将AI推进到业务层面：新的商业要务
硅谷的重量级人物们已经注意到了在人工智能（AI）领域存在的尚未开发的利润潜力，Palantir的首席执行官Alex Karp强调了从诗意事业向利润生成功能的转变。
领导这项努力需要的不仅仅是技术，还需要高层管理承诺和支持AI创业的意愿，这些创业往往需要大量的初始投资和耐心，因为在实现对公司成功产生重大影响之前需要一个成熟期。
成功的AI战略取决于企业文化向敏捷实验的转变。这种新的思维方式促进了风险容忍度的增加，并鼓励在目标路径并非预先确定的情况下分享知识，这不仅仅是关于自动化现有流程，还包括为全新的商业模式奠定基础。
中层管理在以AI为驱动的创新中的角色
中层管理人员处于独特的位置，可以识别出他们领域内受益于AI整合的领域，并成为与AI倡议合作和投资的主要候选人。通过与数据科学家互动，中层管理人员可以利用他们对领域的痛点、潜力和资源的了解，成为AI项目试点和引导其实现的催化剂。
在创业环境中，投资者通常是采用AI的推动力，旨在通过战略性投资提升其持股价值。他们的动力应该集中在推进具有明确定义业务结果的AI项目，而不是只有象征性的、缺乏切实商业案例的项目。
培育协作的AI创新框架
成功嵌入AI的关键工具是由数据科学家和业务利益相关者组成的敏捷团队的共生运作。这些团队弥合了由部门壁垒造成的传统鸿沟，它们作为全面授权的实体出现，负责实现业务成果。在利用AI方面尤为重要的是，这些团队通过持续实验来开发最佳解决方案。
在敏捷方法还处于初期阶段的情况下，一位精通技术销售或咨询的充满热情的经理可以促进业务部门与内部或外部IT服务提供者之间的沟通。
随着AI在相关性上的成熟，内部化和建立多样化的敏捷产品团队变得可行，尤其是在客户关系管理（CRM）或预测等功能中。初创公司在这方面往往领先，展示了敏捷团队作为数字创新成功的关键。
鼓励实验文化
推进AI模型的本质在于培育一个欢迎实验的文化。摆脱对失败的污名化是至关重要的，减少错误成本，创造一个支持性文化，理解持续试验和学习的关键性需求。
德国公司，特别是初创公司，正在效仿盎格鲁-撒克逊模式，采纳重视开放沟通、数据驱动决策和对责任和绩效的敏锐意识的准则。从最高层逐步采纳这些价值观确保了可信度和有效性。同时，解决员工对自己在这个不断演进的领域中角色的担忧是必要的，为他们提供培训机会以在转型期间支持他们。
关键问题和答案：
问：成功将AI整合到业务中需要什么？
答：成功的AI整合需要企业文化向敏捷实验、风险容忍度、管理承诺、知识分享以及愿意投入时间和资源的转变。
问：中层管理在以AI为驱动的创新中扮演什么角色？
答：中层管理人员可以识别出他们领域内可能受益于AI的地方，与数据科学家合作，并成为AI项目试点研究及最终实施的催化剂。
问：企业如何培育一个协作的AI创新框架？
答：由数据科学家和业务利益相关者组成的敏捷团队的共生运作至关重要，打破部门壁垒，促进专注于业务结果的实权团队。
关键挑战或争议：
– 成本和投资回报关注： 确定AI倡议的投资回报率可能具有挑战性，如何衡量成功以及预期回报的时间范围存在争议。
– 数据隐私和伦理： 企业必须应对与AI相关的伦理考量和数据隐私法规，这可能具有争议性和挑战性。
– 整合和采纳障碍： 将AI纳入现有工作流程和系统可能在技术上很复杂，而用户采用构成了重大挑战。
优势：
– AI可以自动化例行任务，提高生产力和效率。
– AI提供的预测分析和远见可以改善决策。
– AI可以推动新的商业模式和收入来源。
劣势：
– 对AI整合的初始投资可能是巨大的，可能不会立即显示出回报。
– 职员或客户可能对AI的结果缺乏信任，构成了采纳挑战。
– AI潜在地可能导致工作被替代，引发社会和伦理关切。
由于AI领域不断发展，资源清单可能会很快过时。然而，根据最新的知识，以下是考虑AI整合的企业相关链接：
– 有关一般业务见解： Forbes
– 有关AI技术细节： MIT Technology Review
– 访问各种AI研究和资源： arXiv
– 了解AI的伦理和社会影响： AI Ethics and Society Conference
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