如果運(yùn)營模型定義了組織如何定位人員，流程和技術(shù)以實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值，那么具有AI優(yōu)先運(yùn)營模型的公司就是那些優(yōu)先使用AI以便將更多的智能和自動化編織到公司的產(chǎn)品，流程，和經(jīng)驗(yàn)。

在2020年7月的梅蒂斯戰(zhàn)略數(shù)字研討會上從100多個(gè)全球CIO收集的數(shù)據(jù)體現(xiàn)了AI優(yōu)先運(yùn)營模式的趨勢：66%的CIO表示他們有團(tuán)隊(duì)專注于識別AI用例，進(jìn)行試點(diǎn)并擴(kuò)展可改善的案例結(jié)果。在目前沒有資源專注于此的CIO中，大約60%的CIO表示正在其路線圖上。

在與《財(cái)富》 500強(qiáng)公司的合作中，我們確定了成功過渡到以人工智能為先的組織之間的共同特征。以下是數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者可以采取的一系列明智的第一步，以啟動，加速或糾正他們的AI轉(zhuǎn)換。

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1.規(guī)范對人工智能的理解

火星首席數(shù)字官Sandeep Dadlani等數(shù)字先鋒已經(jīng)采取了戰(zhàn)略性方法來正規(guī)化對AI的理解。在7月與Metis Strategy的對話中，Dadlani表示，他故意推遲了正式AI課程的開發(fā)，轉(zhuǎn)而采用以業(yè)務(wù)為中心的方法，該方法將“幫助人們通過解決環(huán)境中的問題來學(xué)習(xí)。”團(tuán)隊(duì)接觸到每個(gè)業(yè)務(wù)和市場，并首先了解需要解決的問題，然后應(yīng)用AI和以用戶為中心的概念來解決它們。與高級領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行的快速頭腦風(fēng)暴會議也可以幫助加深組織對AI的理解。在垂直軸上使用具有AI技術(shù)（例如，有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，自然語言處理）的簡單矩陣，以及在水平軸上具有業(yè)務(wù)問題的矩陣，可以用來構(gòu)建對話框架。然后，主持人描述了每種技術(shù)的可能性，高級領(lǐng)導(dǎo)者集思廣益用例來解決現(xiàn)有的業(yè)務(wù)問題。高級領(lǐng)導(dǎo)者可以在自己的團(tuán)隊(duì)中重復(fù)進(jìn)行此練習(xí)，以確保這種理解在整個(gè)組織中不斷擴(kuò)散。

2.定義人工智能如何推動業(yè)務(wù)發(fā)展并創(chuàng)造更多獲勝方式

有效的策略以最簡單的形式回答了兩個(gè)主要問題：在哪里玩和如何獲勝。以人工智能為先的公司使用AI創(chuàng)造更多的取勝方式，例如提供個(gè)性化體驗(yàn)或創(chuàng)建可指數(shù)擴(kuò)展的功能。作為數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者，闡明人工智能與業(yè)務(wù)成果之間的關(guān)系對于達(dá)成認(rèn)可至關(guān)重要。具體而言，公司應(yīng)準(zhǔn)確定義AI計(jì)劃將如何影響您的業(yè)務(wù)模型的各個(gè)方面，包括客戶價(jià)值主張（例如，客戶為什么購買），利潤公式（例如，我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)利潤）以及關(guān)鍵資源/流程（例如，如何我們創(chuàng)造并交付價(jià)值）。

知道這些問題的答案通常是為AI計(jì)劃提供初始資金的先決條件，但是許多高管未能以與業(yè)務(wù)產(chǎn)生共鳴的方式進(jìn)行解釋。我們建議與主要利益相關(guān)者進(jìn)行一系列的一對一會議，以確保獲得有關(guān)AI投資如何改善業(yè)務(wù)模型和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)成果的清晰故事。尋找有關(guān)AI如何改善您的業(yè)務(wù)模型的靈感嗎？查看我們與AI先驅(qū)Sherif Mityas（TGI星期五）和Vijay Sankaran（TD Ameritrade）的討論。

3.找出將限制您的AI轉(zhuǎn)型的數(shù)字基礎(chǔ)裂縫

人工智能驅(qū)動的業(yè)務(wù)成果的承諾吸引了高級領(lǐng)導(dǎo)者，但是技術(shù)和組織上的僵化往往介于快速獲勝和真正的企業(yè)范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)型之間。數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者必須制定全面的路線圖，其中包括兩項(xiàng)投資，以贏得快速勝利，同時(shí)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)。以下是一些有助于實(shí)現(xiàn)順利運(yùn)行的建議：

擺脫部落的運(yùn)作模式

大型企業(yè)，不管他們是否承認(rèn)，通常都按照由損益表，業(yè)務(wù)部門和職能定義的“部落”運(yùn)作?？冃Ъ?lì)措施與這些部落保持一致，在進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃和資本配置活動時(shí)會產(chǎn)生“我們與他們”的心態(tài)。這導(dǎo)致了一個(gè)由不同數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序組成的技術(shù)產(chǎn)業(yè)，每個(gè)數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序旨在推動有益于某個(gè)部落的成果。人工智能優(yōu)先組織超越了組織孤島，并在標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字基礎(chǔ)上積極致力于重建企業(yè)。例如，微軟在其數(shù)字化轉(zhuǎn)型期間將IT重命名為“核心服務(wù)”，以表示其與BU無關(guān)的縱向，新使命，即提供組織可用來構(gòu)建運(yùn)行整個(gè)公司的流程的組件。

集中和標(biāo)準(zhǔn)化您的數(shù)據(jù)，以全面了解客戶

由于部族結(jié)構(gòu)的原因，跨組織出現(xiàn)的不同的（通常是不兼容的）應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)源使連接不同客戶交互之間的點(diǎn)變得困難。許多組織已經(jīng)意識到了這一缺點(diǎn)，并啟動了多年計(jì)劃來構(gòu)建企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)平臺（或“數(shù)據(jù)湖”），以吸收，關(guān)聯(lián)和集成所有數(shù)據(jù)源，并開發(fā)出客戶的360度視圖。借助跨組織過程的受信任數(shù)據(jù)源，公司可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來開發(fā)AI應(yīng)用程序，從而搶先識別可能流失的客戶并主動將業(yè)務(wù)擴(kuò)展到高風(fēng)險(xiǎn)客戶。