設(shè)置的培訓(xùn)班不盡相同，但多半都提供四大類課程:

領(lǐng)導(dǎo)者。多數(shù)培訓(xùn)班努力培訓(xùn)高管和業(yè)務(wù)部門領(lǐng)導(dǎo)者，讓他們對(duì)AI工作原理有一個(gè)高層次的認(rèn)識(shí)，學(xué)會(huì)識(shí)別AI機(jī)遇并判斷其重要程度。培訓(xùn)班還會(huì)討論AI對(duì)員工職能的影響、推廣AI的障礙以及人才培養(yǎng)，并為逐漸推進(jìn)AI組織所需的文化轉(zhuǎn)型提供指導(dǎo)。

分析人員。這部分課程關(guān)注的是數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師、架構(gòu)師以及其他負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析、治理和AI解決方案的員工，持續(xù)培養(yǎng)他們的硬技能和軟技能。

解讀員。分析解讀員一般是業(yè)務(wù)人員，需要基礎(chǔ)的技術(shù)培訓(xùn)，例如運(yùn)用分析方法解決商業(yè)問(wèn)題、構(gòu)建AI實(shí)踐案例等。這部分課程可以包含在線課程、實(shí)際操作、模仿有經(jīng)驗(yàn)的解讀員，在“期末考試”中要求參與培訓(xùn)的員工實(shí)際執(zhí)行一個(gè)AI項(xiàng)目并獲得成功。

終端用戶。對(duì)于一線員工，可能只需要大致介紹一下新的AI工具，之后提供在職培訓(xùn)，教他們使用AI工具即可。負(fù)責(zé)營(yíng)銷和財(cái)務(wù)等方面的戰(zhàn)略決策者可能需要更高層次的培訓(xùn)課程，學(xué)習(xí)在真實(shí)商業(yè)場(chǎng)景中運(yùn)用AI工具輔助產(chǎn)品發(fā)布等決策。

運(yùn)用AI輔助決策的方法還在增加。新的應(yīng)用方式將會(huì)在工作流程、職能和文化方面推動(dòng)根本性的改變，有時(shí)改變還會(huì)十分艱難。領(lǐng)導(dǎo)者必須謹(jǐn)慎地帶領(lǐng)組織渡過(guò)這一階段。人與機(jī)器合作可以獲得高于雙方單獨(dú)作業(yè)的成績(jī)，未來(lái)這種合作將會(huì)越來(lái)越多，在整個(gè)組織內(nèi)成功推廣AI應(yīng)用的公司會(huì)擁有巨大的優(yōu)勢(shì)。