AI落地避坑指南！领导层需制定清晰AI愿景和预算，管理层评估工作流，IC层参与工具评估。构建AI治理策略，进行事件演练，监控关键依赖。建立事件后审查流程，持续改进，拥抱AI转型，避免成为代价高昂的实验。
译自：4 AI Implementation Tips That Most Companies Get Wrong
作者：Hannah Culver
从会议室到休息室，人工智能都是 2025 年的热门话题。然而，在执行愿景和基层实施之间，人工智能的变革潜力被削弱了。当高管们倡导“人工智能优先”的举措时，一连串的问题——从采购部门关于预算、安全部门关于合规性，以及犹豫不决的最终用户关于隐私、工作保障等等——揭示了一种根本性的脱节。
好消息是，我们有前进的道路。我们可以借鉴其他突破性技术进步的企业实施经验，来指导我们如何看待人工智能转型。从这些经验中汲取灵感，以下是支持成功企业人工智能实施的四个基本支柱，股东和个人贡献者 (IC) 都能从中找到切实的价值。
当组织以疯狂的速度进行采用，并且没有失败的余地时，他们也为自己设定了没有创新空间的局面。因此，他们从他们正在进行的任何计划中看到的价值都会降低。
人工智能也不例外。对于像人工智能这样具有划时代意义的事物要进入组织的主流应用，每个人都必须保持一致，并愿意为实验和展示成果提供空间。
每个人，在组织的各个层面，都可以在其中发挥作用，以使其获得成功。
- 领导层： 制定清晰的人工智能愿景，概述业务成果和成功指标。将人工智能优先纳入您的文化，并以身作则。突出并奖励取得成功的团队（并从失败中吸取教训）。
- 管理层： 制定与更广泛的组织战略相一致的团队特定的人工智能实施路线图。提供集思广益、分享成功和排除障碍的机会。制定向更广泛的组织报告团队进展的策略。
- IC 层： 创建并执行推动业务成果的人工智能实验。记录人工智能有价值的实际用例。在您的团队和相邻团队中推广结果。
在共同理解的基础上，组织可以解决人工智能实施的实际问题。
许多企业在对待人工智能工具时，将其视为一刀切的解决方案，或者过度购买人工智能工具，这些工具承诺空洞，内部采用率低，从而导致失败。有时，影子人工智能——未经常规批准就偷偷进入工具堆栈的人工智能工具——会扩散，从而使方便但“禁止”的工具得以渗透。如果没有对部门需求和现有工作流程进行适当评估，组织可能会使他们的人工智能堆栈成为昂贵且低效的混乱局面。
以下是一些防止这种情况发生的注意事项：
- 领导层： 建立一个全面的人工智能预算，包括培训、基础设施和持续维护成本。倾听每个部门的需求，并将您的从业人员牢记在心。
- 管理层： 进行详细的工作流程分析，以确定人工智能可以在哪里提供最直接的价值。投入时间和资源来审查解决方案。在维护供应商的业务级别标准的同时，考虑团队需求和偏好。
- IC 层： 建议工具选项。参与供应商评估过程。提供有关与日常工作流程集成的反馈。与供应商合作，以确保人工智能在生产中的效果与纸面上听起来一样好。
有了合适的工具，组织就可以使用适合其需求的技术堆栈立即启动。
人工智能系统与任何技术一样，都可能出现故障。没有为这些情况做好准备的组织可能会面临安全漏洞、违反合规性和失去信任的风险。理解并规划失败模式至关重要。
通过多方面的方法应对与人工智能相关的故障，为任何情况做好准备。
- 领导层： 制定清晰的AI 治理策略，使其符合监管要求和道德准则。创建一个接受失败不可避免，但必须从中吸取教训的文化。
- 管理层： 与团队一起进行事件演练，以确保团队了解角色、升级和补救措施，以便在真正发生故障时做好准备。留出时间让您的团队创建运行手册并更新文档。
- 个人贡献者： 建立对关键依赖项的监控。报告边缘案例和意外行为，以提高系统可靠性。了解哪些团队拥有 AI 实施和战略的哪些部分。在您的事件管理平台中映射这些角色。
您在失败期间所做的事情很重要。失败后所做的事情可能更有价值。
如果没有事后事件审查和反馈循环，AI 计划可能会成为代价高昂且收益不明确的实验。组织需要结构化的方法来审查事件或突出需要改进的领域。这可能是一项耗时且细致的工作，但每个人都需要支持它，以使改进得以坚持。这包括：
- 领导层： 建立组织范围内的事件后审查流程。确定 AI 用户突出显示效率低下的方法。指定容量来实施使系统更具弹性和回报的更改。
- 管理层或个人贡献者： 实施定期审查周期，以评估 AI 性能和团队采用情况。鼓励在团队内部和团队之间阅读、编写和分享事后事件审查，以建立学习文化。留出周期供团队实施更改。
AI 成功的道路不是短跑。这是一场马拉松，需要在组织的各个层面持续努力。
AI 转型确实是一项团队运动。成功需要从高层管理人员到一线员工的每个人都发挥自己的作用并贡献自己独特的见解。通过遵循这四个支柱，组织可以超越炒作，并利用 AI 创造持久的价值。