人工智能——成功融合的关键：建立跨学科的人工智能能力团队，而不是孤立的人工智能专家

🛠️🏆 高层管理人员对人工智能（AI）的热情与日常运营中的实际接受度之间往往存在巨大差距。 缩小这一差距的最有效方法是建立全面的人工智能能力团队，与各个部门密切合作，而不是单独的人工智能专家。

在技​​术变革时代，创新战略（例如 Xpert.Digital 开发的战略）为促进公司内部接受新技术提供了宝贵的支持。 但许多公司犯了一个错误，即急于任命专人负责管理层的人工智能工作，认为自己已经充分涵盖了该主题。 然而，只有在所有员工层面广泛引入人工智能，这才能真正成功。

🚀 引入新技术的问题

技术采用过程通常从向管理层通报新技术的发展开始。 这通常会导致公司管理层概述各种用例——乐观但往往矛盾的阶段。 在第一个小时的热情中，实施的责任往往被交给一个人，但在孤立的情况下，他们很快就会不知所措。

许多公司都非常了解这种情况：技术创新和运营流程之间互动的困难很快就会导致幻灭。 尤其困难的是，单个人工智能专家没有足够深入地融入日常流程，无法始终开发出实用且经济合理的解决方案。

🔑 AI能力团队是成功整合的关键

解决方案在于组建人工智能能力团队，将受影响部门的技术知识和专门的人工智能知识结合起来。 中央运营人工智能单元充当必要平台、数据和治理指南的提供者。 但AI项目的实施和支持是各部门本身的责任，各部门承担相应的责任。

这种方法具有决定性的优势：创新和新技术被广泛集成到组织中，从而成为日常运营不可或缺的一部分。 传统的自上而下的方法通常雄心勃勃地启动项目，然后很快就悄无声息地埋葬，而能力团队模型则创造了可持续的创新文化。

🏆 实践中的例子

实践证明，依赖广泛的人工智能能力团队的公司会取得更大的成功。 一个特别令人印象深刻的例子来自汽车行业。 一家领先的制造商很早就认识到，人工智能和机器学习为优化生产流程和提高产品质量提供了巨大潜力。 决定组建跨学科团队，而不是仅仅指定一个人负责人工智能。 其中包括生产工程师、数据科学家和 IT 专家。

得益于这种方法，该公司能够开发出专门针对生产线需求的定制人工智能解决方案。 结果令人印象深刻：效率显着提高，生产成本显着降低，产品质量也显着提高。

👥 关注人的因素

成功的另一个关键是不要忽视人的因素。 只有当员工确信创新确实提供了附加值时，创新才会被接受。 当员工从一开始就参与开发过程时，这种方法效果最好。 定期培训和开放的沟通渠道可以在早期阶段解决问题并促进对新技术的积极态度。

尤其是在引入人工智能时，认真对待员工的保留和恐惧非常重要。 人工智能可能取代工作是人们广泛关注的问题。 公司必须在这方面创造透明度，并展示人工智能如何支持和促进人们的工作，而不是取代他们。

🌟克服阻力和挑战

当然，新技术的引入总会遇到阻力和挑战。 应对这一问题需要远见和敏感性。 重要的是，不仅要考虑技术方面，而且首先要考虑文化方面。 深入了解运营流程以及员工的需求和恐惧对于确保成功实施至关重要。

金融部门提供了另一个例子。 一家大型银行机构决定使用人工智能来改善客户服务。 然而，由于客户顾问看到自己的角色受到威胁而持怀疑态度，这个雄心勃勃的项目最初陷入停滞。 只有通过有针对性的研讨会以及将顾问纳入新的人工智能支持工具的开发中，才能减少这种怀疑。 顾问们意识到人工智能可以帮助他们更高效地工作并专注于更复杂的咨询，而不是在日常任务上浪费时间。

📈 更高效、面向未来的工作世界

人工智能与企业的融合仍处于早期阶段，潜力巨大。 认识到机遇和挑战并部署深思熟虑的跨学科能力团队的公司最有可能取得长期成功。 最终，它是关于创建一个对变革持开放态度的学习型组织，在这个组织中，创新不仅得到容忍，而且得到积极鼓励。

通过组建能力团队并让全体员工参与进来，不仅提高了接受度，而且公司的创新实力也得到了持续增强。 只有技术与人类知识齐头并进，才有可能发挥人工智能的全部力量并将其落地于实践。 这意味着人工智能不会成为威胁，而是创造更好、更高效、面向未来的工作世界的机会。

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💡管理层对人工智能的热情

管理层对人工智能 (AI) 的热情往往很高。 人工智能有望提高效率、降低成本并带来新的商机。 然而，这些技术的实际接受和集成在日常运营中往往会失败。 这种差异凸显了对新方法的需求：创建结合专业知识和人工智能专业知识的跨学科人工智能能力团队。

🔝 传统上，许多公司遵循自上而下的方法

传统上，许多公司采取自上而下的方法，由专家开发人工智能解决方案，然后尝试将其集成到现有的公司结构中。 然而，这种方法经常遇到阻力，因为它没有考虑到员工的个人需求和知识。 另一方面，跨学科的人工智能能力团队依靠协作，将各部门的专业知识与人工智能专家的技术专长相结合。

🚗 汽车行业就是一个例子

汽车行业就是一个例子，向自动驾驶汽车的转变需要组建这样的团队。 对汽车技术有深入了解的工程师与数据科学家和人工智能专家密切合作，开发实用且安全的解决方案。 在金融行业，金融分析师和人工智能专家之间的合作可以开发出更精确的风险模型和量身定制的金融产品。

🧑‍🤝‍🧑 这些团队成功的一个关键因素是员工的参与

这些团队成功的一个关键因素是员工的参与。 员工不仅要熟悉新技术，还要积极参与开发和实施过程。 这需要一种促进开放和变革意愿的适当企业文化。 文化因素在接受人工智能方面发挥着核心作用。 培训和持续教育以及关于人工智能的好处和影响的透明沟通至关重要。

🌐 尽管如此，挑战依然存在

尽管如此，挑战依然存在。 许多员工担心自己的工作或看到新技术的引入带来的额外工作量。 这需要管理层的同理心和清晰易懂的解释。 重要的是要关注人的因素，并为员工提供适应新环境所需的支持和安全感。

🔑 从长远来看，成功整合人工智能的公司表现良好

从长远来看，成功整合人工智能的公司将会表现出色。 建立人工智能能力团队可能是克服技术进步与操作现实之间差异的关键。 未来属于那些不仅采用技术，而且还赋予员工有效使用和持续开发这些技术的公司。 因此，员工在创新过程中的参与和授权对于在不断发展的数字世界中取得可持续成功至关重要。

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