人工智能变革管理：C级高管逆向转型势在必行

我们正在目睹一些全新的现象：普通员工使用新的AI技术的速度比他们工作的公司更快。这不仅仅是一项需要快速解决的技术，而是彻底改变了公司采用新技术的模式。在过去，新技术是从高层领导向下传到工人手中。现在，它是由普通工人向上传到领导层。变革的中心已经从董事会转移到了员工聊天频道和个人账户。商业史上首次， 人工智能技术领先于人工智能文化“影子人工智能”现象此时，高管层发现自己处于一个不熟悉的追赶位置，就像父母发现他们在管理 retreat 期间，十几岁的孩子在开派对。领导们尽职尽责地制定策略、分配预算并委托顾问开发技能提升路线图，然而思科的人工智能准备指数表明，组织文化尚未准备好应对已经发生的革命。这种“影子人工智能”现象的证据既压倒性又隐约令人恐惧。令人震惊的是，73.8%的工作场所ChatGPT账号不属于企业域名，而是属于在官方渠道之下流通的个人邮箱地址。在2023年3月至2024年3月期间，这些未经授权的人工智能工具输入的企业数据增长了485%，这个数字会让任何自视甚高的CISO都心惊肉跳。 有公司报告称完全只有9%为人工智能集成做好了文化准备——这个数字所引发的信心，与在飓风中撑纸伞差不多。 publicissapient.com托比·博德鲁瓦数据全球副总裁”公共事业公司工程个人—包括商业内外的自然人—都在比企业层面能够接纳的速度更快地采用人工智能。作为领导者，我们已经意识到我们在这一点上的脆弱性。 在这个奇特的新世界里，变革不能简单地像神圣的智慧一样从上到下流淌。相反，我们需要双向运动：领导层提供护栏、北极星优先事项和合规框架，同时同时拥抱（或者至少承认）由员工驱动的知识和创新，这些知识和创新已经正在改变底层的业务流程。以下是来自七位Publicis Sapient咨询老兵的见解，他们集体的150多年经验赋予了他们洞察这一特定企业悖论的能力。关于人工智能变革管理的统计数据令人担忧：虽然76%的组织声称拥有某种形式的人工智能变革管理计划（较去年的79%有所下降），但只有28%的人会将其计划描述为全面的。其余部分处于各种“完成”状态——62%为“进行中”，10%为“草稿形式”，据猜测这可能意味着“有人在会议上提到过”。所以，当采用速度已经远远领先于组织准备时，高管层如何领导变革管理？人工智能变革管理正在衰落吗？他们解释了C级高管中的每一位是如何独特地定位来推动人工智能变革管理——或者说，至少阻止它将他们推向生存危机。一项 ProSci 调查有益地提醒我们，仅有 1/8 的“变化管理计划薄弱”的项目达到了或超过了目标，这种关联性绝不会让任何人感到惊讶。 首席技术官(CTOs)需要停止以代码行数来衡量生产力。AI正在改变开发团队的工作方式——乃至他们存在的意义。首席信息官(CIOs)正在推动组织中最脆弱部分的变革，在那里，遗留系统、数据孤岛和合规担忧相互碰撞——而且他们仍然必须在其他人能够行动之前取得早期胜利。以及首席数字官(CDO)?你的工作不是要推广人工智能——而是要让它在没有时间等待的团队中变得可用、安全且可扩展。为首席体验官（cxos）, 人工智能已经塑造了每一个客户触点，但是除非你积极地在团队和渠道之间建立联系，体验仍然会感觉完全割裂。面向首席财务官(CFOs)数学正在快速变化——当人工智能在几秒钟内就能提供结果时，传统的计费模式就不再合理。首席营销官(CMO)可能已经拥有统一客户数据，但直到他们协调其背后的团队，人工智能才会加剧同样的旧分裂。首席执行官(CEO)谁还在依靠二手牌组来把握人工智能战略，就已经落后了——唯一领先的方法就是实际使用这些工具。针对首席运营官(COOs), 优先考虑的不是制定完美的推行计划，而是确立一个专注的方向，以便团队能够快速地进行实验和学习。 在此报告中自下而上的企业变革：47最终思考CEO：动手未来的卫士首席运营官：进化编排器首席信息官：数字考古学家首席技术官：人工智能—人类伙伴关系架构师首席财务官：谨慎的商业创新者首席营销官：数据协调器CXO:北极星导航器CDO：激烈的 AI 游说者 712162126323742 也许在公司历史上，CEO们第一次发现自己身处于一个不舒服的境地：领导一场他们没有发起、可能也 barely 理解的革命。这种奇特的现实要求对执行功能进行根本性的重新校准——你不仅要比任何其他新兴技术更精通工具，还要从员工那里学习，以创建一个统领全局的战略。首席执行官：动手未来的保障 成为学生之前成为大师publicissapient.com变革管理强制性要求 1：将人工智能视为先前技术——通过季度简报和过滤摘要来理解的东西——的高管，会发现他们自己正主持着精心阐述的战略，而这些战略从根本上误解了他们正在为之制定战略的事物。人工智能授权的幻想——那种将理解外包给技术爱好者的舒适神话——已经过时得就像带固定电话的角落办公室一样。这场革命需要高层人士的第一人称沉浸。 Bilal Zaidi,公共事业首席总监“这是一个重大的变化。如果你不花时间真正理解某件事的启示，你就没有真正处于指导一个组织采用它的位置上。” 为永恒进化而设计，而非静态转型那种头晕的感觉？是前所未有的加速。无论你制定的五年计划是什么，都已经过时了。前进的道路不是完美的预测——而是建筑般的适应性。年度回顾周期应与其它企业遗物一同存放在博物馆里。季度调整、拥有实际改变方向权力的跨职能团队、以及能够预见自身消亡的可塑成功指标——这些才是承认人工智能基本不可预测性的治理结构。变革管理要点3： publicissapient.com当实验缺乏战略基准时，你就创造了一个缺乏统一理论的一千个独立的科学实验的组织对应物——也许有趣，但最终是不可协调的。随意的ai捣鼓只会带来数字的五彩纸屑——色彩缤纷，短暂娱乐，最终毫无意义。挑战不在于授权创新，而在于将其架构导向变革性的成果：客户互动以秒为单位而非小时，产品周期从季度压缩到周。变更管理强制要求2:将实验转化为有意的设计架构 99 拥抱资源分配的数学原理能力分配中最令人痛苦的难题在于，将最优秀的人才投入到面向未来的项目中，这意味着有时需要接受当前运营的退化。这种张力——在维持季度业绩和投资于将使这些指标过时的能力之间——定义了当代CEO的困境。变更管理强制性要求4:最明智的做法不总是积累人工智能人才，而是人工智能领导力眼光：有可能招募那些已经熟悉人工智能的执行层人士，而不是寄希望于整个现有领导层会自发地发展出全新的思维框架。 1010 认识存在的利害关系publicissapient.com变革管理强制5:规模要求果断行动，不带对昨日做事方式的情感依附。人工智能素养差距并非在缩小——它每天都在扩大，在那些系统性地建立熟练度与那些希望颠覆能够礼貌地等待他们做好准备的组织之间，造成了一个不断扩大的鸿沟。竞争优势不属于拥有最先进人工智能的那些人，而属于那些最彻底地重建其组织基因以助力持续技术演进的那些人。底线：现代CEO必须掌握一个悖论：既要向下属学习，又要拒绝将复杂技术的理解权下放，以引导公司朝着统一、战略的方向发展。 “拿起来，拥抱它，并真正激进地改变你的公司，因为如果你不这样做，你将不会在这里。”维姬·佐尔Publicis Sapient高级总监 -扎伊德，普华永道资深总监“常常存在对人工智能驱动变革的抵触情绪。这很自然，因为人工智能引发恐惧，本质上是对失业或裁员恐惧，因为自动化程度很高。”首席运营官的领域是人工智能能带来其最明确效益的地方—but 同时也是人们最可能抵制变革的地方。运营副总裁：进化协调者 制定缓慢的逐步变化计划变更管理强制要求2:成功案例作为证据证明其他人已经安全地尝试了新的工作方式。每个故事都有助于减少那些考虑类似变化的人们的恐惧，随着时间的推移，新方法看起来不再那么陌生。企业常常梦想快速转型——一夜之间用新的AI解决方案替换旧系统。但这忽视了人们实际如何应对变革。真正的变革需要谨慎规划：90天的渐进式改进循环，而非突然的大规模改造；需要具备不同观点和态度的测试团队，以及收集人们感受反馈的方式，而不仅仅是技术结果。 这意味着在重新设计流程时，要包括变革的人性化方面：• 制定员工如何与技术一同体验变革的方案工作流• 与对待技术细节一样严肃对待对失业的担忧publicissapient.com从一开始就在运营中融入变化旧的观点认为变革管理是转型过程的最后环节是错误的。我们常常认为人们只需要好的指示就能接受变革。事实是变革管理必须从一开始就是转型的一部分，就像为整个管弦乐队设定的节奏一样。变革管理强制性要求 1：当团队在不考虑人们将如何适应的情况下重新设计工作流程时，他们会犯一个严重的错误。 1313 publicissapient.com追踪新型进步实际的投资回报率并不仅仅在于降低成本或提高收入。它在于你的组织能否在周而不是月内响应市场变化，从而随着时间的推移创造越来越强的优势。变革管理要点3：运营领导者往往对传统指标有强烈的依恋——即季度会议中呈现的熟悉数值。这些旧指标实际上会阻碍真正的转型。传统的生产力指标展示了旧流程运行得有多好，而不是新能力正在如何发展。 一种更好的方法是测量：如何快速改变阻力• 接受 团队学习新系统时的感受•人工智能创造价值有多快• 能力增长 构建更优的人机协作关系变更管理强制性要求4:运营领导者面临的最大挑战是创造既非全人工也非全自动化的服务交付，而是一种各司其职的合作伙伴关系。这意味着不仅仅是重新分配任务——它意味着重新思考工作本身。识别机器高效完成的事情和人类凭借独特判断做的事情，然后设计在这些能力相互增强的系统。底线：在运营中实施人工智能时，只关注技术而忽略人们对变革的感受，将创造出完美但团队会默默拒绝使用的系统。这项合作要求运营和技术领导者紧密合作。首席运营官（COO）和首席信息官（CIO）成为进化的架构师，确保数据系统和运营流程共同发展而非各自为政。 1515 当你查看你组织的数据系统时，这就如同探索历史层次。你会发现运行着COBOL的旧大型主机计算机、中等的客户端-服务器系统和更新的云系统。每一层都代表你公司技术历史中的不同时期。这些不同的层次既包含有价值的信息，也包含困难的挑战。当你在构建官方的安全系统和规则时，你的员工们可能已经开始了自己的非官方人工智能革命。你的安全团队可能会使用免费的AI工具来检测威胁。你的帮助台可能会使用未经官方批准的AI助手来解决问题。这不仅仅是人们将个人设备带到工作中——这是人们将他们自己的AI带到工作中。这带来的风险比仅仅将个人手机连接到公司网络要大得多。首席信息官：数字考古学家 谢尔顿·蒙蒂罗公共关系策略公司首席产品官和EVP许多组织面临着数字考古学的挑战，珍贵的数据分散在从大型机到云平台的各代系统中。 publicissapient.com变革管理强制性要求 1：与其创建主要用来限制的规则，不如建立帮助人们正确使用数据的框架。为不同类型的数据创建不同质量级别，并提供明确的指导方针，使用自动化系统尽早发现问题，并组建风险管理人员和创新者共同协作而不是互相反对的团队。传统的数据治理，凭借严格的规定和完美的数据要求，在人工智能时代并不奏效。聪明的CIO们知道，在开始人工智能之前等待“完美数据”，就像在工地没有灰尘之前拒绝建造房屋一样。让治理赋能，而不仅仅是控制 当一家零售公司将人工智能界面架设在其老旧的库存系统之上时，他们不仅仅是在修复旧技术。他们是在延长现有系统的使用寿命，同时为未来的替换做准备。人工智能既可以用作临时解决方案，也可以作为最终目标。使用人工智能连接新旧系统最有价值的AI项目并不总是那些吸引媒体关注的激动人心项目。很多时候，它们是那些在无法立即替换旧系统时，能让旧系统运行得更好的项目。找到数据在旧系统和新系统之间移动的地方，然后使用AI来帮助这些不同的系统更好地沟通。变更管理强制要求2: 1818 传统的IT基础设施如此庞大，并且在大型组织中深入扎根了几十年...你无法将其连根拔起并弃之不顾。这带来了巨大的