什么是 AI 转型？
AI 转型是一项战略举措，企业可采用人工智能 (AI) 并将其融入到其运营、产品和服务中，从而推动创新、提升效率和增长。AI 转型通过使用一系列 AI 模型和其他技术来优化组织工作流程，从而创建不断发展和敏捷的业务。
AI 转型采用机器学习和深度学习模型（例如计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和 生成式 AI 与其他技术结合起来，创建出能够实现以下目标的系统：
- 自动执行人工任务和重复性行政工作。
- 通过代码生成实现应用程序和 IT 的现代化。
- 利用先进的分析技术，提供数据驱动的见解和决策支持。
- 从数据中“学习”，逐步提高准确性和性能。
- 利用个性化和 聊天机器人改善客户体验。
随着 AI 的加速发展，AI 转型已成为企业取得长期成功的重要因素。根据 IBM 商业价值研究院最近发布的一份报告《增强工作，构建自动化、AI 驱动的世界》，将 AI 融入转型历程的组织往往能胜过竞争对手。
通常情况下，AI 转型是一项更全面的工作，而不是简单地用新技术复制现有业务流程。精心制定的 AI 转型战略能够创造全新的经营方式，提高生产力并促进可持续增长。为了实现和扩展技术，AI 转型往往要求企业改变战略和文化。
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AI 转型战略可能涉及各种技术，通常需要广泛的解决方案工具包。部署的特定 AI 工具通常取决于组织的目标业务目标。AI 转型最常用的一些技术包括：
NLP 使计算机能够处理文本或音频形式的人类语言。它可用于促进智能搜索、分析社交媒体上的消费者情绪、将材料从一种语言转换为另一种语言、总结内容或从大型数据集中提取相关信息。
通过计算机视觉，系统可以利用算法和其他技术从数字图像或视频中收集有意义的信息。其应用包括图像分类、基于图像的搜索以及目标检测和搜索。使用计算机视觉的例子包括识别需要维护的机器或自动为图像标注相关元数据。
光学字符识别 (OCR) 可以识别印刷或手写文本并将其转换为机器可读的格式。OCR 广泛应用于数字化工作，以简化繁琐的文档集，更易于编辑、存储和搜索。经 OCR 转换的数据集可支持训练和调整 AI 模型。
IoT 集成包括地理定位，可识别连接设备的经纬度位置。地理定位支持特定位置的客户互动，例如基于区域的定价或有针对性的营销。在运营能力方面，它可以通过跟踪装有传感器并连接到物联网 (IoT) 的资产和货物，促进 AI 辅助的路线规划或供应链优化。
决策支持系统帮助决策者解决非结构化问题，而专家系统则解决特定的且通常是困难的问题。两者都能为组织提供基于单人难以消化的大型数据集的快速数据驱动型洞察分析。
那些拥有 AI 优先心态（而不是将其业务流程数字化）的组织，将在快速变化的商业环境中获得巨大的竞争优势。虽然 AI 历程没有单一的标准手册，但在 AI 转型的早期规划阶段，常见的考虑因素包括
- 战略和价值：AI 转型的用例和目标是什么？哪些工作流程得到了增强，成功的内部指标是什么？
- 技术和数据：哪些模型、数据和部署战略最适合组织的战略？
- 体验设计：内部和外部用户将如何与 AI 互动？
- 运营模式：组织如何在业务中推广新技术？
- 人才和文化： 组织将如何通过培训、技能提升和招聘来接受 AI 文化？
AI 转型是一个动态的过程。每家公司的 AI 能用例和实施情况都不相同。但组织在训练和部署 AI 之前通常会遵循以下规划流程，以帮助确保其战略的有效性：
收集信息：组织会在这一阶段进行研究，了解生成式 AI、机器学习、计算机视觉和其他技术等工具。在这一探索阶段，利益相关者可能会列出 AI 可以解决的业务问题，并概述可能获得的好处。
评估现有资源和限制：组织在制定全面的计划之前通常会对其现有业务进行审计，审查其 IT 部门和数据实践的能力。
确定目标：组织在这一阶段要确定希望解决哪些具体问题，以及在实施过程中如何衡量成功与否。
构建路线图：组织在制定路线图时要根据实际需求选择 AI 项目，确定可能需要哪些支持，以及哪些合作伙伴或供应商应具备 AI 方面的专业知识。
这些战略规划阶段完成后，就可以开始设计、构建、训练、验证和调整 AI 模型。促进负责任且有效 AI 部署的一些阶段包括：
- 收集和管理数据。
- 整理数据。
- 构建、训练、调整 AI 模型。
- 自动执行工作流程，并在应用程序中加入 AI。
- 将 AI 融入整个企业。
收集和管理数据
整理数据
构建、训练和调整 AI 模型
利用这些清晰有序的数据，企业可以构建、训练、验证和调整其 AI 模型。只要有足够的内部 AI 工程人才，此过程就可以在内部完成。许多组织选择与具有成功记录的第三方供应商合作。
在此阶段，人工智能模型从大型数据集中“学习”，并针对特定任务的小型数据集进行微调。在初始开发和测试期之后，验证和测试工作流程将继续进行，从而在模型继续学习时保持一致性。
自动执行工作流程，并在应用程序中加入 AI
AI 准备就绪后，它就会集成到整个企业先前确定的工作流程和应用程序中。通常，AI 会与其他技术和工艺一起使用，而部署 AI 涉及 IT、工程和基础设施团队以及其他利益相关者之间的协作。随着 AI 增强了常规业务流程，并成为企业日常运营的一部分，在整个组织的角色转变过程中，可能需要一个强有力的变革管理战略。
将 AI 融入整个企业
有了强大的自动化和智能应用实践作为基础，组织就能将 AI 更深入地融入其业务中，并实现公司运营方式的转型。随着员工在日常工作上花费的时间越来越少，可能需要在整个组织范围内进行变革，以鼓励员工伙伴提供更多有价值的创造性劳动。在这个层面上，更复杂的工作流程完全可以被 AI 驱动的工具组合所取代。
AI 转型可能还包括对企业级业务实践进行 AI 辅助分析，例如通过提供有关消费者行为或高级预测的洞察分析。随着 AI 完全融入业务，组织还可以实现 AI 生命周期的自动化，提高实验速度，更快地构建特定用途的模型。
AI 转型可以提高企业各方面的绩效。组织可以通过采用该技术自动执行管理任务，支持超个性化的客户体验，并通过自动生成代码实现 IT 流程的现代化。
一些用例示例包括：
- IT 现代化
- 客户服务工作流程
- 供应链
- HR 和人才管理
- 销售和市场营销
- 核心业务运营
IT 现代化
AI 模型在 IT 流程和运营中具有大量应用。AI 可以快速提高 IT 敏捷性，并解决 应用程序现代化和平台工程等复杂流程。
例如，生成式 AI 可以生成代码、将代码从一种语言转换为另一种语言、对代码进行逆向工程并推动转型规划。
这些工具还可以为开发人员提供增强型站点可靠性工程，并实现测试流程自动化，最终简化 IT 流程，使员工能够专注于更具创造性和以人为本的任务。
客户服务工作流程
生成式 AI 可以改变提供客户体验的方式，使企业脱颖而出并获得竞争优势。AI 工具可以提供定制建议，全天候处理客户支持，并无缝创建个性化内容，例如社交媒体帖子、个性化信息或网站文案。
AI 可以通过分析大量数据和情感分析识别模式，对未来的消费者行为做出预测。例如，银行可以提供个性化、自动化的投资组合管理服务，政府也可以将信函自动转换成多种语言。
供应链
企业可以利用 AI，实现从源头到支付流程的自动化，并管理资源需求，从而减少效率低下和浪费的现象。例如，AI 工具可以对交付进行分类，选择最具成本效益和环境可持续的方式来履行订单，或分析历史数据以预测需求。
AI 驱动的订单智能系统能够快速洞察订单管理工作流程，让企业领导者在问题出现之前就能发现潜在的干扰或找出问题所在。当与复制现实世界流程或设备的数字孪生相结合时，AI 可以优化维护和调度等流程来提高效率。
HR 和人才管理
从改善求职者体验到提供个性化的高质量职业发展建议，AI 功能可以提高整个人力资源生命周期的效率和员工体验。企业可以利用 AI 自动执行重复但关键的人才招聘任务，例如发布招聘信息和安排面试。对于现有员工，AI 可以提供个性化的反馈，例如绩效考核或通过聊天机器人管理请假申请，使人力资源领导者能够专注于更有价值的工作。
销售和市场营销
在销售和营销领域，AI 可以大规模提供个性化服务，根据购买历史和其他数据自动生成产品推荐和消费者沟通信息。该技术可以预测未来趋势和客户行为，使营销团队能够在整个内容供应链中更有效地分配资源，并提升整体客户体验。使用这些工具，销售专业人员就能将时间用于更有价值的工作，改善决策并提高生产力。
核心业务运营
在企业层面采用 AI 能够简化和增强企业的核心运营。AI 有助于产品开发。
例如，一家医疗保健公司可能会借助经过训练的 AI 模型来推断分子结构，从而加快新药研发。
产品团队可以在整个生命周期中使用 AI 来测试和优化产品。该技术还可用于威胁管理和决策支持。这些功能缩短了事件响应时间，帮助企业领导者积极规划和管理未来风险。
一个强大、负责任的 AI 项目，其背后有一套精心设计的方法，可以提高绩效，为企业带来巨大的竞争优势。但是，与所有数字化转型一样，成功采用数字技术并对业务产生切实影响还远未得到保证。
根据麦肯锡的调查，90% 的受访企业开始了某种形式的数字化转型。然而，预期的收入效益只实现了三分之一。1要充分实现 AI 的积极影响，组织可能需要克服一些常见的挑战，包括：
改造和推广 AI
数据治理和安全
良好的数据治理要求 AI 训练中使用的数据是干净、一致和安全的。这意味着打算采用 AI 的组织也将成为数据公司。例如，用于训练大型语言模型 (LLM) 的输入数据必须得到适当的整理和存储，并且不能使用有偏见或专有的数据。
良好的数据治理还有助于确保模型输出可观察和可解释。成功进行 AI 转型的组织通常会监控数据活动，并持续审核其网络安全实践。它们还根据当地法规对敏感数据进行加密。此阶段可能涉及多个流程，以提高本地、云和软件即服务 (SaaS) 应用程序中的数据安全性。
变更管理
将 AI 系统与现有 IT 基础设施、工作流程和业务流程集成可能既复杂又耗时。而采用 AI 涉及重大的组织变革和文化转变。企业可以选择投资于变革管理计划，与利益相关者密切合作，并开始与可信赖的第三方建立合作伙伴关系，以培养一种赋权和教育文化。
提高技能和人才管理
AI 项目可能涉及各种高技能专业人员，包括数据工程师、数据科学家和数据分析师。一些组织可能会决定提高现有员工的技能，而另一些组织则可能需要招聘大量新人才，以帮助确保顺利和负责任地进行 AI 转型。这可能涉及人力资源部门的人力，也可能涉及精心管理的过渡计划。