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常见错误一：忘乎所以

常见错误二： 未能整合

常见错误三： 过于“以技术为中心”的方法

常见错误四：事后才考虑治理

常见错误五： 没有规模规划

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对于肩负着为股东带来收益的重大赌注的高管来说，将人工智能 (AI) 货币化的挑战可能令人感到无比艰巨。面对大量令人兴奋的用例，领导者需要在众多选择中挑选一条稳妥的道路，同时还要管理企业平台的采用，以满足董事会和希望看到短期结果的股东的需求。

但帮助就在眼前。虽然现在仍是人工智能时代的早期，但它已不再是黎明。我们可以从先驱者和早期采用者那里学到很多经验，他们已经将机器学习、转换人工智能和生成人工智能等变革性技术应用于他们的组织中。

根据我们为全球顶级通信、媒体和技术客户提供咨询的经验，以下是我们看到公司犯下的五个最常见的人工智能采用错误，以及我们关于如何避免自己犯这些错误的最佳建议。

常见错误一：忘乎所以

人工智能鼓励我们自由发挥想象力，这是件好事。但创意自由不能以牺牲稳固、传统的商业决策为代价。我们曾与一家公司合作，这家公司已经面临着重重挑战，从资源限制到复杂的长尾运营，在我们加入之前，这家公司已经投入了宝贵的时间和精力来考虑一个由人工智能生成的虚拟形象的提案。

如何纠正：设定能够快速产生结果的目标。我们合作的另一家公司是一家知名电信公司，该公司寻求数字收入的突破性增长。为了最大限度地提高参与度和转化率，我们指导客户采用一套人工智能工具来实时个性化客户体验，同时根据购买倾向提供实时购物帮助。该计划的认真执行使该电信公司超额完成了其顶线和底线目标。

常见错误二： 未能整合

企业能力并非凭空而来，人工智能也不例外。我们已经看到太多公司积极主动地投资人工智能，但随后却将这些新工具和平台视为“独立”系统，并期望价值像变魔术一样从中流出。一般而言，未能整合的公司都会感到失望。

如何纠正：集成 AI 采用的关键是构建未来将成为公司未来运营核心的能力，但同时也会产生立竿见影的效果。保持这种双重关注绝非易事。我们发现一种有用的方法是为企业创建未来状态的“能力图”。能力图列出了企业所有将受到 AI 计划影响的工具、能力和能力，并解决了实现期望的未来状态所需的条件。

最终，我们制定了 AI 的整体愿景和分步实施计划。我们与一位客户合作开展了一项能力映射练习，首先概述了公司的运营结构和业务流程，然后重新构想了全渠道客户服务运营。以能力图为指导，该公司将自己定位为采用统一、集成的 AI 方法，我们利用该图在所有职能部门中构建 AI 能力：减少部门孤岛，并使公司整个企业的知识管理系统民主化。

常见错误三： 过于“以技术为中心”的方法

人工智能计划往往始于购买人工智能平台，也终于购买人工智能平台，而没有制定明确的业务目标。一旦人工智能全面部署，确定并阐明公司未来运营的愿景对于成功至关重要。
如何纠正方向：这里需要一种不同的地图：一份“转型路线图”，记录贵公司实现既定业务目标的历程。与能力地图不同，能力地图会盘点组织结构中的优势并突出差距，而转型地图则是一份全面的计划，可助您随时间向前迈进。它包括对 AI 计划将如何影响整个公司的分步预测，并为每个受影响的利益相关者群体提供具体的实施计划。

例如，在客户服务方面，寻找能够利用人工智能功能来构建更具互动体验的工具和技术。我们与一家电信客户合作，该客户希望将其年度客户服务成本降低数百万美元。为了实现这一目标，我们制定了一项全面计划，以培训生成式人工智能虚拟助理来处理公司的客户服务请求。客户最初计划更换其联络中心技术，但没有考虑到由于客户量大而带来的挑战的复杂性。我们鼓励他们退后一步，规划出他们的主要目标，确定相关的工具和技术，并考虑受影响的利益相关者。然后，我们的团队帮助制定了一项计划，不仅可以维持这些变化，还可以管理对客户呼叫中心以外业务部门的连锁反应。

一个关键点：高管应积极参与以 AI 为骨干的业务运营重组过程。我们经常看到这一责任被留给中层管理人员——很少能取得好结果。在实施 AI 解决方案时，确保各级领导者在所有横向和纵向团队中保持一致至关重要。

常见错误四：事后才考虑治理

许多公司全力投入 AI 实验，却没有建立监督和治理框架。他们常常在项目出错或与 AI 相关的数据泄露或责任问题发生后才忙于实施治理。

如何纠正：在投资 AI 工具和平台之前，请建立一个由代表组织内业务和技术利益相关者的专职领导者组成的 AI 委员会。接下来，制定资助 AI 计划的计划，以及审查和优先考虑这些计划的结构。智能 AI 治理涉及制定明确的政策和程序，以应对道德、隐私和风险管理等核心职能。如果做得好，智能治理还可以在评估和优先考虑未来的 AI 投资方面发挥有益作用。

随着时间的推移，我们的目标应该是建立一个人工智能卓越中心 (CoE)，贡献者可以根据他们在人工智能方面的经验，向委员会提供见解、提示和培训。利用这些信息，委员会成员可以标准化全公司采用人工智能的最佳实践，为战略规划、决策和执行提供建议，领导者可以向同行传达这些建议。

常见错误五： 没有规模规划

我们经常听到客户说：“我们赶紧做试点吧。如果成功了，我们再想办法扩大规模。”

如何纠正： 如果你创建 AI 用例的目的只是为了证明你可以利用 AI 完成简单的自然语言任务（对话、处理请求、制定响应等），那么这不是一项值得的投资。这个概念已经过测试和验证。

但如果贵公司正在寻找变革性用途，那么从一开始就制定扩展计划至关重要。此练习还提供了重点：通过要求试点在启动之前包含适当的最终状态解决方案架构和数据集策略，公司可以充分利用有限的项目资金，并确保团队专注于战略项目。

此外，在试点阶段纳入变革管理是利益相关者参与的关键。它可以创建结构、提高认识并减少所有利益相关者对其使用的焦虑。如果您的员工和合作伙伴不采用新的 AI 解决方案，您的投资就无法充分实现。

拥有全面的人工智能转型计划（包括考虑人工智能治理、嵌入核心运营的实用人工智能能力，以及考虑到所有利益相关者影响的可扩展解决方案的长期计划）将让你从试图在人工智能领域仍然狂野的西部中探索的其他竞争者中脱颖而出。

有了这些策略，我们在通信、媒体和技术领域合作的高管就能更有能力创造收入、降低成本，并尽早获得市场竞争优势。

但我们确信，这些方法和最佳实践适用于所有行业，也适用于每一位在人工智能时代寻求巨大成功的领导者。