AI竞赛
AI的发展可以被视为一场竞赛，主要体现在两个方面：技术供应商之间的竞赛和组织内部AI成果之间的竞赛。这两个竞赛各有其特点和重要性。
技术供应商竞赛：
这场竞赛由技术供应商的不断创新驱动，几乎每天都有新的AI模型发布，这种竞赛推动了AI技术的快速发展和普及。
特点：
创新速度：技术供应商不断推出新的AI模型和工具，几乎每天都有新的进展。 技术多样性：市场上出现了各种各样的AI技术，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。 竞争激烈：各大公司纷纷投入大量资源，争夺市场份额和技术领先地位。 开放与合作：许多技术供应商通过开源项目和合作伙伴关系，共同推动AI技术的发展。
影响：
技术进步：激烈的竞争促进了技术的快速进步，使得AI技术更加成熟和多样化。 市场繁荣：丰富的AI产品和服务为市场带来了繁荣，为企业提供了更多选择。 成本降低：随着技术的成熟和竞争的加剧，AI技术的成本逐渐降低，更多企业能够负担得起。
AI成果竞赛：
AI成果之间的竞赛是指企业在内部或与其他企业之间，通过应用AI技术来实现业务目标和竞争优势的竞争，交付AI成果。重点在于从AI投资中实现真正的商业价值。
特点：
业务价值：企业关注的是如何通过AI技术实现具体的业务价值，如提高生产力、优化流程、创新商业模式等。 安全与合规：企业在应用AI技术时，必须确保其安全性和合规性，避免潜在的风险。 规模化应用：企业需要将AI技术从试点项目扩展到整个组织，实现大规模的应用。 员工接受度：企业需要关注员工对AI技术的接受度，确保他们能够有效使用这些工具。
影响：
业务提升：成功应用AI技术的企业能够在市场竞争中占据优势，实现更高的业务绩效。 风险管理：通过负责任的AI应用，企业可以减少潜在的风险，确保长期的可持续发展。 文化变革：AI技术的应用推动了企业文化的变革，鼓励创新和持续改进。
综合策略：
无论是参与技术供应商之间的竞赛，还是在组织内部推动AI成果的竞赛，企业都需要制定综合的策略，确保AI技术的有效应用和最大化价值。
企业AI采用的策略- AI稳健型组织与AI加速型组织
假设您的企业/组织计划参与到AI成果的竞争，首先需要确定您的组织属于“AI稳健型”还是“AI加速型”类别。
AI稳健型
对于AI目标较为温和或所在行业尚未受到AI重大影响的组织，采取AI稳健型步伐是合适的。这种方法允许更审慎地采用AI技术。
战略要点：
逐步实施：
试点项目：从小规模的试点项目开始，逐步验证AI技术的有效性和可行性。
渐进扩展：根据试点项目的成功经验，逐步扩展到更多的业务领域。
关注员工生产力：
从AI中获得生产力提升具有挑战性，员工必须有效地将AI工具融入其日常工作流程中。
培训和支持：提供充分的培训和支持，帮助员工有效整合AI工具到日常工作中。
用户体验：确保AI工具的用户界面友好，易于操作。
成本管理：
AI投资可能会累积，很容易超支。组织必须了解其AI费用，并密切监控成本，就像管理云成本一样。
实时成本监控：实施实时成本监控系统，确保AI投资不会超出预算。
优化资源：定期评估和优化AI资源的使用，避免浪费。
技术架构：
采用“技术三明治”方法可以同时容纳由IT集中管理的数据和AI（底层），以及来自各个部门（业务部门、企业软件供应商、数据科学和工程团队等）的数据和AI（顶层）。
构建技术三明治：结合集中管理和分散数据的混合架构，确保数据和AI应用的灵活性和安全性。
模块化设计：采用模块化的设计方法，便于未来的扩展和维护。
治理与信任：
建立一个负责任的AI团队、中央委员会和几个实践社区，以确保AI治理和安全性。这些机制对于有效管理AI项目至关重要。
建立治理机制：成立负责AI治理的团队和委员会，确保AI应用的合规性和安全性。
透明沟通：与员工和利益相关者保持透明沟通，增强信任感。
变更管理：
情感管理：关注员工的情绪变化，及时解决焦虑和不安。
参与式变革：让员工积极参与AI变革过程，提高接受度和满意度。
AI加速型
对于AI目标雄心勃勃或所在行业正被AI彻底改变的组织，采取AI加速型步伐是必要的。这种方法要求更积极地采用AI技术。
战略要点：
快速迭代：
敏捷开发：采用敏捷开发方法，快速迭代和优化AI模型。
持续改进：建立持续改进的文化，鼓励团队不断探索新的AI技术和应用场景。
全面覆盖：
寻求诸如流程改进、商业模式创新和新收入流等好处。
多领域应用：在多个业务领域广泛部署AI，寻找新的增长点。
创新商业模式：利用AI创新现有的商业模式，开发新的收入来源。
高效投入：
高性价比：选择性能优异且成本合理的AI解决方案。
规模化效益：通过规模化应用，降低单位成本，提高整体效益。
技术架构：
设计一个能够容纳来自不同来源的AI和数据的技术三明治。这包括内部构建AI、利用嵌入式AI和管理分散的数据。
可组合平台：设计一个可组合的平台架构，使模型与工程工具、基础设施和用户体验层解耦。
灵活扩展：确保技术架构能够灵活扩展，适应不断变化的业务需求。
治理与安全：
信任、风险和安全管理（TRiSM）技术对于确保大规模的安全AI至关重要。
高级别治理：建立高级别的AI治理机制，确保所有AI应用都符合伦理和法律标准。
实时监控：使用TRiSM（信任、风险和安全管理）技术，实现实时监控和自动化的政策执行。
文化和变革：
文化建设：建立支持AI的文化，鼓励创新和实验。
全员参与：让全体员工参与到AI变革中，形成共识和合力。
无论是AI稳健型还是AI加速型组织，成功扩展AI的关键在于制定合适的战略，确保技术、成本、治理和文化的平衡发展。
通过逐步实施、关注员工体验、优化成本管理、构建灵活的技术架构、强化治理与信任，以及有效的变更管理，组织可以更好地实现AI的广泛应用和业务价值。
扩大AI以实现AI成果
无论您采用哪种方式，实现AI成果涉及关注三个关键领域：
业务成果：
AI应带来实际的业务利益，如提高生产力、改善流程和创新的商业模式。
技术成果：
通过有效管理结构化和非结构化数据来准备您的技术环境以适应AI。确保数据访问权限设置正确，以避免安全问题。
行为成果：
解决AI对员工的情感和行为影响。让员工参与AI旅程，并管理他们的体验以确保成功的AI采用。
AI的采用在整个企业中涉及以下步骤：
建立持续的过程以优先处理用例：确定哪些用例最能为业务带来价值，并优先考虑它们。
创建构建与购买的决策框架：决定是自己开发AI解决方案还是购买现成的解决方案。
试点可扩展的用例：选择一些关键用例进行试点，以验证其可行性和可扩展性。
将负责任的AI置于首位：确保AI的使用符合道德标准，保护用户隐私，并避免偏见。
投资数据和AI素养：培养员工的数据和AI技能，以支持AI的广泛应用。
如何扩展AI模型？
设计一个可组合的平台架构是扩展AI模型的关键。具体步骤如下：
拥抱架构的可组合性：将模型与工程工具、基础设施和用户体验层解耦，以便于灵活地组合和重新配置。
确定适合您用例的正确模型：基于模型性能、拥有成本、安全性和隐私原则来选择合适的模型。
投资与底层模型无关但紧密集成的AI工程工具：选择那些可以与多种模型无缝对接的工具，以提高灵活性和效率。
避免昂贵的基础设施建设：除非有明确的业务需求，否则应避免前期进行昂贵的基础设施建设和模型定制。
通过这些步骤，企业可以更有效地扩展AI模型，确保技术投资能够带来实际的业务价值。
