人工智能助力企业发展——11位临时经理分享在企业中引入人工智能的更多实用技巧

💡 除了我们之前发表的文章“面向混合团队的 AI 能力中心，而不是一个 AI 教皇”，这里还有一些将 AI 引入公司的实用技巧。

🚀 本文基于临时管理者的经验，为实施人工智能项目提供了一些实用技巧。文章涵盖了人工智能的盈利性应用、影子人工智能、数据结构化、商业智能、可持续发展报告、战略规划、边做边学、培训、与外部专家合作、道德责任以及未来展望等多个主题。.

💰 人工智能的盈利性应用

临时经理埃克哈特·希尔根斯托克强调，人工智能项目应该在18个月内收回成本。否则，由于技术的快速发展，该项目很可能在两到三年内过时。这一评估基于实践经验，并贯穿全书，成为指导原则。本书作者均为来自德语区（德国、奥地利和瑞士）的专家，他们根据成功的项目案例提出了切实可行的建议。.

埃克哈特·希尔根斯托克是《人工智能助力企业发展》（ISBN 978-3-98674-110-5）一书的十一位作者之一，该书充满了实用建议。所有作者均为临时管理人员，即已在德国、奥地利和瑞士（德语区）成功完成人工智能项目的临时高管。这是他们参与本书撰写的先决条件。本书由德语区领先的临时管理人员社群 United Interim 和联合国具有咨商地位的智库外交理事会联合构思编写。.

🛡️对抗影子人工智能

许多公司面临的一个尤为紧迫的问题是所谓的“影子人工智能”。人力资源咨询公司Butterflymanager的总经理哈拉尔德·舍恩菲尔德博士警告说，员工经常在没有管理层监督的情况下独立使用ChatGPT或Gemini等人工智能工具。这种做法在合规性、数据保护和安全方面都存在重大风险。因此，采取可控且透明的人工智能方法对于避免给公司带来负面影响至关重要。.

📊 构建海量数据

企业通常拥有海量的非结构化数据。临时管理者建议对这些数据进行整理、分析和利用。即使是简单的分析工具也能提供宝贵的洞察：谁是最重要的客户？哪些产品最畅销？哪些领域正在亏损？这些问题通常无需复杂的AI即可解答，但数据结构化为未来的AI应用奠定了基础。.

🔄 从商业智能升级到人工智能

许多公司已经在使用商业智能 (BI)。下一步合乎逻辑的做法是利用人工智能 (AI) 来增强其功能。选择合适的工具至关重要。这些工具应支持数据分析、财务规划以及重复性任务的自动化。例如，自动发票核对和账户对账。据临时管理人员称，这项升级通常可在十二个月内收回成本。.

🌍 利用人工智能进行可持续发展报告

新的《企业可持续发展报告指令》（CSRD）对企业提出了额外的报告义务。人工智能（AI）可以通过促进非财务信息的收集和处理，为企业提供宝贵的支持。这使得企业能够在短期内实现该领域的投资回报（ROI）。分阶段、谨慎地实施人工智能至关重要。小型、可管理的项目有助于积累经验、优化流程并最大限度地降低风险。.

🔍 识别潜力并进行战略规划

埃克哈特·希尔根斯托克认为，企业应该仔细分析人工智能在哪些领域能够带来最大的效益。基于此分析，企业应制定清晰的人工智能项目实施时间表。初期重点应放在那些投资回报周期短、能立即产生效益的项目上。.

📚 辅以边做边学的方法

掌握全面的人工智能理论知识固然重要，但最终决定成败的是实际应用。企业应采取边做边学的学习方法，才能最大限度地发挥人工智能项目的价值。通过持续的测试和调整，企业可以灵活应对变化，并根据自身需求优化技术应用。.

👩‍🏫 培训和继续教育

成功的AI整合需要合格的员工。因此，培训和职业发展至关重要。公司应提供技能发展计划，以确保其团队能够有效利用新技术。这不仅适用于IT专家，也适用于市场营销、销售和生产等其他领域的员工。.

🤝 与外部专家合作

人工智能项目通常需要企业内部未必具备的专业知识。因此，与外部专家合作可能大有裨益。临时管理人员和其他外部专家可以提供宝贵的见解和专业知识，从而加速和优化实施过程。.

⚖️人工智能使用中的伦理与责任

除了技术和经济层面，伦理层面也至关重要。企业应确保其人工智能应用以透明、公平和负责任的方式使用。这包括合乎伦理地使用数据，并认真考虑人工智能对员工和客户的影响。.

🚀 未来前景与创新

人工智能的应用开辟了无数新的可能性。从个性化的客户沟通、高效的生产流程到创新的商业模式——其潜力巨大。企业应不断探索新的应用领域，并保持开放的创新态度。持续发展和整合新技术的意愿最终将在竞争格局中脱颖而出。.

🎯 制定正确的策略

将人工智能 (AI) 引入企业是一项复杂但极具价值的工作。凭借正确的战略、务实的方案和持续的培训，AI 可以成为企业发展的关键推动力。那些能够有效利用数据、避免“影子 AI”并战略性地投资于小型、可控项目的公司，能够更好地应对未来的挑战和机遇。与专家密切合作以及秉持符合伦理道德的技术应用方式，是成功实施 AI 的关键。.

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数字、数据、事实和背景：人工智能——德国经济的视角——图片：Xpert.Digital

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🔍 人工智能 (AI) 的持续发展正在迅速而根本性地改变商业世界。希望从这些革命性技术中获利的企业，首先应系统地识别其各个业务领域的潜力，并在此基础上制定全面的人工智能发展时间表。这种方法能够帮助企业采取有针对性的措施，从而获得竞争优势，并在市场中高效定位自身。.

🔍 运营潜力分析

第一步是对现有运营领域进行详细分析，以确定哪些职能和流程最能从人工智能的实施中获益。这需要深入了解公司自身的业务流程和结构，以及对各种可用人工智能技术的全面掌握。客户服务、物流、生产、营销和财务等领域对人工智能的需求和应用潜力各不相同。.

例如，在客户服务领域，人工智能可以以聊天机器人的形式应用，以提高客户满意度并降低服务成本。在物流领域，人工智能可以利用预测模型优化供应链，从而高效管理库存并缩短交货时间。在制造业，自动化系统和工业4.0技术可以用来提高效率并最大限度地减少错误率。在市场营销和金融领域，综合数据分析和预测工具可以用来制定和实施有效的策略。.

📅 创建人工智能时间线

在明确了人工智能的潜力之后，至关重要的是将这些洞察转化为结构化的AI时间表。该时间表不仅应涵盖短期项目，还应包含在整个组织内应用人工智能的长期愿景和目标。明确的时间表有助于优先实施人工智能技术，并高效地分配资源。.

初期，应优先考虑那些投资回报快、能立即带来成本或竞争优势的人工智能项目。这些项目包括改进现有自动化解决方案，或提高预期能快速见效领域的效率。另一个重要方面是员工的培训和进修，以确保新技术能够顺利融入现有体系。.

🌟 实践中的成功案例

许多公司已经开发并成功应用了人工智能技术。亚马逊运用机器学习就是一个显著的例子。该公司利用算法分析客户行为，生成个性化的产品推荐，从而显著提升了销售额。另一个例子是汽车行业，像特斯拉这样的制造商利用人工智能开发自动驾驶汽车，既提高了安全性，又改善了驾驶体验。.

🛠 挑战与解决方案

尽管人工智能具有诸多优势，但其应用也面临诸多挑战。其中最大的障碍之一是管理和维护训练人工智能模型所需的大量数据。制定稳健的数据战略，确保数据质量并遵守数据保护法规至关重要。.

另一个挑战是将新技术集成到现有的IT基础设施中。这通常意味着需要更新甚至完全替换旧系统，需要大量的投资和规划。构建灵活且可扩展的IT架构可以解决这个问题，并适应未来的发展。.

伦理考量和员工接受度也至关重要。人工智能技术可能会引发人们对失业和技能需求变化的担忧。因此，透明的沟通和全面的培训计划对于建立信任和赢得员工对变革的支持至关重要。.

🌐 未来愿景和长期战略

从长远来看，人工智能技术的应用带来了众多机遇，其影响远超短期收益。前瞻性人工智能项目的例子包括可应用于农业、交通运输和城市规划等各个领域的自主系统。此类系统有望大幅提升效率和可持续性。.

另一个极具发展前景的领域是开发能够独立解决复杂问题并产生创新解决方案的认知系统。此类应用可用于科学研究或产品开发等领域，以推动创新。.

设立专门致力于探索人工智能新技术及其应用的研究与开发部门，对企业来说大有裨益。该部门可以分析未来趋势，发现新的机遇，并确保公司始终处于技术发展的前沿。.

🎯 战略方法

企业实施人工智能技术需要采取战略性方法，这基于对运营潜力的全面分析和清晰的人工智能发展时间表。重要的是，要从那些有望在短期内取得成功的项目入手，同时保持对长期发展的愿景。通过克服数据管理和与现有系统集成等挑战，并兼顾伦理问题和员工参与，企业可以充分利用人工智能技术的多元化优势。从长远来看，人工智能创新在提高效率、开拓新业务领域和社会效益方面具有巨大的潜力。.

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