与任何其他计划不同,人工智能是业务转型的推动者,而不是需要对其进行培训的其他技术系统实现。传统上,企业要么选择线性任务的经典瀑布式方法,要么选择敏捷方法,在这种方法中,团队在测试解决方案时会对其进行评估和评估。
相反,实施AI技术需要完全不同的方法。AI要求您查看问题,看看是否有办法通过重新定义业务流程本身来解决它。除了采用10步策略解决问题外,还有没有办法使用现有数据或通过使用未开发的内部或公开可用的新型数据并对其应用AI来将其缩减为6步?IDC去年的一项研究发现,有60%的组织报告其业务模式的变化与采用AI相关。
但是,成功实施AI非常困难-可能部分是因为它需要这种不同的方法。IDC研究发现,大多数组织在其AI项目中报告了一定程度的失败。由于不切实际的期望,接受调查的组织中有四分之一报告失败率为50%。
引入AI并不像引入新的软件程序。这将影响员工和客户的工作方式,行为方式和决策方式。工作场所的AI技术将为员工提供学习新技能的新机会。员工的领域知识是正确使用AI的关键,并且在AI缺乏正确响应的正确上下文,能力或参数的极端情况下,员工也很有价值。正确定义成功的AI项目所依赖的人工输入并调整员工角色以提供支持非常重要。
例如,有些医疗呼叫中心旨在对医学试验中的患者做出反应,并劝阻他们停止药物治疗。呼叫中心的员工为经理转录呼叫,以便他们跟进。但是,人工智能中的自然语言处理(NLP)可以转录呼叫并突出显示“问题短语”,表明某个人将停止治疗。
借助这项新的转录技术,企业不再需要可以快速准确地打字的员工。相反,它需要善解人意的工作人员进行干预,并为要停止治疗的患者提供实时指导。这不只是简单地插入一项新技术。它正在改变业务模型,并需要更深入的变更管理。