首席信息官（CIO）應(yīng)利用智能體AI（尤其是生成式和代理式AI）的崛起，從根本上重塑數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織模式和執(zhí)行方式，而不僅僅是關(guān)注技術(shù)輸出或漸進(jìn)式改進(jìn)。以下是首席信息官應(yīng)在人工智能的引領(lǐng)下重新組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方式的三個(gè)領(lǐng)域。
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數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力增長、提升效率、改善體驗(yàn)并構(gòu)建競爭優(yōu)勢(shì)。隨著技術(shù)、數(shù)據(jù)和人工智能快速改變客戶期望和市場(chǎng)機(jī)遇，演變商業(yè)模式成為主要目標(biāo)之一。
技術(shù)范式轉(zhuǎn)變和顛覆性的全球力量要求首席信息官每兩年重新思考他們的數(shù)字化戰(zhàn)略。2020年是疫情，2022年帶來了衰退擔(dān)憂，2024年則開啟了生成式人工智能時(shí)代。
兩年前，我分享了生成式人工智能如何影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)先事項(xiàng)，重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、客戶支持舉措以及人工智能治理。去年，我撰寫了關(guān)于通過瞄準(zhǔn)生產(chǎn)力提升之外的益處來從生成式人工智能中創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的文章。其他文章則聚焦于生成式人工智能對(duì)工作未來的影響、識(shí)別基礎(chǔ)人工智能投資以及瞄準(zhǔn)具有商業(yè)影響力的生成式人工智能機(jī)會(huì)。
這些文章所提的建議都集中在生成式人工智能如何改變數(shù)字化戰(zhàn)略和優(yōu)先事項(xiàng)。在這里，我將關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)向生成式人工智能如何影響實(shí)施這些數(shù)字化戰(zhàn)略和優(yōu)先事項(xiàng)的組織模式。
TCS（塔塔咨詢服務(wù)公司）人工智能和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人Siva Ganesan（西瓦·加內(nèi)桑）認(rèn)為，下一個(gè)轉(zhuǎn)型時(shí)代將由那些通過智能體、生成式和預(yù)測(cè)性AI能力增強(qiáng)人類的企業(yè)來定義。
他說：“在這種模式下，企業(yè)正在投資構(gòu)建智能決策架構(gòu)，并利用技術(shù)增強(qiáng)人員能力，而非自動(dòng)化任務(wù)，從而轉(zhuǎn)變整個(gè)價(jià)值鏈?！?/span>
首席信息官應(yīng)考慮能動(dòng)人工智能和其他新興人工智能能力如何助力創(chuàng)建智能組織。首席信息官應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的三個(gè)領(lǐng)域包括重新強(qiáng)調(diào)以客戶為中心的重要性、演變業(yè)務(wù)參與實(shí)踐以及完善組織的數(shù)字化運(yùn)營模式。
一、重新構(gòu)想產(chǎn)品設(shè)計(jì)和客戶體驗(yàn)流程
隨著客戶期望能動(dòng)人工智能成為他們互動(dòng)的前沿，每一個(gè)客戶體驗(yàn)戰(zhàn)略都需要進(jìn)行徹底的改革。在零售、媒體、醫(yī)療保健和個(gè)人銀行等以個(gè)性化為服務(wù)差異化因素的B2C行業(yè)中，這種范式轉(zhuǎn)變將首先發(fā)生。
但Chatmeter（查特米特）的首席執(zhí)行官John Mazur（約翰·馬祖爾）指出，利用人工智能處理客戶互動(dòng)以實(shí)現(xiàn)更深層的組織利益，存在一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)。例如，通過分析客戶反饋，包括評(píng)論和社交媒體評(píng)論等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，馬祖爾說：“人工智能幫助組織將這些反饋轉(zhuǎn)化為實(shí)際操作，以改進(jìn)培訓(xùn)、政策和招聘工作。”
此外，組織可以利用生成式人工智能來推動(dòng)其設(shè)計(jì)思維、原型設(shè)計(jì)、試點(diǎn)和測(cè)試實(shí)踐的發(fā)展。AI智能體（代理AI）可以加快設(shè)計(jì)流程，促進(jìn)更多測(cè)試場(chǎng)景的開展，并整合客戶互動(dòng)，以確保整個(gè)流程更加敏捷和迭代。例如在制藥行業(yè)，人工智能還可以通過改善臨床試驗(yàn)中的患者招募和溝通，來幫助進(jìn)行客戶試點(diǎn)。
Hexaware（赫克斯韋爾）的首席技術(shù)官Satyajith Mundakkal（薩提亞吉斯·蒙達(dá)卡爾）說道：“人工智能在幫助我們重塑產(chǎn)品設(shè)計(jì)、簡化運(yùn)營和提升體驗(yàn)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，通過快速生成多種設(shè)計(jì)原型并自動(dòng)化大規(guī)模測(cè)試流程，我們可以大幅縮短產(chǎn)品上市時(shí)間，加速從概念到現(xiàn)實(shí)的旅程?！?/span>
首席信息官應(yīng)組織一個(gè)跨職能的領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，徹底革新其組織在研發(fā)、市場(chǎng)調(diào)研、設(shè)計(jì)思維和客戶試點(diǎn)等方面的方法。人工智能代理將在提高這些領(lǐng)域的生產(chǎn)力方面發(fā)揮作用，但那些重新思考整個(gè)設(shè)計(jì)流程的組織將獲得更大的優(yōu)勢(shì)。
二、加速敏捷變革管理
敏捷方法、基于產(chǎn)品的信息技術(shù)、低代碼開發(fā)平臺(tái)以及公民數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)推動(dòng)了業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和信息技術(shù)團(tuán)隊(duì)在創(chuàng)新合作方面發(fā)生數(shù)次范式轉(zhuǎn)變。員工們已經(jīng)在嘗試使用大型語言模型，并發(fā)現(xiàn)了適應(yīng)能動(dòng)人工智能工作的多種方式。首席信息官可以利用這些實(shí)驗(yàn)來加速其更具戰(zhàn)略意義的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃中的變革管理，因?yàn)閷⑸墒饺斯ぶ悄軐?shí)驗(yàn)與小而有意義的變革聯(lián)系起來，將有助于轉(zhuǎn)變?nèi)藗兊乃季S方式，使其更加傾向于迭代式、以反饋驅(qū)動(dòng)的實(shí)踐。
Verint（維瑞恩特）的首席技術(shù)官Rob Scudiere（羅布·斯庫迪耶）說：“盡管許多公司正在開展成本高昂、耗時(shí)且極具顛覆性的大規(guī)模部署，但一些最具影響力的結(jié)果和投資回報(bào)率故事卻發(fā)生在任務(wù)級(jí)別的小規(guī)模部署中，“例如在客戶聯(lián)絡(luò)中心，公司僅僅通過使用人工智能驅(qū)動(dòng)的專業(yè)機(jī)器人自動(dòng)化一個(gè)微工作流，就實(shí)現(xiàn)了數(shù)百萬美元的成本節(jié)約或額外收入增長，同時(shí)還顯著提升了員工和客戶的體驗(yàn)。”
然而，動(dòng)員業(yè)務(wù)部門開展生成式人工智能驅(qū)動(dòng)的工作流程變革，可能會(huì)因缺乏組織層面關(guān)于計(jì)劃、變革、合作和最佳實(shí)踐的溝通而受阻。盡管首席信息官希望各部門和團(tuán)隊(duì)獨(dú)立開展工作，但他們必須集中信息并創(chuàng)建自上而下的合作，以確保這些變革與數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo)保持一致并加速其進(jìn)程。
Quickbase（昆基貝斯）的首席技術(shù)官Jon Kennedy（喬恩·肯尼迪）說：“識(shí)別轉(zhuǎn)型用例取決于你能否全面了解團(tuán)隊(duì)、項(xiàng)目以及整個(gè)組織的情況，“業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者需要一個(gè)一致且準(zhǔn)確的組織內(nèi)信息視圖，無論數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在何處。如果沒有對(duì)每個(gè)團(tuán)隊(duì)、項(xiàng)目和利益相關(guān)者的清晰視圖，你就無法看到那些減緩項(xiàng)目進(jìn)度并使決策變得困難的重復(fù)工作、重疊部分和生產(chǎn)力缺口。”
獨(dú)立工作且缺乏合作的團(tuán)隊(duì)可能會(huì)無意中產(chǎn)生灰色工作，即在尋找保持項(xiàng)目進(jìn)展和推動(dòng)產(chǎn)生影響及結(jié)果所需的決策信息時(shí)所浪費(fèi)的時(shí)間和資源。認(rèn)識(shí)到開發(fā)生成式人工智能價(jià)值的興奮點(diǎn)和戰(zhàn)略重要性的首席信息官將與團(tuán)隊(duì)一起推動(dòng)敏捷性和變革管理，然后擴(kuò)大敏捷項(xiàng)目管理辦公室的使命，以解決溝通和合作缺口問題。
三、重塑數(shù)字化運(yùn)營模式
大多數(shù)首席信息官已經(jīng)認(rèn)識(shí)到，生成式人工智能是信息技術(shù)部門交付創(chuàng)新成果和管理信息技術(shù)服務(wù)方式的重大演變。
Blackwire Labs（黑線實(shí)驗(yàn)室）的首席執(zhí)行官Josh Ray（喬?！だ祝┱f：“生成式人工智能不僅僅是一種技術(shù)；它是一種能夠成倍放大人類智能的組織神經(jīng)系統(tǒng)，“我們?cè)?jīng)專注于數(shù)字化流程，如今我們正在創(chuàng)建與我們一起思考的系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略性遠(yuǎn)見。那些在明天能夠蓬勃發(fā)展的首席信息官們，不僅是在管理技術(shù)棧；他們正在構(gòu)建認(rèn)知生態(tài)系統(tǒng)，在這些系統(tǒng)中，人類和人工智能攜手合作，解決曾經(jīng)看似不可能的挑戰(zhàn)?！?/span>
ITSM（信息技術(shù)服務(wù)管理）是考慮生成式人工智能潛力的一個(gè)很好的起點(diǎn)。NOC（網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營中心）和SRE（站點(diǎn)可靠性工程師）一直在使用AIOps（人工智能運(yùn)維）平臺(tái)，將警報(bào)相關(guān)聯(lián)為時(shí)間相關(guān)的事件，提高MTTR（平均修復(fù)時(shí)間），并進(jìn)行RCA（根本原因分析）。隨著生成式AI和AI智能體在運(yùn)行信息技術(shù)運(yùn)營的更多方面提供協(xié)助，首席信息官們獲得了將信息技術(shù)運(yùn)維與更具主動(dòng)性和變革性的計(jì)劃重新對(duì)齊的新機(jī)會(huì)。
FICO（費(fèi)埃哲公司）的首席信息官M(fèi)ichael Trkay（邁克爾·特卡伊）說：“我們專注于能夠帶來更好客戶成果的用例，并為我們的工程師騰出帶寬的用例，“例如，利用生成式人工智能進(jìn)行熱修復(fù)開發(fā)以及利用預(yù)測(cè)式人工智能識(shí)別、關(guān)聯(lián)和路由事件以改善事件響應(yīng)的機(jī)會(huì)正在轉(zhuǎn)變我們的業(yè)務(wù)，從而提高了客戶滿意度、收入留存率和工程效率?！?/span>
在開發(fā)方面，編寫代碼的人工智能代理（智能體）受到了最多的關(guān)注，DevOps團(tuán)隊(duì)接受了20%到35%的代碼建議。編碼方面的益處僅僅是開始，因?yàn)槿斯ぶ悄艽碓谡麄€(gè)軟件開發(fā)生命周期中都具有能力，包括開發(fā)需求、編寫測(cè)試用例以及維護(hù)文檔。
“組織應(yīng)該認(rèn)真評(píng)估生成式人工智能的潛力，不僅是在編碼和測(cè)試方面，而且是在常常被忽視的需求階段，”SonarSource的首席信息官Andrea Malagodi（安德里亞·馬拉戈迪）說?！?span style="font-size: 18px; line-height: 1.6; letter-spacing: 0.034em; font-family: 微軟雅黑, "Microsoft YaHei"; outline: 0px; color: rgb(64, 118, 0); font-weight: bold;">通過利用精心設(shè)計(jì)的提示語并借助歷史數(shù)據(jù)使用人工智能，團(tuán)隊(duì)可以加速創(chuàng)建健全的需求，最終縮短交付周期。”
生成式人工智能提供能力的第三個(gè)領(lǐng)域是組織設(shè)計(jì)、團(tuán)隊(duì)組建和溝通。
“人工智能充當(dāng)職業(yè)教練和導(dǎo)師，通過分析崗位架構(gòu)、公司目標(biāo)和個(gè)人優(yōu)勢(shì)來幫助員工成長，從而引導(dǎo)員工走向他們期望的職業(yè)道路，”Appfire的首席技術(shù)官Ed Frederici（埃德·弗雷德里希）說。“它通過組建最佳團(tuán)隊(duì)、匹配合適的技能組合以解決復(fù)雜問題以及通過總結(jié)信息、撰寫郵件、安排會(huì)議和預(yù)訂旅行來簡化溝通，從而提高生產(chǎn)力?！?/span>
只關(guān)注從生成式人工智能中獲得生產(chǎn)力提升的首席信息官可能會(huì)錯(cuò)過更大規(guī)模地轉(zhuǎn)變其組織的機(jī)會(huì)。隨著技術(shù)的快速變化，首席信息官們必須投入時(shí)間去了解供應(yīng)商的人工智能賦能能力，審查員工如何使用當(dāng)今的人工智能工具，并完善組織的數(shù)字化運(yùn)營模式。
作者：Isaac Sacolick（伊薩克·薩科利克）
譯者：木青
【睿觀：首席信息官（CIO）應(yīng)利用智能體AI（尤其是生成式和代理式AI）的崛起，從根本上重塑數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組織模式和執(zhí)行方式，而不僅僅是關(guān)注技術(shù)輸出或漸進(jìn)式改進(jìn)。
主要支持論點(diǎn)：
重塑以客戶為中心的重要性：徹底改革產(chǎn)品設(shè)計(jì)和客戶體驗(yàn)（CX）流程。
AI將驅(qū)動(dòng)客戶互動(dòng)，需要全面調(diào)整CX戰(zhàn)略，尤其是在個(gè)性化服務(wù)為關(guān)鍵的B2C行業(yè)。
利用AI分析客戶反饋（包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）以改進(jìn)內(nèi)部培訓(xùn)、政策和招聘。
應(yīng)用生成式AI加速設(shè)計(jì)思維、原型制作、試點(diǎn)和測(cè)試過程，使其更敏捷和迭代。
CIO應(yīng)組建跨職能領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，以革新研發(fā)、市場(chǎng)研究、設(shè)計(jì)思維和客戶試點(diǎn)方法。
加速敏捷變革管理：發(fā)展業(yè)務(wù)參與實(shí)踐并促進(jìn)協(xié)作。
利用員工對(duì)大型語言模型（LLM）和智能體AI的自發(fā)實(shí)驗(yàn)，推動(dòng)戰(zhàn)略性數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的變革管理。
將AI實(shí)驗(yàn)與小而實(shí)質(zhì)性的變革聯(lián)系起來，培養(yǎng)迭代和反饋驅(qū)動(dòng)的文化。
解決因缺乏組織層面溝通而導(dǎo)致的協(xié)作障礙和“灰色工作”（信息搜尋浪費(fèi)）。
CIO需集中信息，建立自上而下的協(xié)作機(jī)制，并擴(kuò)展敏捷項(xiàng)目管理辦公室（PMO）的職能，以確保變革與戰(zhàn)略目標(biāo)一致。
重塑數(shù)字運(yùn)營模式：將AI視為組織認(rèn)知生態(tài)系統(tǒng)的核心。
將生成式AI視為組織的“神經(jīng)系統(tǒng)”，放大人類智能，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略遠(yuǎn)見。
在IT服務(wù)管理（ITSM）中應(yīng)用AI，如利用AIOps改進(jìn)事件管理（MTTR、RCA），以及AI輔助熱修復(fù)和預(yù)測(cè)性事件路由。
在軟件開發(fā)生命周期中全面應(yīng)用AI，不僅限于copilot（人工智能助理）輔助編碼，還包括需求制定、測(cè)試用例編寫和文檔維護(hù)。
利用AI進(jìn)行組織設(shè)計(jì)、優(yōu)化團(tuán)隊(duì)組建（技能匹配）、簡化溝通（信息總結(jié)、會(huì)議安排等）。】
