企業家貢獻者表達的意見是他們自己的。
今年春天，美國政府採取了前所未有的措施：要求美國每個機構任命一名首席人工智慧長。 在此之前，不同行業的公司都在其領導隊伍中增加了類似的角色。
對於尋求整合人工智慧的公司來說，這是朝著正確方向邁出的一步，但僅靠這一點還不夠。 是的，每個公司都必須成為人工智慧公司。 但指望首席人工智慧長獨自完成這項工作是短視的。
當企業面臨重大技術變革時，他們的本能反應通常是堅持他們所知道的：讓新主管負責並希望他們能夠解決所有問題。 但要讓人工智慧真正在公司紮根，企業各個層級的人員都需要親自動手並開始創新，而不是聽從最高管理層把關人的命令。
事實上，在某些情況下，將人工智慧融入公司的最快方法可能是完全跳過首席人工智慧長的角色。
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為什麼首席人工智慧長可能沒有意義
任命首席人工智慧長的公司有良好的意圖，因為他們試圖避免受到技術的干擾。 但他們可能不需要這個角色，任何添加它的企業都應該假設它是暫時的。
一個有用的比較是在過去十年中期任命首席數位長來監督互聯網和行動技術數位轉型的熱潮。 事後看來，這看起來很奇怪。
專家宣稱 CDO 是下一個重要的高階主管頭銜，但事實證明它只不過是裝飾而已——尤其是當數位技能成為大多數員工的賭注時。 近年來，公司一直在放棄這個角色或將其合併到其他工作中。 在數位原生企業中，它根本不存在。
例如，Google從未有首席數據長來指導員工如何使用網路技術。 相反，他們透過 20% 的時間等舉措，讓員工能夠自行探索工具，為 Gmail 等創新奠定了基礎。
同樣，人工智慧本土公司也沒有負責監督人工智慧的高階主管。 那是多餘的。 在像我這樣的公司，該技術從第一天起就嵌入到整個組織中，而不是孤立在單一角色中。
預設情況下，我們都利用人工智慧。 我們的行銷團隊使用它來更好地了解我們的客戶群，我們的工程師部署它來幫助編寫程式碼，而我們的客戶支援在很大程度上依賴人工智慧代理。 人工智慧已滲透到每個角色中，就像現在幾乎所有公司的數位素養一樣。 當然，在我們的業務領域，我們可以更多更好地使用人工智慧，但實現這一目標並不需要特定的職位。 這是每個人的責任。
引領人工智慧轉型的更好方式
但我意識到，並不是每家公司都是從頭開始建立在人工智慧之上的。 那麼，傳統公司如何在整合技術方面取得真正的進步呢？
考慮採用由下而上的方法來取代對組織變革的自上而下的回應。 對於想要開啟人工智慧轉型的公司來說，第一步是查看你已經在招募的職位，並選擇一些人工智慧代理商目前可以完成工作的職位。
客戶服務是一個明顯的起點——今天的人工智慧代理現在至少可以像人類一樣解決大多數問題。 人工智慧銷售開發代表 (SDR) 也正在產生即時的影響，將尋找潛在客戶所涉及的大部分工作自動化。 另一個有前途的領域是初級數據分析師角色，通常包括從報告中提取資訊。 然後是編碼。 自主軟體工程代理 Devin 及其開源競爭對手 OpenDevin 可以介入。
選擇合適的技術合作夥伴來提供人工智慧工具同樣重要。 例如，在客戶服務方面，公司應該尋找一家人工智慧代理擁有在無需人工幹預的情況下解決大多數問題的記錄的供應商。 他們不應該遵循腳本，而應該具有一定的推理能力，利用過去的互動和當前的對話來確定針對每個客戶的獨特問題的最佳解決方案。
然後，重要的是要像對待員工一樣對待您的代理，而不是像一個可以直接使用的軟體。 入職、衡量和輔導——與培養任何新員工所採取的步驟相同——對於充分利用人工智慧工具至關重要。
這樣做的好處是讓團隊成員嘗試人工智慧，開始在公司內部建立人工智慧專業知識。 例如，我的公司與一家金融服務公司合作，人工智慧員工經理已成為該公司的關鍵職位。 那裡的前客戶支援專家現在向人工智慧代理商傳授新技能，為整個企業增加價值，從而使他們成為團隊中不可或缺的成員。
公司甚至可以將透過人工智慧提高生產力作為職業發展的標準。 為了獲得晉升，員工必須向經理展示他們如何應用人工智慧來為業務帶來成果。
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下一階段：這些部門發展成為小型卓越中心，在整個組織內傳播人工智慧知識和最佳實踐。 團隊成員向企業的其他人員介紹如何僱用和協調人工智慧勞動力。 人工智慧以一種完全自上而下的方法難以實現的方式融入日常業務運營。
當然，沒有一種最佳方法可以帶領公司進行人工智慧轉型。 對於傳統產業和大型企業來說，自上而下和自下而上相結合的串聯方法可能更適合。
至少，想要正確轉型的組織應該考慮如何幫助人工智慧晉升，而不是僅僅因為其他人已經採取了這一步驟就急於聘請首席人工智慧長。 由於人工智慧從上到下永久地改變了公司，它只是一個臨時解決方案。
