AI烧钱!7成CEO不满回报,企业转型痛点曝光!
AI技术的价值日益凸显,相关的讨论也越来越热烈,但实际发展速度却比多数人预期的要慢。与那些用于增强特定任务或功能的营销技术工具不同,大规模应用AI会重塑整个工作模式。当然,智能代理和优化后的工作流程可以带来一些改进,但真正的规模化意味着企业需要彻底转型,从而降低成本并提高效率。而想要获得显著的回报,关键在于重新设计跨团队的工作方式,并重新定义团队内部的角色。
据Gartner的报告显示,在过去一年里,各大企业在生成式AI上的平均投入高达190万美元,但对投资回报感到满意的CEO却不足30%。问题并非出在技术本身,而是企业是否做好了充分准备。新媒网跨境认为, 很多领导者将AI视为一种附加工具,认为设计师使用生成式AI是有益的,但却忽视了机构支出的调整。
随着AI的发展,通才可以承担专家的工作,而专家也可以处理超出其原本范围的任务,角色之间的界限变得模糊。例如:
- 产品团队可以使用与品牌一致的模型来创建营销素材。
- 设计师可以在几分钟内批量完成制作工作。
- 分析师可以自动生成报告,而同事可以立即解读结果。
因此,如果企业计划扩大AI的应用规模,就需要考虑角色将如何扩展或收缩,并对此保持坦诚的态度。
激发好奇心
麦肯锡公司的研究表明,员工高度参与变革的企业,其盈利能力要高出21%。这不仅仅是一个数据,更是一种策略。在扩展工具、工作流程或战略之前,企业需要培养一种好奇和开放的心态。
洞察完整的工作流程
好奇心不仅仅是个体尝试新工具,更在于团队退后一步,从头到尾地审视整个工作流程。随着企业采用智能代理工作流程,团队必须从左到右地了解任务是如何流动的,不仅要在自己的部门内,还要跨越部门和整个组织。
理解工作流程的动态
当AI智能代理承担更多的决策和自动化任务时,传统的界限就会变得模糊。设计师交给营销人员,或分析师交给产品团队的工作,可能会被改变或取消。
每个团队都必须清楚自己的职责,以及自己的产出如何成为另一个团队的投入。随着AI不断发展角色、加快时间线并引入新的交接点,团队之间的动态也会发生变化。
连接团队
这种从左到右的视角可以激发关于重叠、差距和机会的讨论。通过协作式地绘制工作流程图,团队可以预测摩擦,防止重复劳动,并发现新的价值,同时也能更好地理解同事们不断变化的职责。最终,激发好奇心和培养从左到右的视角,可以确保AI不仅仅是叠加在旧流程之上,而是整个组织共同适应。
优先扩展一件事
扩展AI应用并非启动十几个互不关联的试点项目,然后寄希望于其中一个能成功。而是要注重专注、有目的性,并通过实际进展来建立信心。最有效的方法是什么呢?选择一个流程、工作流程或策略,然后全身心投入,做到极致。
专注的力量
麦肯锡公司2023年的一份报告发现,专注会带来回报。与那些分散精力的企业相比,专注于少数几个高影响力数字举措的企业,实现成功转型结果的可能性要高出1.5倍。哈佛商业评论也强调了这一点,指出变革性变革通常通过一个单一、可见的快速成功案例来获得动力,这个案例能够展示实际价值,并为更广泛的应用奠定基础。
从自律开始
专注之所以有效,是因为它可以建立信任,而信任可以激发动力。当团队看到某件事成功时,怀疑就会消退,好奇心会上升,变革也会加速。但专注也需要自律。
与其一次性地改进所有流程,不如从一个开始。比如,可以使用生成式AI来简化创意审批流程,或者部署一个智能代理来进行营销活动分析。
让进展可见
设定明确的关键绩效指标(KPI),跟踪进展并分享成功案例。德勤公司发现,定期分享试点项目的早期成果和经验教训的企业,获得高管支持的可能性要高出33%,而这对于扩展转型至关重要。庆祝即使是微小的成功,也不仅仅是为了表彰,更是为了建立变革是可能实现的信念。
选择正确的工作流程
选择那些能够消除最大摩擦,或为员工和客户创造最清晰价值的工作流程。Gartner的一项调查发现,70%的成功AI部署都是从专注的、小规模的试点项目开始,然后再扩展到整个企业。
从小处着手,但要着眼全局。通过一个精心执行的举措来播下种子,然后通过可见性、衡量和庆祝来使其成长。
扩展智能代理工作流程:真正的工作由此开始
扩展智能代理工作流程是转型的关键所在。这些不是微小的调整,而是大胆的举措,AI智能代理将在其中承担有意义的角色,比如营销活动优化、内容生成和客户服务分流。
- 协作至关重要:转型不可能在单一部门内发生。它需要跨职能的协调、共同的目标和开放的沟通,以减少摩擦并保持高昂的势头。
- 变革管理是持续的:培训、指导和透明的沟通可以在各个层面建立信心和能力。这不是一个一次性的项目,而是一个长期致力于改进工作方式的过程。
- 这是一场组织变革:扩展AI应用会重塑思维模式,重新定义角色并彻底改革运营。最成功的企业会赋能员工,并强化新的工作方法,直到它们成为第二天性。
要有耐心,要坚持不懈。真正的工作始于第一次成功之后,而且永无止境。新媒网跨境了解到,在人工智能领域,真正的挑战和机遇在于人,而非技术本身。企业需要优先培养员工的好奇心和适应能力,才能充分利用AI的潜力。
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