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許多企業(yè)高管向我抱怨，AI試點(diǎn)（Pilots）做了無(wú)數(shù)，聲浪震天，但真正能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力、帶來(lái)業(yè)務(wù)價(jià)值的寥寥無(wú)幾。這正是報(bào)告中提到的“隨機(jī)的人工智能行為”（random acts of AI）。
本文的核心價(jià)值在于，它指出了AI從“熱情”走向“成熟”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變，即轉(zhuǎn)向“意向性”（Intentionality）——一種刻意的、有結(jié)構(gòu)的、與使命高度一致的企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用模式。這不再是技術(shù)部門(mén)的自?shī)首詷?lè)，而是CEO和主管層（C-Suite）必須主導(dǎo)的戰(zhàn)略議程。
——沃爾格林、Steelcase等CTO親述：從“熱情”轉(zhuǎn)向“結(jié)構(gòu)”的AI成熟之路
在過(guò)去的幾年里，幾乎所有企業(yè)都在“玩”AI。我們看到了無(wú)數(shù)的試點(diǎn)項(xiàng)目（Pilots）和概念驗(yàn)證（POC），但正如文章所指出的，這些往往是“隨機(jī)的人工智能行為”，缺乏后續(xù)跟進(jìn)，無(wú)法形成規(guī)模化的業(yè)務(wù)影響力。
然而，一種新的模式正在浮現(xiàn)。
真正成熟的組織，已經(jīng)開(kāi)始將這些零散的AI火花，轉(zhuǎn)變?yōu)?/span>可重復(fù)、可衡量、并與企業(yè)使命高度一致的商業(yè)實(shí)踐。這種從“熱情”到“結(jié)構(gòu)”的轉(zhuǎn)變，其核心就是“意向性”（Intentionality）。
通過(guò)采訪沃爾格林（Walgreens）、FMOL Health、Steelcase等行業(yè)巨頭的IT領(lǐng)袖，他們分享了從“隨機(jī)”轉(zhuǎn)向“刻意”的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
?? 作為睿信咨詢的戰(zhàn)略顧問(wèn)，我將為您提煉出4大核心教訓(xùn)和3條關(guān)鍵戰(zhàn)略啟示。
第一個(gè)教訓(xùn)來(lái)自零售和醫(yī)療巨頭沃爾格林（Walgreens）。
其CTO Dan Jennings在2023年上任時(shí)，發(fā)現(xiàn)公司“到處都有AI活動(dòng)”，但“沒(méi)有統(tǒng)一的戰(zhàn)略”。
他的第一步，就是為這種“實(shí)驗(yàn)熱情”帶來(lái)秩序：
建立AI賦能中心 (COE)：這是一個(gè)虛擬結(jié)構(gòu)，在統(tǒng)一框架下連接技術(shù)、數(shù)據(jù)、信息安全和業(yè)務(wù)部門(mén)。
扮演雙重角色：COE既是“創(chuàng)新引擎”，又是“控制塔”。它負(fù)責(zé)過(guò)濾、優(yōu)先排序和擴(kuò)展那些真正符合公司戰(zhàn)略的AI項(xiàng)目。
統(tǒng)一流程：所有AI提案都必須經(jīng)過(guò)“POC -> MVP測(cè)試 -> 可衡量的部署”這一致流程。
睿信咨詢AI與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型顧問(wèn)解讀：
這正是我在咨詢中看到的典型“試點(diǎn)困境”。Jennings的COE模式，本質(zhì)上是為創(chuàng)新安裝了“紀(jì)律”。
尤其值得注意的是，沃爾格林兼具“零售”和“醫(yī)療”雙重身份。COE幫助他們實(shí)現(xiàn)了完美的平衡：在零售端，AI可以快速迭代（敏捷性）；在醫(yī)療端，AI必須嚴(yán)格遵循治理（紀(jì)律性）。
你的公司需要的不是阻止AI實(shí)驗(yàn)，而是需要一個(gè)“控制塔”來(lái)引導(dǎo)這些實(shí)驗(yàn)飛向正確的戰(zhàn)略目標(biāo)。
當(dāng)被問(wèn)及AI的ROI時(shí)，成熟的領(lǐng)導(dǎo)者給出了令人驚訝的答案：“不要只看資產(chǎn)負(fù)債表?！?/strong>
案例一：FMOL?Health（非營(yíng)利醫(yī)療系統(tǒng)）
其CIO Will Landry指出：“我們的ROI是關(guān)于醫(yī)生和患者的參與度與滿意度——而不僅僅是金錢(qián)?！?/span>
痛點(diǎn)：臨床醫(yī)生疲勞度高，需要花費(fèi)大量“睡衣時(shí)間”（Pajama Time，指下班后在家中完成病歷記錄的時(shí)間）。
AI方案：部署“環(huán)境聆聽(tīng)系統(tǒng)”，自動(dòng)生成病歷草稿。
核心收益：醫(yī)生花在文書(shū)上的時(shí)間少了，與患者有意義的對(duì)話更多了。這極大地提升了醫(yī)生的滿意度和士氣，也讓患者更快獲得更準(zhǔn)確的筆記。
案例二：Steelcase（辦公家具制造商）
其CTO Steve Miller同樣持廣泛的ROI視角：“在某些情況下，我們要影響的是可持續(xù)性指標(biāo)；在另一些情況下，是使用我們產(chǎn)品的人的經(jīng)驗(yàn)和情緒水平?！?/span>
睿信咨詢AI與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型顧問(wèn)解讀：
這一點(diǎn)對(duì)中國(guó)企業(yè)尤為重要。我們常常陷入對(duì)“降本增效”的單一追求。但報(bào)告揭示了AI的更高價(jià)值：提升人類體驗(yàn) (Human Experience)。
FMOL的“睡衣時(shí)間”案例完美證明了，最好的AI投資是讓人類員工更幸福、更有價(jià)值感。當(dāng)你的AI在為員工“減負(fù)”時(shí)，真正的“增效”才剛剛開(kāi)始。
如果說(shuō)“價(jià)值”是目標(biāo)，那么“信任”就是一切的基石。尤其是在醫(yī)療和B2B領(lǐng)域。
報(bào)告中的領(lǐng)導(dǎo)者一致認(rèn)為：治理不是創(chuàng)新的障礙，而是可持續(xù)創(chuàng)新的前提。
FMOL Health的CIO Landry強(qiáng)調(diào)：“我們是患者數(shù)據(jù)的保管人?！?/span>
他們的做法是“保守設(shè)計(jì)”。即使是AI起草的病歷，醫(yī)生也必須在信息進(jìn)入記錄前進(jìn)行審查和簽字。
Steelcase的CTO Miller則更進(jìn)一步：
他們成立了由數(shù)據(jù)治理、信息安全、法務(wù)和HR組成的“數(shù)據(jù)治理委員會(huì)”。
更關(guān)鍵的是，他們將一名“數(shù)據(jù)治理專家嵌入到了AI開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)中”。
這位專家的工作是實(shí)時(shí)監(jiān)督模型行為、標(biāo)記潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保在新工具測(cè)試時(shí)就進(jìn)行負(fù)責(zé)任的迭代。
睿信咨詢AI與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型顧問(wèn)解讀：
報(bào)告的觀點(diǎn)一針見(jiàn)血：治理不是創(chuàng)新的剎車(chē)，而是讓你可以安全踩下油門(mén)的前提。
Steelcase“嵌入式治理”的做法，遠(yuǎn)勝于傳統(tǒng)的“事后審計(jì)”。它在開(kāi)發(fā)源頭就解決了風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。對(duì)于那些希望規(guī)?；瘧?yīng)用AI的企業(yè)，必須建立這樣的“護(hù)欄”，否則AI走得越快，風(fēng)險(xiǎn)敞口就越大。
最后一個(gè)教訓(xùn)，也許是最具顛覆性的。AI的真正力量，不是“自動(dòng)化”并取代人，而是“增強(qiáng)”人的能力。
數(shù)據(jù)服務(wù)商ZoomInfo的首席戰(zhàn)略官Russell Levy分享了一個(gè)驚人洞察：
“我們一些最好的AI智能體（AI agents）不是數(shù)據(jù)科學(xué)家開(kāi)發(fā)的，而是由銷(xiāo)售代表建立的。他們確切地知道什么對(duì)他們有效，并希望與其他人分享?！?/span>
ZoomInfo的策略是：AI民主化。
他們?yōu)閱T工提供了構(gòu)建自己AI代理（智能體）的工具，但前提是必須遵守“人在環(huán)路中”（Human-in-the-loop）的治理模型。
AI可以起草郵件、記錄會(huì)議、總結(jié)通話，但最終由人類決定何時(shí)以及如何使用這些輸出。
這實(shí)現(xiàn)了一個(gè)重大轉(zhuǎn)變：將高績(jī)效員工的“部落知識(shí)”（Tribal Knowledge，指組織內(nèi)部的隱性經(jīng)驗(yàn)）編入可復(fù)用的AI智能體中，從而使“專業(yè)經(jīng)驗(yàn)”在整個(gè)組織內(nèi)規(guī)模化。
睿信咨詢AI與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型顧問(wèn)解讀：
這是AI落地的終極形態(tài)。我們談?wù)摰牟辉偈茿I?替代人，而是AI?增強(qiáng)人。
ZoomInfo的模式，是真正將AI交給了最懂業(yè)務(wù)的一線員工。當(dāng)你的王牌銷(xiāo)售，可以把他的銷(xiāo)售直覺(jué)“復(fù)制”給100個(gè)新員工時(shí)，這家企業(yè)的戰(zhàn)斗力將是驚人的。
從“隨機(jī)”走向“刻意”，是AI從昂貴的玩具變?yōu)槠髽I(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的分水嶺。基于報(bào)告的四大教訓(xùn)，我為中國(guó)企業(yè)家提供三條行動(dòng)建議：
1、停止“放養(yǎng)式”創(chuàng)新，建立你的“AI控制塔”（COE）。
立即評(píng)估你公司內(nèi)部的AI項(xiàng)目。成立一個(gè)跨部門(mén)的COE，砍掉那些與戰(zhàn)略無(wú)關(guān)的“隨機(jī)”試點(diǎn)，將資源（人才和預(yù)算）集中到能產(chǎn)生最大業(yè)務(wù)價(jià)值的2-3個(gè)核心場(chǎng)景上。
2、重新定義AI的ROI：將“員工體驗(yàn)”納入核心考核。
在你的下一個(gè)AI項(xiàng)目立項(xiàng)時(shí)，除了財(cái)務(wù)指標(biāo)，請(qǐng)?jiān)黾右粋€(gè)“人類體驗(yàn)”指標(biāo)。問(wèn)問(wèn)自己：這個(gè)AI工具能為我的員工節(jié)省多少“睡衣時(shí)間”？能讓他們更專注于創(chuàng)造性工作，還是增加了他們的數(shù)據(jù)標(biāo)注負(fù)擔(dān)？
3、賦能一線：讓“聽(tīng)得見(jiàn)炮火”的人去創(chuàng)造AI。
與其自上而下地推廣一個(gè)“完美”的AI平臺(tái)，不如自下而上地賦能員工。效仿ZoomInfo，在嚴(yán)格的“護(hù)欄”內(nèi)，為你的銷(xiāo)售、客服、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)提供低代碼或無(wú)代碼的AI工具，讓他們自己構(gòu)建最懂業(yè)務(wù)的AI助手。
這份報(bào)告清晰地勾勒出了AI成熟的路徑。
“意向性”AI的核心，是平衡創(chuàng)新與誠(chéng)信、自動(dòng)化與人類判斷。
您的企業(yè)，是仍在“玩”AI，還是已經(jīng)開(kāi)始“刻意地”用AI創(chuàng)造真正的、可持續(xù)的商業(yè)價(jià)值了？
睿觀：什么是AI賦能中心？
AI賦能中心（Center of Excellence，簡(jiǎn)稱COE）是指在組織內(nèi)部成立的專門(mén)機(jī)構(gòu)，旨在推動(dòng)人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展，提升組織在AI領(lǐng)域的能力和效率。AI?COE通常具有以下特點(diǎn)和作用：
1. 技術(shù)研究與創(chuàng)新：AI COE負(fù)責(zé)跟蹤最新的AI技術(shù)和發(fā)展趨勢(shì)，開(kāi)展前沿技術(shù)研究和創(chuàng)新項(xiàng)目，為組織提供技術(shù)支持和解決方案。
2. 知識(shí)共享與傳播：AI COE作為組織內(nèi)部的AI知識(shí)庫(kù)和專家資源池，負(fù)責(zé)收集和整理AI相關(guān)的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和最佳實(shí)踐，并在組織內(nèi)部進(jìn)行分享和傳播。
3. 人才培養(yǎng)與能力建設(shè)：AI COE通過(guò)培訓(xùn)、工作坊、研討會(huì)等形式，幫助組織員工提升AI相關(guān)的技能和知識(shí)，構(gòu)建組織在AI領(lǐng)域的人才梯隊(duì)。
4. 項(xiàng)目孵化與支持：AI COE為組織內(nèi)部的AI項(xiàng)目提供咨詢、指導(dǎo)和資源支持，幫助項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)克服技術(shù)難題，推動(dòng)項(xiàng)目順利實(shí)施。
5. 跨部門(mén)協(xié)作與整合：AI COE作為組織內(nèi)部的AI協(xié)調(diào)中心，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)不同部門(mén)和業(yè)務(wù)單元在AI領(lǐng)域的合作，整合資源，避免重復(fù)投資。
6. 風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)：AI COE負(fù)責(zé)評(píng)估AI項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性，確保AI技術(shù)的應(yīng)用符合法律法規(guī)和倫理標(biāo)準(zhǔn)。
7. 戰(zhàn)略規(guī)劃與決策支持：AI COE參與組織的戰(zhàn)略規(guī)劃，為高層管理者提供AI相關(guān)的決策支持，幫助組織制定長(zhǎng)遠(yuǎn)的AI戰(zhàn)略。
8. 合作伙伴關(guān)系管理：AI COE負(fù)責(zé)與外部的AI技術(shù)供應(yīng)商、科研機(jī)構(gòu)、行業(yè)組織等建立合作關(guān)系，為組織引入外部資源和能力。
9. 成果展示與推廣：AI COE負(fù)責(zé)總結(jié)和展示組織在AI領(lǐng)域的成果和經(jīng)驗(yàn)，提升組織在業(yè)界的知名度和影響力。
10. 持續(xù)改進(jìn)與優(yōu)化：AI COE持續(xù)跟蹤AI項(xiàng)目的效果和反饋，不斷優(yōu)化AI解決方案，推動(dòng)組織在AI領(lǐng)域的持續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新。
通過(guò)建立AI COE，組織可以更有效地利用AI技術(shù)，提升業(yè)務(wù)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，AI COE也有助于組織在AI領(lǐng)域建立領(lǐng)導(dǎo)地位，吸引和培養(yǎng)AI人才，為組織的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
原文：關(guān)于更刻意地使用人工智能的 4 課
隨著各行各業(yè)的 CIO 學(xué)會(huì)將熱情轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)，將試點(diǎn)轉(zhuǎn)化為平臺(tái)，意向性已成為 AI 成熟度的決定性特征。
圖片來(lái)源：Rob Schultz / Shutterstock
大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)涉足人工智能幾年了，運(yùn)行著孤立的試點(diǎn)和概念驗(yàn)證（POC），但后續(xù)行動(dòng)有限。然而，一種不同的模式已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)。一些組織現(xiàn)在正在將所謂的人工智能隨機(jī)行為轉(zhuǎn)變?yōu)榭芍貜?fù)、可衡量和與使命一致的業(yè)務(wù)實(shí)踐。
在這里，來(lái)自不同行業(yè)的、已經(jīng)歷了這一旅程的IT領(lǐng)導(dǎo)者們，分享了他們?cè)诖诉^(guò)程中學(xué)到的四個(gè)關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
為意向性而組織
當(dāng)?shù)ぁふ矊幩梗―an Jennings）于2023年成為沃爾格林（Walgreens）的首席技術(shù)官時(shí)，該公司圍繞人工智能充滿了活力，但缺乏協(xié)調(diào)?！拔覀兊教幎加腥斯ぶ悄芑顒?dòng)，”他說(shuō)?！安煌膱F(tuán)隊(duì)正在試驗(yàn)?zāi)Ｐ汀⒃圏c(diǎn)和供應(yīng)商工具，但沒(méi)有統(tǒng)一的策略?！?/span>
他的第一步是通過(guò)創(chuàng)建人工智能支持中心（COE）來(lái)為該實(shí)驗(yàn)帶來(lái)秩序，這是一個(gè)在通用框架下連接技術(shù)、數(shù)據(jù)、信息安全和業(yè)務(wù)部門(mén)的虛擬結(jié)構(gòu)。COE 既是創(chuàng)新引擎又是控制塔，旨在過(guò)濾、優(yōu)先排序和擴(kuò)展符合 Walgreens 業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的人工智能計(jì)劃?！斑@是關(guān)于快速失敗、快速學(xué)習(xí)，但要遵守創(chuàng)新紀(jì)律，”他補(bǔ)充道。
Dan Jennings，Walgreens 首席技術(shù)官
COE 評(píng)估每個(gè)提案，然后指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)完成一致的流程：POC、MVP 測(cè)試和可衡量的部署。“我們將人工智能視為任何其他產(chǎn)品投資，”詹寧斯說(shuō)?！拔覀兛梢愿櫼粋€(gè)路線圖、一個(gè)商業(yè)案例和一組結(jié)果?！?/span>
這種結(jié)構(gòu)使沃爾格林能夠平衡其作為零售商和醫(yī)療保健提供商的雙重身份——這兩個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力水平截然不同。在零售方面，人工智能可以快速發(fā)展，推動(dòng)庫(kù)存優(yōu)化、個(gè)性化和數(shù)字參與。在醫(yī)療保健方面，每項(xiàng)計(jì)劃在推出之前都需要治理、透明度和驗(yàn)證?！拔覀冋趯蓚€(gè)世界結(jié)合在一起，”詹寧斯說(shuō)?！傲闶蹣I(yè)的敏捷性和醫(yī)療保健的紀(jì)律。”
他將公司的發(fā)展描述為從熱情到意向性的轉(zhuǎn)變。早期，員工渴望自己嘗試生成工具，創(chuàng)造了詹寧斯所說(shuō)的“隨機(jī)人工智能行為”。如今，這些努力正在通過(guò) COE 導(dǎo)入到受治理的用例中，以支持核心優(yōu)先事項(xiàng)（如藥房預(yù)測(cè)和員工調(diào)度）。“這不再是擺弄模型，”他說(shuō)?！斑@是關(guān)于使用人工智能來(lái)安全、大規(guī)模地推動(dòng)可衡量的業(yè)務(wù)成果?！?/span>
衡量資產(chǎn)負(fù)債表之外的投資回報(bào)率
對(duì)于方濟(jì)各會(huì)圣母?jìng)鹘淌啃l(wèi)生系統(tǒng)（FMOL Health）的高級(jí)副總裁兼首席信息官威爾·蘭德里（Will Landry）來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)只能說(shuō)明部分情況。“我們是一個(gè)非營(yíng)利性衛(wèi)生系統(tǒng)，”他說(shuō)，“所以我們的投資回報(bào)率是關(guān)于醫(yī)生的參與度和滿意度，以及患者的參與度和滿意度——而不僅僅是金錢(qián)?！睋Q句話說(shuō)，成功的衡量標(biāo)準(zhǔn)既在于人類體驗(yàn)，也在于經(jīng)濟(jì)效率。
蘭德里說(shuō)，該組織評(píng)估人工智能工具如何減輕臨床醫(yī)生的疲勞、縮短記錄時(shí)間并提高患者互動(dòng)的質(zhì)量。例如，隨著環(huán)境聆聽(tīng)系統(tǒng)現(xiàn)在部署在數(shù)百家診所中，醫(yī)生花在下班后完成筆記的“睡衣時(shí)間”減少了，而更多地花在有意義的患者對(duì)話上，這一轉(zhuǎn)變提高了滿意度和士氣。此外，患者收到筆記的速度更快，而且更準(zhǔn)確。
（圖片說(shuō)明：Will Landry，F(xiàn)MOL Health 高級(jí)副總裁兼首席信息官，F(xiàn)MOL Health）
即便如此，F(xiàn)MOL Health 對(duì)人工智能的投資仍在帶來(lái)可衡量的運(yùn)營(yíng)回報(bào)。蘭德里指出，隨著衛(wèi)生系統(tǒng)穩(wěn)步擴(kuò)大人工智能的采用，從臨床文檔工具到后臺(tái)自動(dòng)化，總技術(shù)支出的增長(zhǎng)速度慢于收入和服務(wù)量的增長(zhǎng)速度。“這告訴我效率是真實(shí)的，”他說(shuō)?！拔覀冋谟孟嗤膱F(tuán)隊(duì)和相同的員工人數(shù)進(jìn)行更多的自動(dòng)化。”對(duì)于蘭德里來(lái)說(shuō)，這種平衡——更高的參與度和持平的技術(shù)支出——是衡量人工智能回報(bào)的最真實(shí)標(biāo)準(zhǔn)：一個(gè)建立在財(cái)政審慎和人類福祉基礎(chǔ)上的更健康的組織。
在辦公家具制造商 Steelcase，首席技術(shù)官史蒂夫·米勒（Steve Miller）也對(duì)投資回報(bào)率有著廣泛的看法，這種視角遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了利潤(rùn)率和成本降低?！斑@取決于我們?cè)噲D解決的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，”他說(shuō)。“在某些情況下，這是我們?cè)噲D影響的可持續(xù)性指標(biāo)。在其他情況下，這是使用我們產(chǎn)品的人們的經(jīng)驗(yàn)和情緒水平?！?/span>
Miller 和他的 AI 業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)沒(méi)有將 AI 視為純粹的效率引擎，而是將每項(xiàng)計(jì)劃與對(duì)公司該部門(mén)最重要的結(jié)果聯(lián)系起來(lái)，無(wú)論是降低能源使用、減少材料浪費(fèi)，還是改善客戶和員工體驗(yàn)。例如，人工智能驅(qū)動(dòng)的分析和模擬工具有助于優(yōu)化制造流程，最大限度地降低能源消耗和廢品率，而以設(shè)計(jì)為中心的系統(tǒng)則通過(guò)用戶與 Steelcase 產(chǎn)品的無(wú)縫交互程度來(lái)衡量成功。“我們的一些結(jié)果不是純粹的財(cái)務(wù)指標(biāo)，”米勒說(shuō)?！袄纾行┦强沙掷m(xù)性指標(biāo)和情緒。”
通過(guò)將人工智能投資與可持續(xù)性和人類體驗(yàn)聯(lián)系起來(lái)，Steelcase 創(chuàng)造了隨著時(shí)間的推移而復(fù)合的價(jià)值。例如，該公司的預(yù)測(cè)分析可以預(yù)測(cè)組織何時(shí)可能翻新辦公室——這些見(jiàn)解可以幫助客戶負(fù)責(zé)任地規(guī)劃，同時(shí)減少生產(chǎn)過(guò)剩和浪費(fèi)。對(duì)于米勒來(lái)說(shuō)，這就是“刻意”使用AI的本質(zhì)。“這是關(guān)于使用數(shù)據(jù)和智能來(lái)改善人們的工作方式和我們制造東西的方式，而不僅僅是讓它們更便宜?！?/span>
通過(guò)防護(hù)機(jī)制和治理建立信任
對(duì)于蘭德里來(lái)說(shuō)，信任是醫(yī)療保健領(lǐng)域任何人工智能計(jì)劃的基礎(chǔ)?！拔覀兪腔颊邤?shù)據(jù)的保管人，”他說(shuō)?！拔覀兊幕颊呦嘈盼覀儠?huì)保護(hù)他們的信息。”這一責(zé)任意味著 FMOL Health 的人工智能創(chuàng)新必須始終在實(shí)驗(yàn)與安全和道德監(jiān)督之間取得平衡。
為了實(shí)現(xiàn)這種平衡，蘭德里（Landry）的團(tuán)隊(duì)將治理嵌入到技術(shù)設(shè)計(jì)和部署的每一層中。即使是實(shí)驗(yàn)性系統(tǒng)，例如起草就診筆記的環(huán)境臨床聆聽(tīng)工具，也是在嚴(yán)格監(jiān)督下推出的，并征得患者的明確同意和臨床醫(yī)生的會(huì)后審查。“我們?cè)谠O(shè)計(jì)上是保守的，”他說(shuō)?！叭绻斯ぶ悄芷鸩萘四承﹥?nèi)容，醫(yī)生總是會(huì)在它接近記錄之前進(jìn)行審查并簽字。”
FMOL Health 的治理結(jié)構(gòu)也超出了臨床應(yīng)用。該組織的數(shù)據(jù)管理和安全團(tuán)隊(duì)通過(guò)其 Community Connect 計(jì)劃共同監(jiān)控醫(yī)院、診所和其他合作伙伴之間如何共享數(shù)據(jù)，該計(jì)劃允許獨(dú)立診所安全地使用 FMOL Health 的?Epic?系統(tǒng)。蘭德里說(shuō)，目標(biāo)不僅僅是合規(guī)性，而是信心：臨床醫(yī)生和患者需要知道人工智能正在被負(fù)責(zé)任地使用。
對(duì)于蘭德里來(lái)說(shuō)，那些“護(hù)欄”不會(huì)減緩創(chuàng)新，反而使其可持續(xù)發(fā)展?！搬t(yī)療保健必須快速發(fā)展，但它不能破壞現(xiàn)狀，”他說(shuō)?！拔覀兊闹卫砜蚣茏屛覀冇行判陌踩叵蚯斑~進(jìn)?！?/span>
根據(jù)米勒（Miller）的說(shuō)法，對(duì)人工智能的信任始于結(jié)構(gòu)?！?span style="-webkit-tap-highlight-color: transparent;padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;font-weight: bold">我們有一個(gè)數(shù)據(jù)治理委員會(huì)，它不僅幫助提供你可以用人工智能做什么的‘護(hù)欄’，而且?guī)椭峁┠銘?yīng)該做什么的‘護(hù)欄’，”他說(shuō)。該委員會(huì)由來(lái)自數(shù)據(jù)治理、信息安全、法律和人力資源的領(lǐng)導(dǎo)者組成，負(fù)責(zé)審查每一項(xiàng)人工智能計(jì)劃，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私和道德使用。他們的工作包括定義允許哪些數(shù)據(jù)集用于哪些目的、監(jiān)控偏見(jiàn)以及執(zhí)行有關(guān)如何處理敏感信息的明確規(guī)則。
（圖片說(shuō)明：Steve Miller，Steelcase 首席技術(shù)官，Steelcase）
米勒?qǐng)?jiān)稱，這個(gè)框架不是一個(gè)官僚層，而是一個(gè)直接內(nèi)置于人工智能開(kāi)發(fā)中的“活”治理系統(tǒng)?！拔覀兊娜斯ぶ悄荛_(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)中實(shí)際上嵌入了一位數(shù)據(jù)治理專家，”他說(shuō)。該人的工作是監(jiān)督模型行為，標(biāo)記潛在風(fēng)險(xiǎn)，并確保在測(cè)試新工具時(shí)進(jìn)行負(fù)責(zé)任的迭代?！澳惚仨氉龊芏嗍虑閬?lái)確保數(shù)據(jù)得到正確使用，”米勒說(shuō)?！叭绻鼪](méi)有產(chǎn)生好的結(jié)果，你就會(huì)迅速控制它?！?/span>
他強(qiáng)調(diào)，這些實(shí)踐能夠促進(jìn)創(chuàng)新。通過(guò)盡早澄清道德界限，團(tuán)隊(duì)可以在安全參數(shù)范圍內(nèi)自由試驗(yàn)。“當(dāng)你進(jìn)入AI自主智能體（agentic AI）時(shí)，你真的必須定義和執(zhí)行界限，”米勒說(shuō)。
在 Steelcase，治理不僅僅是合規(guī)性，更是信任的基礎(chǔ)。該公司的設(shè)計(jì)師和工程師每天都依靠人工智能系統(tǒng)來(lái)創(chuàng)建產(chǎn)品配置、模擬工廠布局和分析空間利用率數(shù)據(jù)。“這是為了讓我們的團(tuán)隊(duì)相信人工智能的行為將符合可預(yù)測(cè)和合乎道德，”米LER說(shuō)?！斑@才使得人們能夠真正使用它?！?/span>
通過(guò)人工智能賦能人們
對(duì)于數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人 ZoomInfo 的首席戰(zhàn)略官 Russell Levy 來(lái)說(shuō)，人工智能的真正力量在于增強(qiáng)人類的能力，而不是將人們自動(dòng)化地排除出流程?！拔覀円恍┳詈玫腁I智能體不是由數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建的，”他說(shuō)。“它們是由銷(xiāo)售代表構(gòu)建的，他們確切地知道什么對(duì)他們有用，他們想與其他人分享?！?/span>
這一原則塑造了 ZoomInfo 的整個(gè)人工智能戰(zhàn)略。該公司為員工提供了設(shè)計(jì)和部署自己的AI自主型智能體（agentic AI）的工具，但在一個(gè)讓人類牢牢掌控的治理模式下?！拔覀儾渴鸬拿總€(gè)代理都有一個(gè)人在環(huán)路中（human in the loop），”Levy 解釋道?！按砜梢云鸩蓦娮余]件、記錄會(huì)議或總結(jié)通話，但由一個(gè)人決定何時(shí)以及如何使用該輸出。”
（圖片說(shuō)明：Russell Levy, ZoomInfo 首席戰(zhàn)略官, ZoomInfo）
Levy 認(rèn)為這是從自動(dòng)化到“增強(qiáng)”（augmentation）的轉(zhuǎn)變。通過(guò)將高績(jī)效員工的直覺(jué)編入可重復(fù)使用的 AI 代理，ZoomInfo 使專業(yè)知識(shí)在整個(gè)組織內(nèi)可擴(kuò)展。銷(xiāo)售人員的最佳后續(xù)策略或支持代表在艱難對(duì)話中的措辭，現(xiàn)在都可以被自動(dòng)捕獲和共享?！斑@是關(guān)于獲取‘部落知識(shí)’（tribal knowledge）并使其可重復(fù)使用，”Levy 說(shuō)。
人工智能的這種民主化，即非技術(shù)員工創(chuàng)建體現(xiàn)他們自己工作流程智能的代理，已成為一個(gè)文化轉(zhuǎn)折點(diǎn)?！耙坏┤藗円庾R(shí)到他們可以構(gòu)建一些可以幫助他們和整個(gè)團(tuán)隊(duì)的東西，采用就水到渠成了，”Levy 解釋道。結(jié)果是一個(gè)人類和代理不斷協(xié)作、相互學(xué)習(xí)的工作場(chǎng)所?！叭斯ぶ悄懿粫?huì)取代我們的員工，”他說(shuō)?！八鼤?huì)擴(kuò)大他們的影響力?！?/span>
縱觀這些行業(yè)，差異是明顯的，但共同點(diǎn)也很清晰：“刻意”的人工智能并不是一個(gè)單一的劇本。這是一種平衡創(chuàng)新與誠(chéng)信、自動(dòng)化與人類判斷的思維模式。
企業(yè)級(jí)AI與可持續(xù)出海實(shí)踐，我們?cè)谌?1.14日有一場(chǎng)重點(diǎn)的線下會(huì)議，請(qǐng)?zhí)崆鞍才藕媚男谐?，我們不?jiàn)不散。
報(bào)名聯(lián)系方式：180 5079 1125（小林）
