随着人工智能（AI）从实验阶段走向实际应用，企业正在探索最佳实践，以期在更大规模上取得成功。多项研究表明，尽管许多企业对AI充满期待，但在实施过程中却面临诸多挑战。根据Accenture最新发布的研究报告《AI前沿企业的规模化指南》，仅有8%的公司能够成功地将多个战略性AI项目推向市场，而其余92%的企业则仍在实验阶段徘徊。本文将深入探讨将AI领导者与大多数企业区分开的五大策略，并为企业IT领导者提供行动指南。
1. 人才成熟度超越投资成为关键
尽管许多组织将重点放在技术投资上，但Accenture的研究揭示，人才发展才是成功实施AI的关键。前沿企业的人才成熟度是其他企业的四倍，它们通过有效的人才战略和将人才相关支出导向最高价值用途来实现这一点。
行动指南：企业应制定全面的人才战略，兼顾技术技能和文化适应性。建立集中的AI卓越中心也是一个有效策略，研究显示，57%的前沿企业采用了这种模式，而快速跟进者仅有16%。
2. 数据基础设施决定AI的成败
数据准备不足是企业级AI实施的最大障碍之一。70%的受访公司承认，在尝试扩展AI时需要一个强大的数据基础。前沿企业已经开发了三项或更多新的数据和AI能力，而实验中的公司仅有5%做到了这一点。
行动指南：进行全面的数据就绪度评估，重点关注AI实施的要求。优先建立处理非结构化数据的能力，并制定策略来整合组织内部的隐性知识。
3. 战略性投入带来更高回报
与同时在多个功能领域实施AI相比，聚焦的战略性投入能带来显著更好的结果。前沿企业首先由C级领导层明确并阐述公司的价值主张和实现路径，然后通过长期、重大的投资来最大化AI的潜力。
行动指南：确定3-4个直接影响企业核心价值链的行业特定战略性AI投资，而非广泛实施。
4. 负责任的AI创造超越风险缓解的价值
大多数组织将负责任的AI视为合规要求，但成熟实践表明，它直接有助于业务表现。负责任的AI不仅能提高短期效率，还能通过增强客户信任、改善产品质量和吸引人才来带来长期业务转型。
行动指南：建立全面的负责任AI治理框架，超越合规性要求。实施主动监控系统，持续评估AI的风险和影响。考虑将负责任AI原则直接融入开发流程中。
5. 前沿企业采用代理式AI架构
前沿企业展现出的另一个显著趋势是部署“代理式架构”——由自主协调整个业务工作流程的AI代理网络组成。这种智能代理网络代表了从传统AI应用向更高级形式的根本转变，显著提高了质量、生产力和成本效率。
行动指南：探索代理式AI如何转变核心业务流程，通过识别能从自主协调中受益的工作流程来创建试点项目。专注于您所在行业高价值用例中的多代理系统。
成功实施AI的显著回报
无论企业处于AI旅程的哪个阶段，成功实施AI的预期回报都是巨大的。受访企业平均预计，在部署和扩展生成式AI后的18个月内，生产力将提高13%，收入增长12%，客户体验改善11%，成本降低11%。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ren-gong-zhi-neng-ling-dao-zhe-yu-92-reng-chu-yu-shi-dian
