企業家貢獻者表達的意見是他們自己的。
我最近與一位在一家中型公司擔任 CTO 的朋友交談，他對人工智慧觀點的突然轉變感到震驚。 儘管最初持懷疑態度，但他現在相信人工智慧 (AI) 將徹底改變他的行業。 然而，他的主要挑戰是說服執行團隊的其他成員採用人工智慧路線圖。 這種情況並不是孤立的。
去年，我們看到了圍繞人工智慧的收縮炒作週期，這讓許多領導者質疑人工智慧投資是否能真正產生成比例的回報。 這些擔憂並非沒有道理。 創投公司紅杉資本最近估計，去年人工智慧產業在英偉達晶片上花費了 500 億美元來訓練人工智慧模型，但僅產生了 30 億美元的收入。
儘管存在投資差異，紅杉資本繼續假設人工智慧可能是人類已知的“唯一最大的價值創造機會”，並將其對業務的影響與雲端轉型的影響進行比較。 然而，與取代軟體的雲端不同，人工智慧有潛力取代服務，這家創投公司估計服務市場總規模達數兆美元。 這就是微軟和亞馬遜等科技巨頭持續加大人工智慧投資的原因。
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關於人工智慧的未來有如此多的相互競爭的說法，難怪公司在將其整合到組織中的最佳方法上存在分歧。 問題是，大多數領導者仍然將人工智慧視為軟體或工具的有限能力，而不是其以類似人類的能力運作的能力。 以下是我看到的公司在實施人工智慧路線圖時常犯的三個常見錯誤。
低估和限制人工智慧的潛力
人工智慧被廣泛視為一種工具或軟體，但由於它可以創造和推理，因此它具有以類似人類的能力進行互動的能力。 就像初級員工隨著經驗的累積可以更好地完成工作一樣，人工智慧有能力從互動中學習並改進其方法，以提高產出並承擔更多加班工作。
基於這個原因，那些認為利用人工智慧作為「聰明人」而不是軟體的領導者更有能力充分發揮其潛力。 考慮一下公司的組織結構圖。 如果您要寫下與每位員工相關的技能和任務，那麼您可以開始想像可以在哪裡訓練人工智慧來增強或自動化這些任務。
根據史丹佛大學最近發布的人工智慧指數報告，人工智慧在圖像分類、視覺推理、甚至英語理解等領域已經超越了人類。 報告顯示，截至 2023 年，人工智慧在多項基準任務上的表現已經超越了人類水平，成功地幫助工人提高生產力並提供更高品質的工作。 阿肯色大學的另一項研究表明，人工智慧在標準化創造力潛力測試中表現優於人類。
然而，與人類不同的是，隨著業務需求的增加，人工智慧可以毫不費力地擴展，處理工作負載而不受人類身體和精神的限制。 以這種方式採用人工智慧意味著重新思考我們的團隊結構和工作流程。 它涉及培訓團隊與人工智慧一起工作，以增強他們的作用並推動創新。
這種觀點轉變至關重要，因為它可以讓那些可能不習慣自己部署技術的領導者天生了解如何在整個組織中最好地利用人工智慧。
2. 試著模仿另一家公司的人工智慧用例
你越開始將人工智慧視為聰明人，就越意識到每個組織建立人工智慧路線圖的方法應該是多麼獨特。 我喜歡將人工智慧的實施視為需要適應公司特定動態的新團隊成員的入職。
以人力資源為例，一家公司可能有10個人； 另外只有三個，即使它們大小相同。 這種差異不僅與公司規模或收入有關。 這是關於這些公司如何發展的。
每個企業都有自己獨特的結構、文化和需求。 普華永道報告稱，為了充分發揮生成式人工智慧的潛力，企業必須利用其根據公司特定需求進行客製化的能力，並避免陷入用例陷阱。
當然，人工智慧的一般用例是存在的，特別是在增強客戶服務或銷售方面。 但是，當您考慮將人工智慧更深入地整合到公司的營運中時，該方法需要定制，而不是從外部案例研究複製和貼上。
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3. 購買現成的產品－而不是根據您的需求客製化人工智慧解決方案
有一些很棒的現成人工智慧產品，例如 ChatGPT、Dalle 和翻譯工具，可以解決公司內部的特定問題。 投資人工智慧盒裝解決方案的挑戰在於，許多領導者未能看到人工智慧如何在系統層面增強營運。
人工智慧的真正力量在於它能夠從根本上改變您的運營，而不僅僅是執行孤立的任務。 普華永道 2024 年人工智慧預測報告指出，許多公司將從生成式人工智慧中找到有吸引力的投資報酬率。 儘管如此，很少有人能夠成功地從中實現變革性價值——最大的障礙是領導者無法超越固定的解決方案進行思考，並重新構想他們與人工智慧合作的方式。
在製定人工智慧路線圖時，領導者必須先對公司的流程進行全面評估。 這意味著要確定存在冗餘的領域，識別可以自動化的外包任務，並確定公司在人力資本方面進行大量投資的領域。 透過了解這些動態，領導者可以根據公司的需求客製化人工智慧解決方案並改變他們的工作方式。
我與公司領導者談論將人工智慧融入他們的業務的問題越多，就越明顯地發現我們領導者需要改變我們的觀點。 當我們不僅將人工智慧視為技術升級，而且將其視為聰明人的入職時，我們就能更好地將其整合到我們的內部營運中，從而提高績效和人類的創造力。
