Karlheinz Zuerl 的专家建议和成功的关键:混合团队的 AI 能力中心,而不是单独的 AI 教皇
发布日期: 2024 年 7 月 28 日 / 更新日期: 2024 年 7 月 28 日 - 作者: Konrad Wolfenstein
🚀 成功的关键:混合团队的人工智能能力中心,而不是单独的人工智能教皇
👨🏻德国技术工程公司(GTEC)首席执行官Karlheinz Zuerl强调需要在混合团队中引入人工智能(AI)。 Zuerl 解释说,高层管理人员对人工智能的热情与日常运营中的实际接受度之间往往存在很大差异。 他指出,通过人工智能能力中心和专业部门之间的合作可以最好地缩小这一差距。
鉴于围绕人工智能的炒作,许多公司都任命了一位顶级人工智能经理,以便将当今时代最重要的话题带入公司。 但祖尔认为这是一个错误。 他强调,只有在整个员工队伍中引入人工智能,公司才能从人工智能中受益。 他在担任临时经理期间获得了这些见解,他于 2024 年获得 Steinbeis Augsburg 商学院和临时经理社区 United Interim 的提名。
Karlheinz Zuerl 清楚地描述了这个问题:这个过程通常从管理层了解新技术发展开始。 接下来是团队向管理层提出乐观但常常矛盾的用例的阶段。 在这种热情的推动下,但没有明确的方向,责任最终落在了一个常常不知所措的人身上。
🌟 AI 能力中心作为解决方案
Karlheinz Zuerl 强调,仅仅拥有一个所谓的人工智能教皇是不够的。 相反,需要对操作流程有深入的了解,以便能够在实践中估计人工智能的实际用途。 在他看来,人工智能管理通常与日常运营相距甚远。 这不仅适用于人工智能项目,而且普遍适用于新技术的引入。 然而,人工智能的预期与实际结果之间的差异尤其大。
作为解决方案,Zuerl 建议建立一个人工智能能力中心,汇集管理和运营专业知识。 人工智能运营总部提供必要的平台、数据和治理,即处理人工智能的一套规则。 他解释说,各个部门的实施工作由各自专业领域的团队负责,他们也负责这一过程。
⚖️混合方式或宏伟和狭隘埋葬的优点
引入人工智能的混合方法带来了决定性的优势。 通过这种方式,创新广泛地融入到组织中,并成为日常运营不可或缺的一部分。 相比之下,传统的自上而下的方法存在这样的风险:项目会隆重启动,并在几个月或几年后被温柔地埋葬,在组织中不留下任何明显的痕迹。 通常,因项目缺乏进展而感到沮丧的“AI教皇”会在一段时间后离开公司,这让剩下的员工感到失望,并导致对未来创新的长期怀疑。
在数十年的咨询和管理工作中,祖尔注意到,管理层和员工越频繁地经历创新项目的失败,对所有新方法的不信任就越大。 这些负面经历将对公司文化产生致命的后果:大部分员工断然拒绝公司的变革,因为他们经常看到今天的教皇如何成为明天的不受欢迎的人。 随着人工智能自上而下的引入,这种情况重演的风险非常高。
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🤖 培养人工智能技能:实际实施和最佳实践
🏥🕶️ 对于混合方法的实际实施,建议采取以下步骤:
1. 💡成立AI能力中心
该中心应由既具有技术知识又对公司流程有深入了解的专家组成。 主要任务是为人工智能的使用提供数据平台和规则。
2. 📚 培训和继续教育
所有员工都应该接受人工智能基础知识和应用方面的培训。 能力中心可以作为研讨会和培训项目的中心联络点。
3. 🔍专业部门试点项目
与其启动大规模的、有风险的项目,不如先在各自的专业部门进行较小的试点项目。 这些项目应该有明确的目标和可衡量的结果,以便能够具体展示人工智能的好处。
4. 🤝 协作与沟通
人工智能能力中心和专业部门之间的密切合作至关重要。 定期会议和持续交流促进了对进一步技术实施的理解和接受。
5. 📈 监控与调整
持续监控所引入的人工智能解决方案以及根据收集的数据和结果调整策略和流程对于长期成功至关重要。
🚀 成功案例和挑战
在混合团队中引入人工智能的成功方法可以在各个行业中看到。 汽车行业就是一个例子,通过在生产计划和控制中使用人工智能,显着提高了效率。 技术专家与生产经理密切合作,开发可以无缝集成到现有流程中的定制应用程序。
适合:
事实证明,这种混合方法在医疗保健领域也取得了成功。 在医院,人工智能专家与医疗专业人员合作开发用于诊断和患者监测的人工智能系统。 这些系统通过提供实时数据和准确预测来帮助医生和护士工作并改善患者护理。
适合:
然而,也存在一些不容低估的挑战:
📊 数据质量
人工智能应用所用数据的质量对于成功至关重要。 公司必须确保数据干净、完整且最新。
🔒 安全和隐私问题
人工智能的使用总是带来数据保护和数据安全的问题。 公司必须确保敏感数据受到保护并符合法律要求。
🔄 变革管理
向人工智能驱动的组织的转变需要谨慎的管理。 员工必须参与变革过程,并且需要透明的沟通来减少恐惧和阻力。
🤖✨ 释放创新潜力:混合团队和人工智能
在混合团队中引入人工智能显着增加了人工智能项目的成功机会。 通过结合技术知识和对公司流程的深入了解,可以开发出能够创造真正附加值的定制解决方案。 这种混合方法不仅可以促进新技术的接受,还可以防止创新项目的失败,从而有助于形成积极的公司文化。
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