思想领袖
从 AI 混乱到 AI 自信：每位高管必须问的八个问题
如果您的 AI 投资没有带来预期的回报，原因可能与技术无关。
一项广泛引用的 MIT 研究发现，95% 的生成式 AI 项目未能实现有意义的 ROI。如果您是一位高管，正在观察您的组织在各个团队和部门中尝试使用 AI 工具，您已经亲身感受到了活动和结果之间的差距。
症状很熟悉。员工正在尝试，但没有明确的业主来负责结果。虽然试验在隔离环境中成功，但它们永远不会在整个组织中扩大。同时，很难分享什么有效，因为每个团队都以不同的方式实施 AI。同时，合规性和安全风险也在背景中悄悄积累。即使是衡量也是困难的，因为虽然 ROI 预测在幻灯片上看起来令人印象深刻，但没有人跟踪它们是否实现。
挑战不是缺乏创新或兴趣。员工正在尝试使用 AI 工具，发现生产力增强并分享成功。问题是，没有来自顶层的战略领导，这些努力很少凝聚成可扩展、价值创造的计划，这些计划会影响业务。
雪花问题正在悄悄地杀死您的 AI ROI。
当 AI 采用 从底层发生时，没有战略监督，组织会遇到限制。个人贡献者和团队可能会在个体层面上获得生产力增强，例如更快地撰写电子邮件、更高效地生成代码片段或更快地分析数据。这些改进在个体层面上是有价值的，但将它们转化为可衡量的组织价值需要协调的方法。
根本问题是雪花问题。没有标准化的方法论和共享框架，组织内的每个 AI 项目都会以不同的方式实施。每个实施都成为一个独特的雪花，使得扩大成功的实验、有效地共享见解和在整个企业中集成 AI 能力几乎是不可能的。
此外，当实验发生时，没有战略指导，团队可能会默认使用一两个熟悉的 AI 工具，而不考虑其是否适合用例。帮助撰写营销电子邮件的工具可能会成为每个问题的锤子，即使专用解决方案可以为专门的应用程序（如法律文档分析、财务预测或技术文档）提供更好的结果。
此外，如果实验发生时使用未经授权的工具，这可能会引入合规性和安全风险，组织稍后会发现这些风险。在追求生产力时，员工可能会将敏感的客户数据暴露给公共 AI 模型，违反法规或创建知识产权挑战。
高管不需要成为 AI 工程师，但他们需要问更有见地的问题。
高管不需要成为 AI 专家，甚至不需要了解 AI 是如何工作的，就可以有效地指导他们的组织。关键是要知道什么问题需要问和什么决定需要做。建立领导力在 AI 领域的流利度不在于理解架构，而在于开发战略直觉，以区分重要信息和不相关的数据。
领导者应该解决八个关键问题，这将塑造他们的组织的 AI 轨迹。
- 谁拥有 AI 价值创造，并对回报负责？ 没有指定的业主，什么都不会被衡量，也没有人在结果没有实现时负责。
- 我们在接下来的 12 到 24 个月内将做出哪些具体的 AI 商业投注？ 组织必须决定是否要追求多种方法的混合，例如效率增益、新产品功能、增强的客户体验，还是专注资源于单一的战略方向。这一决定将决定资源分配和成功指标。
- 我们是否拥有验证预期 ROI 是否成为实际 ROI 的衡量纪律？ 大多数组织擅长预测，但很少有人严格跟踪。
- 我们是否愿意投资于 AI 需要的组织转型？ 这包括全面培训、治理框架和变革管理计划。仅仅投资技术是不会带来结果的。
- 我们需要什么内部能力来弥补领导力流利度的差距？ 顾问委员会、教育计划和外部合作伙伴可以帮助高管开发有效的 AI 执行模式的识别模式。
- 我们如何平衡快速实验和运营纪律？ AI 开发周期比传统软件更快、更不确定，需要对投资组合管理和风险承受能力采取不同的方法。
- 我们将如何安全、合乎道德地使用 AI，并在可接受的风险界限内使用？ 组织需要框架来评估偏见、隐私、透明度和问责制，以免这些问题升级。
- 什么基础技术投资支持我们的战略？ 云基础设施、数据平台、模型部署和集成架构是董事会层面的决定，而不是仅仅是 IT 的决定。
解决这些问题可以加强高管的直觉和模式识别能力。领导者会发展出对良好 AI 执行的共享心理模型，使他们能够早期发现弱势计划并支持有前途的计划。
三个创建获胜组织的能力
一旦领导者确立了战略清晰度，他们就可以专注于三个相互关联的能力，这些能力将成功的 AI 采用者与挣扎的多数区分开来。
学会早期发现弱势业务案例。 红旗包括不明确的业主、模糊的 ROI 预测、与核心流程和工作流的缺乏联系以及以技术而不是业务成果为主。 如果提案以使用哪种 AI 模型开始，而不是要解决什么业务问题，那么它就是朝着错误的方向发展。 害怕错过的恐惧不应该驱动 AI 计划。 每个项目都需要一个有理有据的业务案例，阐述具体的价值创造机制。
将 AI 实施视为组织转型挑战，而不是技术部署。 在没有系统化使能的情况下推出 AI 工具只会带来微小的生产力增益。 获胜的组织投资于大多数公司避免的艰苦工作：全面培训计划，建立 AI 文化；变革管理计划，解决工作流程中断，帮助团队适应；治理框架，促进创新；标准化方法，防止雪花问题，同时允许灵活性。
培训和治理创造了组织纪律，促进了价值创造的加速。当人们理解 AI 工具的能力和界限时，当清晰的流程存在于提议、评估和扩大计划时，好的想法会更快地发展，坏的想法会更早地被过滤掉。
在投入资源之前建立明确的业主和决策权。 组织必须在投入时间和资源之前定义决策权。谁决定哪些项目获得资金？谁拥有跨部门的集成工作？谁在结果没有实现时负责？
治理结构应该从一开始就建立，但要谨慎设计。目标是安全地启用创新，而不限制它。基于风险的方法有助于实现这种平衡。低风险的实施和用例（例如使用 AI 进行内部头脑风暴、生成非敏感内容的第一稿或自动化常规数据分析）需要较少的治理。高风险的实施处理敏感信息、影响客户或员工的决定或在受监管的领域运作，需要更强的防护措施，例如人工监督、审计跟踪和验证机制。
通过领导力从混乱到自信
AI 投资回报率不是技术问题，而是领导力问题。苦于无法捕获 AI 价值的组织并不是使用劣质工具或能力较差的团队。他们没有建立战略清晰度、组织纪律和治理结构来扩大实验成果。
成功 AI 采用的真正区别在于高层监督和运营纪律，而不是技术专长。能够提出正确问题、建立业主、投资组织转型并创建基于风险的治理框架的领导者，将指导他们的组织从混乱到自信。
有了顶层的正确战略方向，自下而上的创新可以在防护栏内蓬勃发展，实验可以扩大到企业能力，AI 可以从混乱和零散的活动转变为竞争优势和业务价值的驱动力。
