AI的過(guò)度應(yīng)用是否讓你的企業(yè)深陷洞察泥潭?

如今,決策者能獲取的信息比以往任何時(shí)候都多,但數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者必須對(duì)利用不同數(shù)據(jù)源以取得成功的合理節(jié)奏和切入點(diǎn)設(shè)定預(yù)期。
AI為數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了福音,專(zhuān)業(yè)人員可以將數(shù)據(jù)處理和異常檢測(cè)等常規(guī)任務(wù)自動(dòng)化,同時(shí),復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程幾乎可以實(shí)時(shí)運(yùn)算,因此,他們能以前所未有的速度獲取信息。借助AI的洞察力,傳統(tǒng)的決策周期已從數(shù)周縮短至數(shù)秒,這促使Gartner預(yù)測(cè),到2027年,50%的商業(yè)決策將由智能體增強(qiáng)或自動(dòng)化完成。
這種獲取信息的能力固然強(qiáng)大,但也引發(fā)了人們對(duì)決策速度的期待,并增加了在決策過(guò)程中忽略關(guān)鍵事項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn),這一點(diǎn)也引起了薩特帕爾·查納(Satpal Chana)的關(guān)注。
“所有這些技術(shù)讓決策者能比以往更快地掌握洞察力,這引發(fā)了一場(chǎng)有趣的討論,因?yàn)樗麄儸F(xiàn)在覺(jué)得需要更深入地思考問(wèn)題。”英國(guó)旅游局(Visit Britain)數(shù)據(jù)分析副主任表示。該機(jī)構(gòu)利用Databricks技術(shù)和AI分析輿情、旅游趨勢(shì)和英國(guó)旅游業(yè)情況。“信息量很大,但會(huì)不會(huì)太多了呢?”
交通專(zhuān)家FlixBus公司的數(shù)據(jù)服務(wù)首席產(chǎn)品負(fù)責(zé)人雅各布·里斯曼(Jakob Rissmann)也是一位認(rèn)識(shí)到問(wèn)題嚴(yán)重性的數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者。他提到最近與公司一位數(shù)據(jù)科學(xué)家的對(duì)話,這位科學(xué)家談到了信任輸出結(jié)果的挑戰(zhàn),隨后提出了一個(gè)關(guān)于AI利用的設(shè)問(wèn)。
“他問(wèn)我們是否應(yīng)該減少利用AI,我思考了一下,回答道:‘我以前從未想過(guò)這個(gè)問(wèn)題。’”他說(shuō),“通常方向是相反的,大家討論的都是如何更多地利用AI。”
無(wú)論使用量如何,目前的證據(jù)都表明,對(duì)AI的投資正在不斷增長(zhǎng)。Gartner最近還預(yù)測(cè),今年全球GenAI支出預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)超過(guò)76%,達(dá)到6440億美元,這表明AI即將在商業(yè)運(yùn)營(yíng)和消費(fèi)產(chǎn)品中發(fā)揮比現(xiàn)在更為核心的作用。
然而,進(jìn)一步投資技術(shù)的決策并不能保證成功。Carruthers和Jackson的年度《數(shù)據(jù)成熟度指數(shù)》發(fā)現(xiàn),68%的數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為,他們企業(yè)中的技術(shù)要么極大地支持了數(shù)據(jù)利用,要么在很大程度上支持了數(shù)據(jù)利用,但近三分之一的首席數(shù)據(jù)官(CDO)則表示,技術(shù)阻礙了數(shù)據(jù)利用。
該咨詢公司的CEO卡羅琳·卡魯瑟斯(Caroline Carruthers)表示,投資AI僅僅是個(gè)起點(diǎn)。“與我交談的大多數(shù)商業(yè)領(lǐng)袖都能看到AI與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。”她說(shuō),“他們對(duì)這些發(fā)展感到興奮,但也認(rèn)識(shí)到企業(yè)需要為這些技術(shù)提供合適的內(nèi)容,他們逐漸認(rèn)識(shí)到,數(shù)據(jù)治理和管理等其他問(wèn)題也很重要。”
對(duì)AI利用設(shè)定預(yù)期
其中,最重要的一點(diǎn)就是教育。盡管公司不斷投資AI,但許多最受歡迎的工具,如ChatGPT和Gemini,員工都可以在家中免費(fèi)試用。
Truist銀行批發(fā)銀行業(yè)務(wù)首席數(shù)據(jù)官阿米特·帕特爾(Amit Patel)在最近于舊金山舉行的Snowflake峰會(huì)上的一次媒體小組討論中表示,數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者很可能會(huì)遇到這樣的用戶:他們?cè)诠ぷ髦庖?jiàn)證了快速的變化,卻對(duì)企業(yè)轉(zhuǎn)型的緩慢步伐感到沮喪。
“在個(gè)人生活中輕松使用這些大型語(yǔ)言模型,影響了人們對(duì)在商業(yè)環(huán)境中部署模型速度的看法。”他在活動(dòng)中表示,“我認(rèn)為,有一個(gè)教育過(guò)程,讓人們明白不能只是打開(kāi)AI,將其指向數(shù)據(jù)庫(kù)或應(yīng)用程序,然后明天就能得到答案。”
帕特爾表示,他經(jīng)常遇到期望AI工具觸手可及的員工,然而,IT部門(mén)的存在是有原因的:確保新技術(shù)的安全采用。他補(bǔ)充說(shuō),CIO必須與業(yè)務(wù)合作伙伴共同設(shè)定預(yù)期,并確保員工明白,使用任何AI工具都要符合業(yè)務(wù)政策以及行業(yè)規(guī)則和法規(guī)。
FlixBus公司的里斯曼也認(rèn)識(shí)到了在企業(yè)環(huán)境中實(shí)施新技術(shù)的挑戰(zhàn)以及教育的重要性。他建議,將AI引入企業(yè)應(yīng)該是一個(gè)對(duì)每次創(chuàng)新都經(jīng)過(guò)充分演練的過(guò)程。
“一開(kāi)始,這讓人應(yīng)接不暇,然后我們學(xué)會(huì)如何正確使用它,同時(shí)也知道它可能存在危險(xiǎn)。”他說(shuō),“這個(gè)過(guò)程是通過(guò)教育來(lái)實(shí)現(xiàn)的,通過(guò)使用這些技術(shù)和了解它們來(lái)實(shí)現(xiàn),人們應(yīng)該就自己想在哪里使用AI、不想在哪里使用AI,做出明智的決定。”
與數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者討論后得出的結(jié)論是,利用AI產(chǎn)生的洞察力需要細(xì)致入微,員工渴望使用能夠快速解答棘手問(wèn)題的工具,但CIO在這其中的平衡作用是,幫助確保AI洞察力在最合適的地方得到應(yīng)用,以創(chuàng)造最大的商業(yè)價(jià)值。
英國(guó)汽車(chē)故障救援專(zhuān)家英國(guó)汽車(chē)協(xié)會(huì)(The AA)集團(tuán)CIO安東尼·豪斯多弗(Antony Hausdoerfer)就采取了這種做法。他正在推動(dòng)一項(xiàng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃,利用愛(ài)立信等關(guān)鍵合作伙伴以及公司的汽車(chē)健康助手Vixa,提供數(shù)據(jù)支持的服務(wù)。豪斯多弗的經(jīng)驗(yàn)讓他認(rèn)為,CIO必須采取有針對(duì)性的方法。
“我認(rèn)為你不應(yīng)該害怕AI,因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)可能會(huì)給你帶來(lái)前所未有的洞察力。”他說(shuō),“但成功與否取決于你如何獲取這些信息并將其轉(zhuǎn)化為有意義的決策,從而保持一致性,這個(gè)過(guò)程關(guān)注的是數(shù)據(jù)如何促進(jìn)這種決策,而不是不斷地從一個(gè)事情轉(zhuǎn)向另一個(gè)事情。”
以戰(zhàn)略眼光看待洞察力
對(duì)于想要幫助企業(yè)將洞察力轉(zhuǎn)化為突破性決策的CIO來(lái)說(shuō),這種有針對(duì)性的方法將是成功的關(guān)鍵。HPE的全球CIO羅姆·科斯拉(Rom Kosla)和其他數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者一樣,了解這一挑戰(zhàn)的規(guī)模,他將AI視為一種平衡器,因?yàn)楝F(xiàn)在所有公司的員工都能輕松獲得功能強(qiáng)大的工具。
“知識(shí)將無(wú)處不在,并將高度商品化。”他說(shuō),“但仍需維護(hù)決策權(quán),我認(rèn)為,即使我們現(xiàn)在有了自主式AI系統(tǒng),仍需明確它們能做什么、不能做什么,我認(rèn)為,目前尚不清楚如何定義這些界限。”
一些企業(yè)正在努力應(yīng)對(duì)這一切,電信巨頭諾基亞的產(chǎn)品組合與架構(gòu)負(fù)責(zé)人米科·亞爾瓦(Mikko Jarva)通過(guò)幫助開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序編程接口(Network APIs),將移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)能力引入自動(dòng)駕駛汽車(chē)、機(jī)器人出租車(chē)和無(wú)人機(jī)飛行等前沿交通領(lǐng)域,取得了顯著進(jìn)展。
亞爾瓦和他的團(tuán)隊(duì)將SnowflakeAI數(shù)據(jù)云與諾基亞的網(wǎng)絡(luò)即代碼(Network as Code)平臺(tái)相結(jié)合,創(chuàng)建了一種最優(yōu)路徑算法,可預(yù)測(cè)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI),確保自動(dòng)駕駛車(chē)輛擁有高質(zhì)量的連接,他渴望設(shè)定界限,以探究AI如何進(jìn)一步幫助改進(jìn)運(yùn)營(yíng)流程。
“我們正在探索將生成式工具與我們的數(shù)據(jù)相結(jié)合的使用方式。”他說(shuō),“我們可以利用這項(xiàng)技術(shù)來(lái)幫助提出業(yè)務(wù)層面的問(wèn)題,然后獲得正確的洞察力,以了解需要優(yōu)化哪些變更,因此,我們認(rèn)為AI工具是一個(gè)接口,可使數(shù)據(jù)訪問(wèn)變得簡(jiǎn)單,更易于理解和掌握。”
讓數(shù)據(jù)為你所用
服裝制造商Happy Socks的CIO維韋克·巴拉德瓦杰(Vivek Bharadwaj)建議,CIO在探索各種選擇時(shí),優(yōu)先要做的一件事是從海量信息中找到有價(jià)值的內(nèi)容,因?yàn)楝F(xiàn)代企業(yè)面臨的信息轟炸不計(jì)其數(shù),他的指導(dǎo)原則是,不要為了數(shù)據(jù)而做數(shù)據(jù),他建議其他商業(yè)領(lǐng)袖明確自己的目標(biāo)。
“你需要思考數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生你所創(chuàng)造的洞察力,以及哪些類(lèi)型的洞察力會(huì)促使你采取特定行動(dòng)。”他說(shuō),“然后,成功在于從數(shù)據(jù)到洞察力,再?gòu)亩床炝Φ叫袆?dòng),其中行動(dòng)會(huì)推動(dòng)你收集和分析的數(shù)據(jù)類(lèi)型,以及你如何制定戰(zhàn)略。”
維珍大西洋航空公司(Virgin Atlantic)數(shù)據(jù)與AI副總裁理查德·馬斯特斯(Richard Masters)是另一位專(zhuān)注于構(gòu)建數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者。維珍航空利用Databricks的Unity Catalog將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)整合在一起,為支持公司AI決策的信息創(chuàng)建一個(gè)集中位置,他認(rèn)識(shí)到設(shè)定員工預(yù)期的重要性。
“我們面臨的最大挑戰(zhàn)是,在某些領(lǐng)域,你可以快速獲取信息,但仍需對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行建模并添加語(yǔ)義以確定內(nèi)容,有些數(shù)據(jù)在準(zhǔn)備就緒前可能需要更多的工作。”
和其他數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者一樣,馬斯特斯表示,必須教育員工在利用AI和遵守治理框架之間找到正確的平衡,在維珍航空,人們已經(jīng)利用數(shù)據(jù)洞察力改進(jìn)了運(yùn)營(yíng)流程,提升了客戶服務(wù),現(xiàn)在的重點(diǎn)是幫助員工利用信息做更多的事情。
“在適當(dāng)?shù)闹卫砗土鞒滔拢瑪?shù)據(jù)分析師現(xiàn)在可以訪問(wèn)大量?jī)?nèi)容。”他說(shuō),“他們可以在管理者考慮下一步行動(dòng)時(shí)保持好奇心。有效的AI決策能在團(tuán)隊(duì)中激發(fā)這種強(qiáng)烈的好奇心循環(huán)。”






























