當談到將AI置于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心時，已經(jīng)有很多說法、著作和布道，大多數(shù)企業(yè)也都表示贊同。根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，91%的企業(yè)正在開展“某種形式的數(shù)字化舉措”，87%的高級領導表示數(shù)字化是首要任務。

但就像任何轉(zhuǎn)型工作一樣——其中只有30%的舉措被認為是成功的——挑戰(zhàn)在于執(zhí)行，而非意圖?，F(xiàn)在的不同之處在于，做對這件事的經(jīng)濟效應已經(jīng)從根本上發(fā)生了改變。

AI為先的轉(zhuǎn)型最大的轉(zhuǎn)變在于，它不再是一項緩慢且成本高昂的工作，得益于GenAI和智能體的進步，曾經(jīng)需要數(shù)月的手工工作和數(shù)千萬美元才能實現(xiàn)的目標，現(xiàn)在可以在更短的時間內(nèi)以更低的成本實現(xiàn)。

AI為先的轉(zhuǎn)型不僅更便宜、更快——它也更一致、更可行、更具可擴展性，但要充分利用它，一個結(jié)構(gòu)化的方法至關重要。本文將引導你逐步了解如何成功地將AI作為你數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中心。

1. 從問題出發(fā)，而不是技術

AI引領的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中最常見的錯誤之一就是從一個工具開始，然后為其尋找使用理由。像GenAI、機器學習和自主自動化(如智能體)等新興技術的誘惑，可能會讓組織在沒有明確了解他們要解決什么問題的情況下就一頭扎進去。

但轉(zhuǎn)型永遠不應從產(chǎn)品推銷開始，它應該從痛點開始。

為了產(chǎn)生真正的影響，領導者應該識別業(yè)務中的高摩擦領域：時間被浪費、客戶體驗不佳或運營效率低下的地方，這些痛點是有意義的AI轉(zhuǎn)型舉措的基礎。

我發(fā)現(xiàn)最好的AI用例是：

? 業(yè)務關鍵：與收入、運營或客戶滿意度相關

? 可量化：能夠展示可衡量的投資回報率

? 可擴展：不僅對一個部門有用

? 可實現(xiàn)：能夠在不花費數(shù)年時間的情況下實現(xiàn)價值

2. 從大處著眼，從小處著手

AI為先的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標不是在所有地方一下子部署AI，而是要找到一個如果擴展能夠從根本上改善業(yè)務的用例。

尋找高價值的機會，這些機會：

? 解決戰(zhàn)略挑戰(zhàn)或開辟新機遇

? 可以在低風險環(huán)境中快速測試

? 提供清晰的指標來衡量影響

目標不是為了實驗而實驗，而是為了創(chuàng)建一個可以在整個企業(yè)中擴展的藍圖。

3. 分析和準備數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是AI的基礎——但并非任何數(shù)據(jù)都可以。為了使AI系統(tǒng)有效，數(shù)據(jù)必須是相關的、結(jié)構(gòu)化的和可靠的。

我建議你從跨部門的全面數(shù)據(jù)收集開始：CRM系統(tǒng)、交易記錄、網(wǎng)絡分析、ERP系統(tǒng)、支持票據(jù)和外部數(shù)據(jù)饋送，然后進行數(shù)據(jù)清洗：刪除重復項、糾正錯誤、解決不一致性和處理缺失值。干凈的數(shù)據(jù)不僅能提高模型性能，還能在利益相關者之間建立信任。

一旦數(shù)據(jù)被清洗，探索和剖析數(shù)據(jù)以檢測模式、異常值和異常，這種探索性分析有助于為有效的特征工程奠定基礎——這是訓練AI模型必不可少的過程。

4. 選擇和開發(fā)合適的AI模型

一旦你的數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化并準備就緒，下一步就是選擇正確的模型。并非所有模型都是相同的——正確的選擇取決于問題的性質(zhì)和手頭的數(shù)據(jù)。例如：

? 制造業(yè)中的預測性維護可能依賴于時間序列預測或回歸。

? 電子商務個性化可能更多地受益于協(xié)同過濾或推薦引擎。

? 文檔處理可能最好使用針對特定領域語言進行微調(diào)的自然語言處理(NLP)模型。

這也是技術策略與業(yè)務目標相交的地方。選擇錯誤的模型可能意味著預測不準確、性能緩慢和資源浪費。

5. 選擇正確的方法

沒有放之四海而皆準的AI策略。企業(yè)必須在現(xiàn)成的工具、低代碼平臺、定制解決方案或混合方法之間做出選擇。

現(xiàn)成的AI工具很吸引人，因為它們實施速度快且成本效益高，但它們通常提供的定制選項有限。相比之下，低代碼和無代碼平臺能夠?qū)崿F(xiàn)更快的部署，同時提供一定程度的靈活性。

對于那些尋求最大控制和長期價值的人來說，我認為定制解決方案是理想的——尤其是當與專有數(shù)據(jù)相結(jié)合以創(chuàng)造真正的競爭優(yōu)勢時，然而，混合模型也越來越受歡迎，因為它們結(jié)合了預構(gòu)建和定制方法的優(yōu)勢。

一個務實的方法是遵循80/20規(guī)則：利用現(xiàn)成的或低代碼解決方案來滿足你80%的需求，且?guī)缀醪恍枰ㄖ?，然后對其?0%進行定制，以解決你獨特的工作流程或差異點。

在選擇解決方案時，請考慮：

? 與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成

? 長期可擴展性

? 安全性和合規(guī)性要求

? 用戶體驗和易用性

? 成本與長期投資回報率

6. 選擇合適的合作伙伴

技術只是等式的一半，另一半是幫助實施它的團隊，選擇一個了解你業(yè)務背景的供應商或開發(fā)合作伙伴至關重要，我建議你尋找具有以下特點的合作伙伴：

? 在你的行業(yè)有豐富經(jīng)驗

? 提供強大的支持和培訓

? 表現(xiàn)出靈活性和技術專長

? 有透明的時間表和現(xiàn)實的時間表

避免諸如隱藏費用、支持不力或過度承諾能力和交付等紅燈標志。

7. 事先定義成功

如果沒有明確的指標，AI舉措往往會遭受范圍蔓延和投資回報率不明確之苦。在啟動任何AI舉措之前，定義成功是什么樣子的。

這可能意味著運營效率的提高，如節(jié)省時間、減少錯誤或提高吞吐量。財務影響是另一個關鍵指標，無論是通過節(jié)約成本、收入增長還是利潤率提高。最后，還應考慮客戶成果，包括更高的滿意度評分、改進的凈推薦值(NPS)和更強的留存率。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來不僅僅是數(shù)字化——它是智能化的。AI為先的轉(zhuǎn)型有潛力降低成本、加速創(chuàng)新和改變決策方式，但只有采用戰(zhàn)略性的方法時才能實現(xiàn)。