智能企业：在人工智能时代构建组织所需的思维转变

前言 人工智能不是一项能力附加，而是一种范式转变，工业时代的运营结构和模式不再有助于支持未来数据组织需要成为的自主、分布式数据有机体。挑战不仅仅是技术性的，还是组织、文化和战略性的。 人工智能创新的步伐与企业当前适应能力之间的差距正在拉大。技术提供者正凭借强大的新功能（基础模型、实时分析和自动化）快速发展，而企业仍在应对宏观经济冲击、通货膨胀和运营复杂性。 在本白皮书中，我们解释了您如何能够结束分析瘫痪，并从今天起使您的面向未来的组织发挥作用。瓦莱技术可以帮助您重塑组织，并从内部构建智能企业，赋予您能力以提供支持您的客户和员工的智能体验。 随着组织面临巨大的压力来提高生产力并在每一项业务中实现财务效率，团队仍然负担着手工、重复性的任务、各部门隔离的系统以及不明确的目标。如果没有一个深思熟虑的应对加速颠覆的策略，企业将面临风险： – Lindsay Ratcliffe 任英国区董事总经理，欧洲区产品、创新与数据服务高级副总裁，Valtech · 分散且脆弱的运营模式 内容 执行摘要。 ..................................................04实现收益.......................................................16利益创造..........................................................08智能企业检查清单.............................. 24构建未来.....................................................07 执行摘要 智能体式AI已准备好重塑运营模式的概念。瓦莱特公司正推动这一范式转变，随着AI变得越来越强大。 您的组织如何与信息互动并实现价值。 这份白皮书为您构建智能企业指明了路线图。 历史上，大多数组织低估了移动和云等技术带来的影响。为了避免过去的错误，2024年出现了一场创建生成式人工智能概念验证（POCs）的冲刺。 但是我们有ChatGPT企业版！这就够了，对吧？ 现在，我们发现这些尝试陷入了停滞，因为领导者们意识到一个严峻的现实：他们的POCs进展速度落后于技术的演变，更像是科研项目而非商业价值驱动力。 写出有效的提示就像能够进行有效的谷歌搜索一样，是一项基础的健康因素。这就是今天大多数员工AI培训所涉及的。 人工智能的价值在于将其无缝集成到您的业务流程中，通过企业级人工智能代理赋能员工，让他们能够按需“聘请”一支专业、可扩展的专家团队。 答案 是时候从基层开始重新构建你的组织了。这种转变并不仅仅是寻找效率。它关乎从根本上重新思考 将体验设计用于推动人工智能的采用 运用人工智能并推动内部采用，需要在能力和运营模式如何以及在哪里整合方面有明确的意图。考虑人工智能与同事之间的互动，对于最大限度地发挥技术的影响至关重要。 让我们考虑两种典型的角色类型：知识工作者和创意人士。 知识工作者可能会厌倦向外部的大语言模型工具请求摘要而回到旧的低效方式。你会发现，在某些情况下，代理式人工智能工作流程完全消除了对人类可读摘要的需求。 同样，一个创意人员可能会感到沮丧，因为他们不能将一个AI代理添加到他们的群聊中，以无缝地分享和改进想法。在这种情况下，在没有人类协作的情况下将任务委托给AI代理可能会导致平淡的创意内容，这不符合您的用户的期望。 新颠覆者将拥有AI原生的运营模式。 2010年，企业因害怕落后而蜂拥至云。他们被恐惧驱动，而非寻求业务价值，学到了痛苦的教训：不考虑因素的迁移导致别处一片混乱。 运行全新运营模式结构，此前不可能。 好消息：现代学科如产品思维和体验设计可以帮助你避免过去的错误。 云上构建的公司威胁到你的业务。下一个颠覆者将是AI原生。 一个智能企业是什么样子的？ 企业级代理工具箱嵌入业务规则，确保一致且合规的性能。领导力被战略性地部署，以设定方向、确保合规和实现业务差异化。 智能企业由一群通才组成的精益团队，在期望的业务成果中四处穿梭。 这些自主的、跨职能的团队由专门的AI代理赋能，这些代理可以即时采取行动并扩展业务意图。 人机混合代理，跨职能合作以实现特定业务目标 个人和小团队使用人工智能工具来增强当前活动和工作流程 具备自主性的定制AI，被个人和小型团队用于自动化完整的工作流程 构建未来 ESG和伦理 结构 领导力 原生，非反应式 将这些原则融入您组织的肌理之中，影响每个关键时刻的决策 灵活且适应性强的团队，借助广泛的数据访问权限，专注于推动成果 协调团队并指导他们，以清晰的方向创造一个每个人都能成为关键决策者的空间 我们如何设定企业——更重要的是，人们——在一个变革速度比以往任何时候都快的世界中繁荣的条件？ 技术是智能企业的推动者，人工智能也不例外。随着组织向人工智能支持型转型，与技术协同运作的人员和流程必须得到评估。 持续实验，不是POCs 部署人工智能并非难事。真正的挑战在于设计一个能够使用它的智慧企业。因此，组织现在必须准备通过重新思考其结构来快速学习和适应。必须考虑的核心原则：结构、领导力、环境、社会和治理（ESG）以及伦理、文化和创新。 使用反应式数据驱动反馈循环进行小型迭代实验，以实现持续转换 以心理安全为核心，赋能好奇心、协作、有机发展与自主决策 您的组织很可能在过去经历过多个目标运营模式计划。您可能正在预期冷漠，甚至对又一次变革感到沮丧。 这使得有意图地行动变得更加重要。全面审视现有的服务交付，理解区分你业务的活动，并批判性地评估每一次互动，将帮助你做出正确的选择。 识别关键时刻 识别人工智能可以重新调整前台客户活动以及后台内部运营和业务流程的领域。 无论您的 AI 采用之旅进展到哪一步，采取全面的方法来识别合适的 AI 互动时机都很重要。 这种方法确保您不会受现有组织结构的限制，并能够瞄准人工智能工作流可以放大业务价值的机会。 要找到这些时刻，你必须首先对整个组织的客户和员工体验有一个清晰的认识。这意味着要超越你的组织部门，以便你能开始识别真正的机遇领域。 传统上，这意味着寻找可以通过自动化解决的问题区域。生成式AI意味着你现在还可以找到可以补充和增强人类认知的地方。 使用服务蓝图寻找流程重构的触发点 采用体验设计方法 与任何新方案一样，在优先排序和构思可能需要投资的方案之前，你必须首先识别机会。服务蓝图是识别这些机会的绝佳工具。将它们视为活性资产意味着随着技术的发展，它们可以被重新审视。 我们建议绘制旅程和体验，以准确反映您的组织如何运作，客户和员工可以在不同的旅程和工作流程中相互作用。 找到合适的时刻 为了帮助您找到人工智能的使用场景，我们在您的旅程和体验中识别出了一些指标，这些指标可能会出现重新布线的机遇。 您确定要删除此项吗？ 设计互动时刻 正摩擦是指有意在流程中引入一个小的暂停或额外的步骤，虽然会增加轻微的阻力，但最终会提高用户的理解、信心和满意度。 一旦您确定了AI的关键时刻，就必须考虑人类与AI交互的水平。这是AI采用的重要组成部分，必须仔细考虑以避免在建立信任时失败。 不同的时刻都需要仔细的设计决策来满足人类和AI系统的需求。 这并不是一个新概念。正向阻力构建在许多你每天使用的数字体验中。以删除文件为例。这是一个简单的操作，如果无意中执行，可能会造成严重后果。要求确认步骤通过引入一个深思熟虑的决策点，帮助你避免意外的删除。这减少了你的工作流程中的错误，并帮助你以最小的整体体验干扰来实现预期结果。 真正的成功将来自于人工智能系统与您员工的协作。人工智能必须通过人类互动提供的反馈来学习和进化，而反过来，员工也必须愿意与人工智能协作以从中获得任何好处。 驱动采用和保留 人机交互是指增强您组织中的人员，以实现仅凭人力无法完成的事情。人类在不同体验中与人工智能交互的方式 在线支付提供了另一个例子。现在许多银行在交易过程中包括一个验证步骤。随着欺诈活动的增加，这种额外的摩擦创造了一层宝贵的 безопасности。虽然它引入了一个小延迟，但你可能会接受额外的步骤，因为它有助于防止欺诈。对银行而言，它确认你是授权支付的人，同时为你提供了安心。 在摩擦力和信任之间找到正确的平衡驱动了人工智能的采用和留存。 在信任和摩擦之间找到平衡 人工智能互动让人类一无所知 在你的工作流程中，将会存在一些时刻存在AI-AI交互。随着你将更多AI代理人引入你的团队，这种情况将变得更加普遍。 我们讨论了如何通过合作建立信任，但重要的是要考虑如果信任过多会发生什么。 通过思维链展现透明度是建立信任的一种有用方法，尤其是在合作初期，当合作还很新的时候。 随着时间的推移，人工智能系统和人类都可能变得更加自信，并且随着彼此关系的日益信任，对思维链的透明度要求可能会降低。因此，人类必须有权选择在不同的工作流程中可以访问多少信息，以理解正在做出的决策。 认知惰性可能发生在用户对他们的AI伙伴做出的决定过于信任或依赖时。当需要人类互动时，避免这种情况很重要，因此可以将有意摩擦融入工作流程中，以确保人类在必要级别上参与。 为了避免代理黑洞并维持人与AI之间的协作关系，你必须持续考虑所需的交互水平、决策透明度和人工干预程度，以使你的团队持续成功。 你们的人民是你们的竞争优势 当人工智能代理被适当嵌入到您的组织中时，它们将解锁巨大的机会，而角色必须适应以实现这一全部潜力。所以，当访问人工智能代理变得无处不在时，您将如何与竞争对手区分开来？通过您的人员。 虽然您的代理将提供巨大潜力，但您的人员将继续带来对您未来成长至关重要的经验。您需要跨领域的人员必须学会与代理并肩工作、培训甚至管理代理。您的主题专家将可供与代理互动和协作，在您流程和工作流的最后环节提供专家视角并验证决策。 必须由您组织中的每个人迅速调整他们的角色，并学习如何利用人工智能的价值。就像培训您团队的新成员一样，人们必须培养代理，让他们了解您组织的运营和文化。 您的组织必须准备好积极支持您的团队，因为他们将适应他们将要扮演的新关键角色。 你需要更多能够分配任务的多学科人才。然后你可以引入经验丰富的SME进行最后一公里的差异化。 提升组织的认知能力以实现可持续增长 人工智能代理是一种增长投资 你的才能密度然后成为你的竞争优势。 您的组织之所以达到今天的规模，是有原因的。您的人员使您能够实现市场要求的生产力水平，从而满足市场需求。 简化跨组织的交互 随着人们从依赖众多领域专家的模型转向通用型专家与AI代理在更广泛的范围内协作的模型，我们期望通用型专家能够被赋能以更快地做出更多决策，并在工作流程交给领域专家（SMEs）之前拥有更多控制权。 投资人工智能代理可以增加产能而不需要大量投资。通过更快、更聪明的方式行动，你将加速增长。 自主人工智能可以取代某些岗位；然而，在它开始降低您组织产出质量之前，其潜在的成本节约是有上限的。将人工智能代理视为提升，有助于您为可持续增长撰写商业案例，且无上限。人的部分 人际互动数量的减少将简化并缩短决策过程，以帮助推动更快的交付，并将生产的输出向外转移。 超越概念验证 要成为智能企业，现在是时候思考如何将人工智能嵌入到您的组织中的不同方式了。太多的AI计划已成为技术驱动，而不是业务成果驱动，仅仅列出一堆AI用例将不再够用。 将此归因于您的业务目标，这需要更大的改变。 充分利用变化 在人工智能的薄片中创新，不断测试和学习。 这就是为什么是时候重新思考您的组织结构，以便充分利用技术充分赋能您的员工，并通过从根本上改变人们的工作方式来加速增长。 在薄片中解锁新机遇是使用人工智能进行创新的正确方式，但这应保持为一个持续迭代的实验循环，其中测试和学习随着时间的推移提供价值和动力。这些举措必须与您的核心战略保持一致