如果運(yùn)營模型定義了組織如何定位人員,流程和技術(shù)以實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值,那么具有AI優(yōu)先運(yùn)營模型的公司就是那些優(yōu)先使用AI以便將更多的智能和自動化編織到公司的產(chǎn)品,流程,和經(jīng)驗(yàn)。
在2020年7月的梅蒂斯戰(zhàn)略數(shù)字研討會上從100多個(gè)全球CIO收集的數(shù)據(jù)體現(xiàn)了AI優(yōu)先運(yùn)營模式的趨勢:66%的CIO表示他們有團(tuán)隊(duì)專注于識別AI用例,進(jìn)行試點(diǎn)并擴(kuò)展可改善的案例結(jié)果。在目前沒有資源專注于此的CIO中,大約60%的CIO表示正在其路線圖上。
在與《財(cái)富》 500強(qiáng)公司的合作中,我們確定了成功過渡到以人工智能為先的組織之間的共同特征。以下是數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者可以采取的一系列明智的第一步,以啟動,加速或糾正他們的AI轉(zhuǎn)換。
1.規(guī)范對人工智能的理解
火星首席數(shù)字官Sandeep Dadlani等數(shù)字先鋒已經(jīng)采取了戰(zhàn)略性方法來正規(guī)化對AI的理解。在7月與Metis Strategy的對話中,Dadlani表示,他故意推遲了正式AI課程的開發(fā),轉(zhuǎn)而采用以業(yè)務(wù)為中心的方法,該方法將“幫助人們通過解決環(huán)境中的問題來學(xué)習(xí)?!眻F(tuán)隊(duì)接觸到每個(gè)業(yè)務(wù)和市場,并首先了解需要解決的問題,然后應(yīng)用AI和以用戶為中心的概念來解決它們。與高級領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行的快速頭腦風(fēng)暴會議也可以幫助加深組織對AI的理解。在垂直軸上使用具有AI技術(shù)(例如,有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí),無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí),自然語言處理)的簡單矩陣,以及在水平軸上具有業(yè)務(wù)問題的矩陣,可以用來構(gòu)建對話框架。然后,主持人描述了每種技術(shù)的可能性,高級領(lǐng)導(dǎo)者集思廣益用例來解決現(xiàn)有的業(yè)務(wù)問題。高級領(lǐng)導(dǎo)者可以在自己的團(tuán)隊(duì)中重復(fù)進(jìn)行此練習(xí),以確保這種理解在整個(gè)組織中不斷擴(kuò)散。
2.定義人工智能如何推動業(yè)務(wù)發(fā)展并創(chuàng)造更多獲勝方式
有效的策略以最簡單的形式回答了兩個(gè)主要問題:在哪里玩和如何獲勝。以人工智能為先的公司使用AI創(chuàng)造更多的取勝方式,例如提供個(gè)性化體驗(yàn)或創(chuàng)建可指數(shù)擴(kuò)展的功能。作為數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者,闡明人工智能與業(yè)務(wù)成果之間的關(guān)系對于達(dá)成認(rèn)可至關(guān)重要。具體而言,公司應(yīng)準(zhǔn)確定義AI計(jì)劃將如何影響您的業(yè)務(wù)模型的各個(gè)方面,包括客戶價(jià)值主張(例如,客戶為什么購買),利潤公式(例如,我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)利潤)以及關(guān)鍵資源/流程(例如,如何我們創(chuàng)造并交付價(jià)值)。
知道這些問題的答案通常是為AI計(jì)劃提供初始資金的先決條件,但是許多高管未能以與業(yè)務(wù)產(chǎn)生共鳴的方式進(jìn)行解釋。我們建議與主要利益相關(guān)者進(jìn)行一系列的一對一會議,以確保獲得有關(guān)AI投資如何改善業(yè)務(wù)模型和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)成果的清晰故事。尋找有關(guān)AI如何改善您的業(yè)務(wù)模型的靈感嗎?查看我們與AI先驅(qū)Sherif Mityas(TGI星期五)和Vijay Sankaran(TD Ameritrade)的討論。
3.找出將限制您的AI轉(zhuǎn)型的數(shù)字基礎(chǔ)裂縫
人工智能驅(qū)動的業(yè)務(wù)成果的承諾吸引了高級領(lǐng)導(dǎo)者,但是技術(shù)和組織上的僵化往往介于快速獲勝和真正的企業(yè)范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)型之間。數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者必須制定全面的路線圖,其中包括兩項(xiàng)投資,以贏得快速勝利,同時(shí)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)。以下是一些有助于實(shí)現(xiàn)順利運(yùn)行的建議:
4.擺脫部落的運(yùn)作模式
大型企業(yè),不管他們是否承認(rèn),通常都按照由損益表,業(yè)務(wù)部門和職能定義的“部落”運(yùn)作??冃Ъ?lì)措施與這些部落保持一致,在進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃和資本配置活動時(shí)會產(chǎn)生“我們與他們”的心態(tài)。這導(dǎo)致了一個(gè)由不同數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序組成的技術(shù)產(chǎn)業(yè),每個(gè)數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序旨在推動有益于某個(gè)部落的成果。人工智能優(yōu)先組織超越了組織孤島,并在標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字基礎(chǔ)上積極致力于重建企業(yè)。例如,微軟在其數(shù)字化轉(zhuǎn)型期間將IT重命名為“核心服務(wù)”,以表示其與BU無關(guān)的縱向,新使命,即提供組織可用來構(gòu)建運(yùn)行整個(gè)公司的流程的組件。
5.集中和標(biāo)準(zhǔn)化您的數(shù)據(jù),以全面了解客戶
由于部族結(jié)構(gòu)的原因,跨組織出現(xiàn)的不同的(通常是不兼容的)應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)源使連接不同客戶交互之間的點(diǎn)變得困難。許多組織已經(jīng)意識到了這一缺點(diǎn),并啟動了多年計(jì)劃來構(gòu)建企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)平臺(或“數(shù)據(jù)湖”),以吸收,關(guān)聯(lián)和集成所有數(shù)據(jù)源,并開發(fā)出客戶的360度視圖。借助跨組織過程的受信任數(shù)據(jù)源,公司可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來開發(fā)AI應(yīng)用程序,從而搶先識別可能流失的客戶并主動將業(yè)務(wù)擴(kuò)展到高風(fēng)險(xiǎn)客戶。