将 AI 潜力转化为 AI 结果 ： 成功的 8 个步骤

发挥 AI 潜力进入 AI 结果 ：成功的 8 个步骤你的计划释放的力量到处都是 AI 。这就是 AI 在工作。作者 ：Cam Lau, Eugene Wyniawskyj战略参与和转型 ， UiPath Contents3Introduction4通过自动化释放 AI 潜力De fi 确定 AI 成功的任务目标制定转型行动计划566- 步骤 1 ： 了解企业的战略问题陈述- 步骤 2 ： 确定自上而下的价值- 步骤 3 ： 验证由内而外的潜在价值- 步骤 4 ： De fi ne 软件和数据参考体系结构- 步骤 5 ： 设想 AI 驱动的自动化的未来- 步骤 6 ： 扩大和缩小价值链- 步骤 7 ： 操作 AI891012131516- 步骤 8 ： 建立一个整体的投资案例的总成本所有权和 AI 潜力17实现战略成果U I P A T H . C O M | 将 A I 潜力转变为 A I 结果 ： 成功的 8 个步骤2 IntroductionC - Suite 可以看到墙上的文字。我们已经进入了新的业务和技术范式 ， 以及生成性人工智能推动了我们。以前 ， 自动化改变了通过其减少运营的能力来实现业务前景成本和放大无数行业的产出用例。人工智能 (AI) 对业务自动化的前景将更加广阔。人工智能和自动化的潜力是众所周知的。发挥潜力 ， 交付真正的业务成果已经更具挑战性。 “AI 高 ” 的比例表演者 “- 麦肯锡对企业的称呼20% 或以上的息税前利润 (EBIT)来自 AI - 一直顽固地保持在 8% 不变。AI 领导者正在前进 ， 而其他人则在滑行在第二档。Gen AI 并不是所有企业的灵丹妙药 ， 但它标志着在这一点上 ， 强大的、可靠的、易于使用的 AI 具有成为企业可以接触到的。战略领导者必须适应这个新现实或被它淹没。大多数高管都面临着战略制定的困境对于他们不完全理解的技术。然而 ， 他们知道这对他们企业的未来至关重要。他们希望利用人工智能和自动化来增加他们的价值董事会和股东。但是业务还没有建立起来 - 在启用或技术条款 - 利用。人工智能与自动化协同工作 ， 代表着一种高管和高管的巨大机会。新它可以为企业创造的价值是指数的。在下一个十年来 ， 高盛预计 Gen AI 将在全球范围内增长财富减少 7% (近 7 万亿美元) ， 提高生产率增长 1.5% 。企业应该选择整体战略。一个带来的敏捷性和速度自动化与新一代人工智能和专门的 AI 能力来转变运营、文化、产品和服务。本白皮书提供了一个可复制的帮助执行领导者转向的策略将 AI 潜力转化为 AI 结果.U I P A T H . C O M | 将 A I 潜力转变为 A I 结果 ： 成功的 8 个步骤3 释放 AI 潜力虽然自动化凭借成熟的自动化计划 ， 各组织行业可以扩大产能或降低成本到 30%， 根据 UiPath 分析。随着最近的 Gen AI进步 ， 潜力加倍。与密钥一致的潜在价值的定义业务驱动因素 - 以及相应的投资案例 -是需要的。这不仅证明了为什么, 它可以让你阐明where,什么, andhow需要实现价值潜力。为了实现这一点 ， 基于价值的转型战略是需要确保人员、流程和技术的安全大规模交付 AI 。这首先要了解业务价值超过三年、四年和五年 ， 投资案例 ，以及参考体系结构的演变。所有这些都可以通过带来的变革力量AI 通过以下方式在企业中生活automation. And doing it in a高度协商、分析和战略方式。U I P A T H . C O M | 将 A I 潜力转变为 A I 结果 ： 成功的 8 个步骤4 De fi Ning 任务目标AI 的成功执行领导人做了巨大的工作在这些动荡的时代发生了变化。我们的许多客户都是推动转型和实现重大业务通过将 AI 和自动化应用于他们的组织。共同的挑战 ：•自动化节省与板级 KPI•实现的 ROI 低和价值递减交付日期 (例如 ， 生产率变为关键指标 ， 而不是损益 (P & L)影响等)然而 ， 对于许多高管来说 ， 个人抱负引领 AI 和自动化转型是一个常数技能之战 ， 不会。从历史上看 ， 人工智能和自动化转换是复杂的、高度联合的、传统的野兽 - 从宏和 API 的子集开始整合到更前卫的数据科学计划和新的应用程序业务构建。然而 ， 最AI 和自动化程序的常见迭代是 “数字 ”精益六西格玛式卓越运营的变体programs.•未按逻辑单位计算业务大小的值单元和 / 或功能可以实现 (例如 ，自动化子流程没有价值这种情况发生五分钟 - 一年一次)•自动化程序停留在试点或PoC 范围•实施的禁止性成本和由于成本增加的维护利基技术人才UiPath 熟悉常见的异议和挑战当开始这种程序时。最常见的一个是 “人工智能的商业案例和价值是什么自动化 ？ ” 。•避免整个建筑群的技术债务不同点解决方案的生态系统启动和维持长期战略转型人工智能和自动化是困难的。它需要一个深刻的了解技术和业务挑战 ，每个业务线的专有建模和基准测试和行业垂直行业。这与普遍缺乏关于价值的清晰度 - 以及从基本成本或节省时间的价值驱动因素 ， 以更具战略性收入和风险度量。这些生存挑战需要解决以释放人工智能的潜力。我们的方法为整体战略提供了信息这使得我们的主要客户能够设计和阐明实现大规模价值的愿景、价值和路线图企业。U I P A T H . C O M | 将 A I 潜力转变为 A I 结果 ： 成功的 8 个步骤5 制定转型行动计划第一步 ： 了解企业的战略问题陈述最好的起点是看战略目标由董事会设置。理解问题很重要开始前的陈述和相应的目标在变革性的变革旅程中。当被问及问题解决 ， 阿尔伯特 · 爱因斯坦有句名言 ， “如果我有一个一个小时来解决问题 - 我花了 55 分钟思考问题和 5 分钟思考解决方案。 "可能在组织中飞行 ， 这不是一个全面列表。然而 ， 它确实是一个有用的上下文今天需要的转型规划。定义企业问题陈述 ， 可以用 AI 解决并不容易。但是 ， 通过查看为您的业务创造价值 ， 可以专注于构成其余部分的概念和原则改造计划。图 1 说明了不同类型的任务目标跨企业、跨部门、跨流程转型原型。考虑所有不同的转换图 1跨三个组织级别的任务目标示例 ：企业、部门和流程企业转化分部转化Process转化减少时间浪费 ，和材料驱动操作费用 e fi 效率通过以下方式促进企业敏捷性培养创造力 ， 合作 ，和创新跨部门数字化非数字产品、服务或Operations新的或升级的 ： 技能 ， 人 ，进程一层带来了新的和提升旧的诊断一个平台的所有阶段改进通往最新智能和认知技术新建或升级: 进程和技术改进Monitor新增或升级 ： 核心应用程序新增或升级 ： 核心应用程序U I P A T H . C O M | 将 A I 潜力转变为 A I 结果 ： 成功的 8 个步骤6 UiPath 帮助了许多财富 500 强公司回答这些问题 ：定义问题陈述不仅仅是关于识别阻力点和操作疼痛点。图 2 说明了电阻之间的平衡和创新需要探索 ， 以真正最大限度地提高人工智能驱动的自动化可以带来的价值。一旦一个清晰的视图关于问题的陈述 ， 确定潜力解决方案的价值是交付的关键下一步这个价值。•“增加 10% 的运营能力有什么作用我的营业利润率 ？ ”•“这与 EBITDA 和营业利润率有何联系每股收益 ？ ”•“我们如何实现每周四天的工作 ？ ”•“我们没有解决哪些痛点 ， 影响如何我们被我们的最终客户所感知 ？ "图 2创新举措经常遇到内部阻力创新电阻创新的理由阻力点竞争对手的举动释放营运资金 ，挥发性供应中的浮力链条缺乏技术投资复杂的遗留系统和技术宏观经济挑战(更改法规和跨价值链地缘政治)新技术壁垒下降缺乏技能和才能缺乏角色建模新进入者非竞争时间市场缺乏加固机制缺乏教育和通过操作理解日益增长的期望股东和客户人口老龄化和自然减员干预措施示例干预措施示例Automate发现Automate操作启动新改善员工经验与当代 AI技术月拍项目取胜心灵和思想了解什么真正的痛苦你利益相关者提供了一种新的自动化集线器方式 - a连接点正面和背面和数字成熟度思想和治理产品推向市场通过新的和现有渠道数字孪生跨越真理的单一来源整个价值链来源 ： UiPath 战略参与和转型专家U I P A T H . C O M | 将 A I 潜力转变为 A I 结果 ： 成功的 8 个步骤7 步骤 2 ： 确定最重要的价值确定解决问题的方法是关键证明开始执行死刑的理由和交付这些杠杆。适当的价值分析有助于设置通过确定机会来实现成功的转型以及最重要的企业价值驱动因素。这些可以包括营业利润率、损益 (P & L) 、天数优秀销售额 (DSO) 、营运资金、净发起人得分(NPS) / 客户满意度得分 (CSAT) ， 甚至风险和合规性。这些价值驱动因素最终变得非常重要衡量成功的关键绩效指标。图 3自上而下的方法有助于最大限度地取得成功和规模的 AI 和自动化转型自上而下的方法自下而上的方法从高管愿景开始自动化和价值攸关之间缺乏一致性商业和 CoE通过以下方式建立年度自动化目标功能区资源计划和预算 ，并定义企业引用具有 AI 和自动化的架构CoE 说服企业找到更多的自动化想法形成智能 AI ，自动化操作模型 ， 卓越中心内部很少有更多的自动化相同的业务解决方案诊断和构建 AI 和自动化用例管道按战略目标排序建立 CoE其中很少有自动化业务功能业务和 CoE 共同领导推动快速实现价值从一个小的 POC 开始更好的业务成果 ， 团队合作共同实现共同目标良好的开端 ， 但不具有可扩展性和整体性识别潜在价值可能是极其困难的和手动任务。当存在没有流程或操作分类 ， 数据质量遥测技术很差 ， 或者缺乏业务运营团队到位 ， 以跟踪和收集见解。方法 ， 如图 3 所示。 UiPath 已使用面临广泛场景的客户 ， 以及这是技术真正可以帮助的地方。他们利用了自上而下的采矿技术 ， 如 UiPath 通信挖掘和 UiPath 过程挖掘 ， 结合专有的 AI 和自动化基准测试。这意味着他们可以建立一个数据驱动的事实基础 ， 允许他们确定 (不需要深度中小企业) “大石头 ”数字化、精益、自动化和人工智能的机会在整个业务中。此外 ， 它帮助了他们建立基础来衡量所有人的效率范围内的转型举措。定义将程序与核心价值对齐的价值驱动程序和问题陈述有助于转变专注于特别关注的领域。最重要的是 ，它确定了特定的 AI 和自动化杠杆需要部署。自上而下的方法在以下情况下驱动更好的结果与更常见的自下而上相比U I P A T H . C O M | 将 A I 潜力转变为 A I 结果 ： 成功的 8 个步骤8 步骤 3 ： 验证由内而外的价值潜力自上而下的价值潜力大小需要底部 -向上验证。从历史上看 ， 这部分战略转型是通过深入的采访和由咨询合作伙伴生态系统举办的研讨会。考虑了适用性和 ef 的经济性在这个阶段。在这里 ， 对 en 的分析结合了现有的自动化成熟度和人工智能渗透率 ， 以揭示The objective of this step is to capture key process information erode the aspiral automation potential. A platform -和痛点 ， 在这个阶段 ， 以中心方式开发目标状态架构通常与The business. Specific product features, o _ the _ shelf resources great detail and benefits extends beyond