当谈到将AI置于数字化转型的核心时，已经有很多说法、著作和布道，大多数企业也都表示赞同。根据Gartner的数据，91%的企业正在开展“某种形式的数字化举措”，87%的高级领导表示数字化是首要任务。
但就像任何转型工作一样——其中只有30%的举措被认为是成功的——挑战在于执行，而非意图。现在的不同之处在于，做对这件事的经济效应已经从根本上发生了改变。
AI为先的转型最大的转变在于，它不再是一项缓慢且成本高昂的工作，得益于GenAI和智能体的进步，曾经需要数月的手工工作和数千万美元才能实现的目标，现在可以在更短的时间内以更低的成本实现。
AI为先的转型不仅更便宜、更快——它也更一致、更可行、更具可扩展性，但要充分利用它，一个结构化的方法至关重要。本文将引导你逐步了解如何成功地将AI作为你数字化转型的中心。
1. 从问题出发，而不是技术
AI引领的数字化转型中最常见的错误之一就是从一个工具开始，然后为其寻找使用理由。像GenAI、机器学习和自主自动化(如智能体)等新兴技术的诱惑，可能会让组织在没有明确了解他们要解决什么问题的情况下就一头扎进去。
但转型永远不应从产品推销开始，它应该从痛点开始。
为了产生真正的影响，领导者应该识别业务中的高摩擦领域：时间被浪费、客户体验不佳或运营效率低下的地方，这些痛点是有意义的AI转型举措的基础。
我发现最好的AI用例是：
? 业务关键：与收入、运营或客户满意度相关
? 可量化：能够展示可衡量的投资回报率
? 可扩展：不仅对一个部门有用
? 可实现：能够在不花费数年时间的情况下实现价值
2. 从大处着眼，从小处着手
AI为先的数字化转型的目标不是在所有地方一下子部署AI，而是要找到一个如果扩展能够从根本上改善业务的用例。
寻找高价值的机会，这些机会：
? 解决战略挑战或开辟新机遇
? 可以在低风险环境中快速测试
? 提供清晰的指标来衡量影响
目标不是为了实验而实验，而是为了创建一个可以在整个企业中扩展的蓝图。
3. 分析和准备数据
数据是AI的基础——但并非任何数据都可以。为了使AI系统有效，数据必须是相关的、结构化的和可靠的。
我建议你从跨部门的全面数据收集开始：CRM系统、交易记录、网络分析、ERP系统、支持票据和外部数据馈送，然后进行数据清洗：删除重复项、纠正错误、解决不一致性和处理缺失值。干净的数据不仅能提高模型性能，还能在利益相关者之间建立信任。
一旦数据被清洗，探索和剖析数据以检测模式、异常值和异常，这种探索性分析有助于为有效的特征工程奠定基础——这是训练AI模型必不可少的过程。
4. 选择和开发合适的AI模型
一旦你的数据被结构化并准备就绪，下一步就是选择正确的模型。并非所有模型都是相同的——正确的选择取决于问题的性质和手头的数据。例如：
? 制造业中的预测性维护可能依赖于时间序列预测或回归。
? 电子商务个性化可能更多地受益于协同过滤或推荐引擎。
? 文档处理可能最好使用针对特定领域语言进行微调的自然语言处理(NLP)模型。
这也是技术策略与业务目标相交的地方。选择错误的模型可能意味着预测不准确、性能缓慢和资源浪费。
5. 选择正确的方法
没有放之四海而皆准的AI策略。企业必须在现成的工具、低代码平台、定制解决方案或混合方法之间做出选择。
现成的AI工具很吸引人，因为它们实施速度快且成本效益高，但它们通常提供的定制选项有限。相比之下，低代码和无代码平台能够实现更快的部署，同时提供一定程度的灵活性。
对于那些寻求最大控制和长期价值的人来说，我认为定制解决方案是理想的——尤其是当与专有数据相结合以创造真正的竞争优势时，然而，混合模型也越来越受欢迎，因为它们结合了预构建和定制方法的优势。
一个务实的方法是遵循80/20规则：利用现成的或低代码解决方案来满足你80%的需求，且几乎不需要定制，然后对其余20%进行定制，以解决你独特的工作流程或差异点。
在选择解决方案时，请考虑：
? 与现有系统的集成
? 长期可扩展性
? 安全性和合规性要求
? 用户体验和易用性
? 成本与长期投资回报率
6. 选择合适的合作伙伴
技术只是等式的一半，另一半是帮助实施它的团队，选择一个了解你业务背景的供应商或开发合作伙伴至关重要，我建议你寻找具有以下特点的合作伙伴：
? 在你的行业有丰富经验
? 提供强大的支持和培训
? 表现出灵活性和技术专长
? 有透明的时间表和现实的时间表
避免诸如隐藏费用、支持不力或过度承诺能力和交付等红灯标志。
7. 事先定义成功
如果没有明确的指标，AI举措往往会遭受范围蔓延和投资回报率不明确之苦。在启动任何AI举措之前，定义成功是什么样子的。
这可能意味着运营效率的提高，如节省时间、减少错误或提高吞吐量。财务影响是另一个关键指标，无论是通过节约成本、收入增长还是利润率提高。最后，还应考虑客户成果，包括更高的满意度评分、改进的净推荐值(NPS)和更强的留存率。
数字化转型的未来不仅仅是数字化——它是智能化的。AI为先的转型有潜力降低成本、加速创新和改变决策方式，但只有采用战略性的方法时才能实现。
