将 AI 的潜力与实际现实相协调

自 2022 年 ChatGPT 发布以来，AI 工具已被广泛应用于企业，美国商会调查显示，98% 的小型企业都在使用它们。然而，尽管在数据分析、总结、个性化等领域取得了成功，但最近的一项调查发现，美国、英国、澳大利亚和加拿大共 2,500 名工人中，有 3/4 的工人报告称 AI 实际上增加了他们的工作量。因此，AI 的前景仍然很高，但实际效果似乎还不够令人满意。

这种差异凸显了一个关键挑战：弥合 AI 的巨大潜力与其当前在企业运营中的有限实际影响之间的差距。为了让组织充分发挥其 AI 投资的价值并扩大其在员工和利益相关者中的采用率，弥合这一差距至关重要。

AI 投资的产品愿景

虽然 AI 已经取得了显著的进步，但许多商业解决方案仍然处于实验性的概念验证阶段，并不完全适合日常运营。在对 1,000 名 CxO 和高级主管进行的跨国和行业调查中，BCG 发现，74% 的公司难以实现和扩大其 AI 投资的价值。部分原因是，目前最突出的 AI 用户界面是基于自然语言的，通过聊天机器人范式来实现。虽然这种模式在总结和其他基于文本的任务中无疑是有用的，但它们并不能与大多数企业的实际工作方式相匹配。

为了最大化影响，AI 工具的设计必须演变到超越孤立的基于文本的界面，转向集成的、增强工作流的应用程序，以更好地满足大型组织的运营需求。AI 的下一个演化阶段将越来越多地融入企业运营的背景中，让团队专注于高层次的构想和策略，引入自动化运营，绕过手动执行，但仍然保留依赖于不可自动化的人类判断的人类在循环中的控制。

从“实验性”到“必不可少”的转变需要对 AI 开发、部署和运营采取产品化的方法，类似于苹果公司如何通过 iPhone 的发布革新了科技行业——一款经过深思熟虑的设计、用户友好的产品，将最先进的技术与一流的用户体验结合在一起，从第一天开始就融合在一起。

关闭数据差距和确保成本效率

为了迈向更成熟的产品化版本的 AI，解决企业数据资产中的差距至关重要。部署 AI 在企业中的兴趣日益增长，这也暴露了广泛的数据孤岛，这阻碍了组织将 AI 扩展到原型之外。

当然，需要注意的是，财务障碍也可能阻止组织将 AI 的使用从试点扩展到企业范围的应用。训练和维护高级 AI 模型所需的基础设施——从计算能力、数据存储到持续的运营成本——可能会迅速增加。如果没有仔细的监督，这些项目可能会变得不堪重负，类似于早期采用云技术时面临的挑战。

首先注重确保数据的完整性、清洁度和质量，可以帮助长期降低成本。太多公司首先关注 AI，然后才解决他们的数据挑战，这会造成低效和错失机会。

成本效率与数据和核心基础设施层的投资密切相关。在这一部分的栈中进行投资 是确保大型语言模型可以大规模运行的关键。在实际操作中，这意味着标准化数据收集，确保可访问性，并实施强大的数据治理框架。

负责任的 AI

将负责任的 AI 原则嵌入到坚实、有良好治理的数据基础上的公司将更好地能够高效和道德地扩大其应用。公平、透明和 AI 输入和输出中的责任等原则对于企业来说不再是可选的——它们是与员工和客户保持信任以及遵守新兴法规的战略性要求。

一个关键框架是 EU AI 法案，它要求对高风险 AI 系统进行明确的文档记录、透明度和治理。遵守此类框架需要公司实施不仅可以验证其 AI 模型，还可以使其可解释和负责的过程，这在信用评分、欺诈检测和投资建议等高风险应用中尤为重要。优先考虑这些实践的公司可以在监管要求和昂贵的法律或声誉风险方面保持领先。

此外，随着行业的发展和代理 AI 系统变得更加普遍，这些系统可以自主做出决定，负责任的实施风险也越来越高。将行动委托给 AI 工具需要对其可靠性和道德行为有信心。为了实现这一点，组织必须投资于持续的审计和监控框架，以确保 AI 系统按预期运行，并谨慎地防止结果偏差和延续不公平的结果。

展望未来

AI 在企业运营中的变革潜力是不可否认的，但要实现其全部价值，需要改变组织对其开发和部署的方法。超越实验性应用，转向可扩展、集成工作流的工具，需要专注于解决数据质量、治理和可访问性的根本问题，并采用产品思维。

关闭数据差距并使负责任的 AI 成为战略的核心，将是保持与利益相关者信任、继续满足战略合规要求和确保 AI 系统不仅可扩展而且可靠和有效的关键。在这种方式下，AI 的前景可以实现，其当前的采用困难将在所有规模的组织中得到克服。