與增強(qiáng)/虛擬現(xiàn)實(shí)、區(qū)塊鏈、無(wú)人機(jī)/無(wú)人機(jī)飛行器和物聯(lián)網(wǎng)等其他顛覆性技術(shù)一樣，人工智能(AI)在轉(zhuǎn)變商業(yè)模式、流程、產(chǎn)品和服務(wù)方面具有巨大潛力。據(jù)麥肯錫公司(McKinsey)稱，據(jù)估計(jì)，到2030年，人工智能有可能為全球帶來(lái)約13萬(wàn)億美元的額外經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，或與目前累計(jì)GDP相比增長(zhǎng)約16%。這相當(dāng)于每年GDP增長(zhǎng)1.2%。
伴隨著這種增長(zhǎng)，較早采用這些新興技術(shù)的企業(yè)和較晚采用的企業(yè)或不采用的企業(yè)之間在經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)上的數(shù)字鴻溝可能會(huì)日益擴(kuò)大。問(wèn)題是如何為您的企業(yè)來(lái)開(kāi)始探索像AI等技術(shù)以及如何快速?gòu)牟呗噪A段轉(zhuǎn)向執(zhí)行階段。對(duì)于首席信息官及其團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這種學(xué)習(xí)曲線可能存在些問(wèn)題，因?yàn)楦鶕?jù)高德納公司(Gartner)最近的調(diào)查，37%的組織仍在尋求制定其人工智能策略，而35%的組織正在努力尋找合適的用例。
雖然傳統(tǒng)思維通常是“在考慮技術(shù)之前解決商業(yè)策略”，并且“在試點(diǎn)和實(shí)施階段更多地關(guān)注技術(shù)”，但與直覺(jué)相反的是，反過(guò)來(lái)的方式往往是最好的行動(dòng)方案。
在本文中，我們將更詳細(xì)地探討這種反直覺(jué)的方法，采用雙管齊下的方法開(kāi)發(fā)基于技術(shù)的商業(yè)案例，然后是開(kāi)展以業(yè)務(wù)為中心的技術(shù)試點(diǎn)：
構(gòu)建基于技術(shù)的商業(yè)案例：數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略就是商業(yè)策略(反之亦然)
雖然人們常常強(qiáng)調(diào)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型是關(guān)于人，而不是關(guān)于技術(shù)的”，但事實(shí)是，如果沒(méi)有技術(shù)，那么你只是一種“轉(zhuǎn)型”--甚至可能只是漸進(jìn)式的，因?yàn)檎嬲_(kāi)啟這種更大范圍轉(zhuǎn)型工作的是技術(shù)。
當(dāng)然，人員和流程對(duì)于執(zhí)行工作(即完成工作)至關(guān)重要，但在其核心，您需要一個(gè)周全的商業(yè)策略，其中包含技術(shù)可以提供的眾多優(yōu)勢(shì)。如果不了解技術(shù)的潛力，以及不清楚如何將其應(yīng)用于商業(yè)利益中，那么“可能的藝術(shù)”將繼續(xù)隱藏在高管的計(jì)劃中。
為了確保您的商業(yè)策略將“可能的藝術(shù)”與技術(shù)相結(jié)合，請(qǐng)務(wù)必讓合適的高管參與您的企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃流程和管理層中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DX)工作。這個(gè)人可能就是您的首席信息官，如果他/她已經(jīng)是您的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃的主角，或者可能是您的另一位高管，比如首席營(yíng)銷(xiāo)官(CMO)或首席數(shù)字官(CDO)，這具體取決于您的組織方式。您無(wú)需了解每種技術(shù)的內(nèi)部工作原理，但對(duì)其行業(yè)具體業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)和用例的深入了解將成為戰(zhàn)略規(guī)劃的強(qiáng)大資產(chǎn)。
通過(guò)這種方式，基于技術(shù)的商業(yè)案例可有助于確保您的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略就是您的商業(yè)策略，反之亦然。由于成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃需要如此多的協(xié)作和溝通，因此通常執(zhí)行一個(gè)策略就已經(jīng)很困難了，更不用說(shuō)兩個(gè)，所以這種方法應(yīng)該與所有相關(guān)人員產(chǎn)生共鳴。
部署以業(yè)務(wù)為中心的技術(shù)試點(diǎn)：部署工作應(yīng)首先關(guān)注業(yè)務(wù)問(wèn)題，其次應(yīng)關(guān)注技術(shù)解決方案
一旦在您的商業(yè)策略中建立了使用AI的案例，那么試點(diǎn)項(xiàng)目和生產(chǎn)部署首先要側(cè)重于正在解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題，然后再關(guān)注技術(shù)解決方案，這一點(diǎn)非常重要。這有助于避免錘子尋找釘子問(wèn)題，并將初始項(xiàng)目集中在特定的痛點(diǎn)或可能解決的問(wèn)題上。
為了實(shí)現(xiàn)全數(shù)字化轉(zhuǎn)型商業(yè)模式和流程的未來(lái)愿景，有兩條路徑：一條由小型的、漸進(jìn)式的最小化可行產(chǎn)品(MVP)和試點(diǎn)項(xiàng)目組成，另一條由大規(guī)模轉(zhuǎn)型工作組成。雖然兩者都可以幫助您達(dá)到相同的最終結(jié)果，但從事小型的、漸進(jìn)式的最小化可行產(chǎn)品和試點(diǎn)項(xiàng)目可有助于您在早期獲得關(guān)鍵知識(shí)，并在早期獲取一定程度的投資回報(bào)。它還讓您可以根據(jù)需要對(duì)每個(gè)工作步驟采取適當(dāng)?shù)拇笮≌{(diào)整。
要將其付諸實(shí)施，請(qǐng)尋找適合您的最小化可行產(chǎn)品和試點(diǎn)項(xiàng)目的初始流程區(qū)域，然后將其部署到其他流程區(qū)域，作為實(shí)施路線圖的一部分。雖然重點(diǎn)主要放在學(xué)習(xí)和投資回報(bào)率上(一些人主張應(yīng)側(cè)重于學(xué)習(xí)，而非早期投資回報(bào)率，特別是對(duì)于更復(fù)雜的技術(shù)，如人工智能和區(qū)塊鏈)，這些項(xiàng)目還將提供與供應(yīng)商一起運(yùn)行測(cè)試并評(píng)估其特定技術(shù)解決方案的機(jī)會(huì)。由于每個(gè)最小化可行產(chǎn)品和試點(diǎn)項(xiàng)目都是小規(guī)模部署，因此您可以在低風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中來(lái)檢驗(yàn)供應(yīng)商及其解決方案。
在采用這些新興和顛覆性技術(shù)時(shí)，這還有助于您專(zhuān)注于強(qiáng)大的技術(shù)組合，并思考如何為客戶創(chuàng)造獨(dú)特的新價(jià)值主張和/或?qū)崿F(xiàn)更大范圍的生產(chǎn)力提升。例如，為了獲得最大的商業(yè)利益，許多AI項(xiàng)目需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的自動(dòng)化基礎(chǔ)，以確保與AI一同部署的全方位自動(dòng)化技術(shù)可以盡可能地自動(dòng)化和優(yōu)化您新的和現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程。
采用基于技術(shù)的商業(yè)案例和以業(yè)務(wù)為中心的技術(shù)試點(diǎn)
為了探索適合您企業(yè)的人工智能，使用這種雙管齊下的方法來(lái)開(kāi)發(fā)基于技術(shù)的商業(yè)案例，然后以業(yè)務(wù)為中心的技術(shù)試點(diǎn)可以成為釋放新興技術(shù)價(jià)值的一種極好方法，并可避免在策略階段與執(zhí)行階段轉(zhuǎn)換中出現(xiàn)的一些傳統(tǒng)問(wèn)題。
在采用具備變革性商業(yè)利益潛力的戰(zhàn)略技術(shù)時(shí)，這種方法特別適用，因此可以應(yīng)用于人工智能以外的其他戰(zhàn)略技術(shù)，如區(qū)塊鏈和智能合約以及物聯(lián)網(wǎng)等等。
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