使用7S模型成功實(shí)現(xiàn)人工智能轉(zhuǎn)型
作為與許多組織合作的客戶關(guān)系管理(CRM)顧問,很難不將人工智能視為一個(gè)主要考慮的主題。那么有所幫助嗎?其較大的影響在哪里?如何開始?需要什么技能?這些是人們幾乎每天都會(huì)聽到的一些問題。
所有這些問題都有一個(gè)共同點(diǎn):它們很好操作,并且具有戰(zhàn)術(shù)性。
在進(jìn)行了很多關(guān)于實(shí)現(xiàn)人工智能的討論和參與之后,人們注意到了人工智能采用的兩個(gè)趨勢(shì):
- 在許多組織中,這個(gè)主題是由IT驅(qū)動(dòng)的。
- 其次,該主題采用技術(shù)思維方式處理。
人們通常提出的是關(guān)于數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)家以及將要使用的系統(tǒng)和應(yīng)用程序的問題。
毫無疑問,這些都是重要的問題。但它們不是唯一的,可能甚至不是最困難或最重要的問題。
從總體戰(zhàn)略和應(yīng)實(shí)施的范圍,還有許多問題,企業(yè)應(yīng)從支持的業(yè)務(wù)領(lǐng)域等開始。它繼續(xù)涉及合規(guī)性和數(shù)據(jù)保護(hù)主題,并且非常重要的是,很多員工擔(dān)心受到影響。在德國,工人委員會(huì)將會(huì)定期發(fā)表意見。到了最后,人工智能總是關(guān)注自動(dòng)化,而自動(dòng)化就是采用更少的工作人員實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。到目前為止流行的觀點(diǎn)是人工智能創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會(huì)比它所需要的要多,但是新的工作需要另一種技能,而不是那些能夠通過自動(dòng)化完成的工作。
此外,還有一些道德問題??梢越ㄗh人們嘗試采用作為道德機(jī)器一部分的情感人工智能應(yīng)用程序。這是一次真正具有啟發(fā)性的經(jīng)歷,其偏差可以在同一類別中計(jì)算。一個(gè)公認(rèn)的非常極端和明顯偏見的例子是微軟公司的Tay,這是一個(gè)通過在Twitter上發(fā)布而得到重新訓(xùn)練的人工智能機(jī)器人,繼續(xù)從它的對(duì)話中學(xué)習(xí)。
從中得出的結(jié)論是,企業(yè)需要回答四類問題:
- 戰(zhàn)術(shù)操作問題
- 戰(zhàn)略問題
- 合規(guī)性和安全性問題
- 道德問題
這些問題相互關(guān)聯(lián),可以通過應(yīng)用麥肯錫公司開發(fā)的7S模型進(jìn)行解答。
現(xiàn)實(shí)檢查的挑戰(zhàn)
戰(zhàn)術(shù)操作似乎最容易理解。例如,可以列出一個(gè)應(yīng)用程序,接近實(shí)現(xiàn)一些人工智能場(chǎng)景。他們的一個(gè)想法非常具有戰(zhàn)術(shù)性,為人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人實(shí)現(xiàn)原型以獲得一些經(jīng)驗(yàn)。這種方法清楚地解決了一些技術(shù)問題。他們決定構(gòu)建人工智能能力中心(CC),這是一個(gè)好主意,并且仍在尋求幫助。
但是負(fù)責(zé)構(gòu)建這個(gè)人工智能能力中心(CC)的是IT部門。這嚴(yán)重限制了它們的范圍。雖然能夠解決有關(guān)數(shù)據(jù)、云計(jì)算戰(zhàn)略,所需計(jì)算資源或安全性甚至數(shù)據(jù)保護(hù)的問題的解決方案,但他們無法深入研究組織模型的必要更改等問題,更不用說流程或業(yè)務(wù)模型。那么這是否減輕員工的恐懼?他們是否會(huì)展示必要的文化和力量,以便充分利用他們將要追求的目標(biāo)?
以下需要了解一下7S模型如何為人工智能轉(zhuǎn)型提供幫助。
人工智能轉(zhuǎn)型的成功因素
盡管完成每一項(xiàng)業(yè)務(wù)都是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),但要實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)所能提供的可能性,這絕非必然。有幾種模型支持必要的過渡。其中之一是最初由麥肯錫公司開發(fā)的7S模型,不是作為實(shí)現(xiàn)人工智能的模型,而是作為支持人工智能轉(zhuǎn)型的模型。

圖1 7S模型
麥肯錫7S模型確定了七個(gè)成功因素,其中三個(gè)是硬性成功因素(紅色),四個(gè)是軟性成功因素。而這個(gè)模型所表明的是,這七個(gè)因素需要協(xié)調(diào)一致,甚至相互加強(qiáng),才能使組織在實(shí)施轉(zhuǎn)型變革時(shí)能夠持續(xù)成功。
由于七個(gè)因素是相互關(guān)聯(lián)的,它顯示了需要查看的內(nèi)容,并且如果其中一個(gè)因素發(fā)生了變化,通常也需要重新調(diào)整。除了技術(shù)、操作、戰(zhàn)略問題之外,7S模型還涵蓋了有關(guān)合規(guī)性和道德規(guī)范的問題。它通過結(jié)合軟硬性成功因素來做到這一點(diǎn)。例如,道德是共同價(jià)值觀的一部分,并通過企業(yè)風(fēng)格和員工以及如何接受培訓(xùn)來表達(dá)。這與合規(guī)性和安全性類似,系統(tǒng)也可以支持或強(qiáng)制執(zhí)行。
將它應(yīng)用于將人工智能嵌入到企業(yè)中,它立即表明僅僅著眼于系統(tǒng)和技能是不夠的。在企業(yè)中實(shí)施人工智能的模式轉(zhuǎn)變也需要解決其他五個(gè)因素。
由于所有因素相互關(guān)聯(lián)并形成一個(gè)網(wǎng)狀,一種可行的方法是從硬性的成功因素入手。同樣重要的軟性成功因素提供了有助于保持企業(yè)一致的限制。
企業(yè)可以制定明確的人工智能戰(zhàn)略,然后用來創(chuàng)建可以使用現(xiàn)有的項(xiàng)目組合管理流程進(jìn)行處理的計(jì)劃組合。重要的是,這種人工智能戰(zhàn)略是企業(yè)總體戰(zhàn)略的一部分,并且在項(xiàng)目組合管理流程中使用目標(biāo)、關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)和支持框架進(jìn)行管理。利用一種“大處著眼”的方法,其成果將得到快速交付,并且可以快速重新調(diào)整。
其次,選擇有助于實(shí)現(xiàn)給定策略的組織模型。這里有許多模型可以應(yīng)用,從組建一個(gè)專門的團(tuán)隊(duì)開始,從利益和職業(yè)相匹配的人員或平行結(jié)構(gòu)中實(shí)施人工智能實(shí)踐社區(qū)。為了強(qiáng)調(diào)7S模型的相互依賴性,首選的組織模型在某種程度上取決于企業(yè)文化、意義風(fēng)格和共享價(jià)值觀。選擇推動(dòng)戰(zhàn)略主題的人員取決于他們的技能。
第三,根據(jù)企業(yè)選擇的平臺(tái),有必要選擇有助于解決當(dāng)前需求的人工智能系統(tǒng),并提供更好地支持未來需求的路線圖。其核心功能之一是提供持續(xù)的學(xué)習(xí)設(shè)施,以便持續(xù)改進(jìn)參與。

這里的關(guān)鍵詞是平臺(tái),因?yàn)檫@又與員工和技能軟性成功因素有關(guān),當(dāng)然也與硬性策略因素有關(guān)。同樣,平臺(tái)的選擇會(huì)對(duì)員工和技能產(chǎn)生影響。
所有成功因素都會(huì)對(duì)其他因素產(chǎn)生影響。改變一個(gè)因素則需要對(duì)其他的因素進(jìn)行調(diào)整。
7S模型表明,純粹從一個(gè)部門的角度來看待人工智能轉(zhuǎn)型項(xiàng)目是不夠的。
由于在一家企業(yè)中整合人工智能涉及到很多方面,7S模型也強(qiáng)化了思維模式,企業(yè)在開展小規(guī)模行動(dòng)的同時(shí)思考大問題,從而不斷取得成功。