从混乱到清晰:如何让人工智能创造价值
2025/10/09人工智能正在颠覆数字和澳大利亚的商业格局。从表面上看,有无限的用例和机会将人工智能整合到业务流程中,这将继续推动采用。但许多组织现在面临的挑战可能会破坏迄今为止推动其采用的热情。
一个关键的挑战是,人工智能的发展速度超出了大多数组织的能力。
每天都有新的工具,现有工具的更新,新的人工智能模型和框架,以及新的技术术语需要应对。组织开始在一种生态系统或一种类型的人工智能中建立内部能力,结果在短短几个月内就看到前沿发生了变化,门柱也发生了变化。
在过去的一年里,人工智能的采用者将看到人工智能的前沿从“副驾驶”型数字助理转变为自主的人工智能代理,再到多代理编排,再到现在的模型上下文协议(使人工智能能够连接到外部系统)。在采用其中任何一种技术时,都有很多因素和参数需要考虑——这就是许多人工智能采用者现在所处的混乱环境。
随着人工智能领域的复杂性增加,困惑也在增加。有很多问题没有明确的答案。这种新的人工智能是否适合我的特定用例?采用它并建立使用它的能力是否能够创造足够的价值来证明投资的合理性?数据、安全和其他风险是否得到适当的管理和处理?
组织越来越多地接受参与人工智能领域的混乱。他们需要的是一种方法,重新获得对人工智能采用过程的清晰和控制。
这是一个暂停、重新思考并围绕人工智能采用建立一些结构的机会:为他们如何继续将人工智能纳入今天的业务流程并扩大人工智能采用以在未来创造最大价值设定明确的方向和路线图。
路线图的作用
探索研讨会是一个很好的起点,可以帮助你打破当前人工智能应用的混乱局面。通过这个过程,组织试图用人工智能解决的痛点将变得明显。从人员、流程和技术的角度来看,了解当前的情况是很重要的:它今天使用的是什么人工智能工具,目的是什么,以及使用特定技术的内部能力的程度。
一旦了解了当前的状态和前景,组织的目标和预期的未来状态也应该被讨论和记录。然后,人工智能帮助实现这些目标的能力可以被仔细研究。提出发人深省的问题可以帮助组织确定他们是否真的需要人工智能,人工智能在哪些地方适合作为解决方案,以及如何集成它,以及哪些人工智能模型可能是最适合和/或最具变革性的。
然后,所有这些活动都反映在提供结构化采用方法的路线图中。
一个有效的路线图有几个关键的特性或角色。
首先,它代表了采用人工智能的一种慎重的方法。特别是在早期,这通常会采取“婴儿步”的形式,从小处开始,实现价值,然后逐步建立在此基础上,推动并将价值增值的人工智能应用更深地融入组织的运营中。
最初,人工智能可能会以“副驾驶”而不是“自动驾驶”模式运行,人工智能被注入到一个流程中,以协助高效的交易交付。副驾驶式人工智能还强调人工智能和人类智能在执行业务流程中的共同作用,确保人类智能位于人工智能之上,作为人工智能按照预期行为的制衡。
路线图不仅仅是为技术采用设定步伐;它表明,随着时间的推移,随着人工智能越来越深入,需要在员工培训和能力方面进行相互投资。这确保了内部能力的发展和维护,并且可以从AI技术的逐步更具挑战性的使用中实现价值。
路线图的另一个作用是,它帮助组织确定是否或如何采用人工智能技术的进步。在人工智能领域,总是有新的东西,变化的速度让我们很难确定从哪里开始以及使用什么。此外,对于人工智能的每一次进化,比如从生成到代理,一个组织可能会试图放弃他们一直在做的事情,转向更新的技术,这可能会扼杀价值创造。
有一个路线图可以确保组织能够坚持到底,在人工智能上玩一个长期的、有节制的游戏。所有技术都会随着时间的推移而改进。许多技术的早期采用者会发现,随着时间的推移,会出现一种更有效、更经济的方式来完成他们已经完成的工作,采用这种方式提高操作效率是有意义的。我们已经在多代理编排领域看到了这一点,新的基于云的服务作为早期开源工具的有效替代品。
切换出模块化的人工智能组件或服务并不意味着组织放弃了他们以前所做的事情;它只是一个机会,通过现代化的部分,使人工智能增强的过程更有效率。路线图确保现代化的业务案例是清晰的,并且与组织设定的方向和目标一致。
总之,采用结构化的人工智能方法是必要的,以保护组织免受快速发展的人工智能空间的混乱,并为人工智能的使用和部署带来清晰度和价值。
在一个人工智能发展速度超过战略的世界里,路线图不仅有用,而且至关重要。这是追逐趋势和创造持久价值之间的区别。
声明:本站所使用的图片文字等素材均来源于互联网共享平台,并不代表本站观点及立场,如有侵权或异议请及时联系我们删除。