可持续公司管理图像的AI转型成功整合的五个关键策略：XPERT.DIGITAL
从试点项目到缩放：AI采用的成功方法
掌握挑战：通过有针对性的飞行员项目安全地插入AI
AI越来越多地发展成为公司管理中的“ Gamuchanger”，因此，结构化方法对于成功至关重要。公司特别受益于成功进行AI集成的五种关键策略：首先，需要对现状进行详尽的分析，以确定可以从AI中受益的关键流程。随后，在寻求范围范围的扩展之前，建议在可管理的地区实施目标试点项目。这些受控的测试环境使得获得经验，在早期阶段确定潜在的障碍并进行调整而不会损害整个公司。
适合：
详细的五个关键策略
战略清单和流程分析
AI技术的成功实施始于对当前状态的全面分析。公司必须批判性地检查其业务流程，并确定AI可以提供最大附加值的领域。可以通过自动化优化的重复任务或数据密集型操作的过程特别合适。这种战略清单不仅应揭示现有的弱点，而且还应认识到提高效率和创新的潜力。通过详细的公司格局映射，决策者可以精确地确定AI的使用承诺在何处具有最大的优势，以及如何将这些技术集成到现有的基础架构中。
通过受控试点项目的实施
第二个关键步骤是在明确的划界区域进行有针对性的试点项目。该策略使AI解决方案的有效性可以在整个公司推出之前在受控环境中进行测试。飞行员阶段是一个实践学习领域，在该领域中，团队可以在其中获得宝贵的经验并在及时认识到可能的挑战。重点应该放在有望快速成功且结果易于测量的领域。例如，在金融部门基于AI的分析中，可以最初在各个部门中使用工具，以便在广泛实施之前评估其在决策中的有效性。
系统的能力结构和员工发展
第三个关键策略包括针对培训的有针对性投资和建立内部能力中心。 AI计划的成功在很大程度上取决于员工可以处理新技术并将其整合到日常工作的程度。结构化的培训计划应包括AI的技术理解和道德方面。培训作为公司倍增器的选定团队可以加速知识转移并促进接受。 IT专家，数据分析师和管理人员共同努力的IT跨学科能力中心的创建也可以持续交流并促进AI应用领域的创新。
制定长期AI策略
第四个成功因素是建立具有定义里程碑的清晰，长期战略。可持续的AI集成不仅需要选择性措施，还必须是全面的数字转型策略的一部分。公司应定义明确的目标和可衡量的绩效指标（KPI），以便不断评估其AI计划的成功。路线图应包括短期成功和长期视野，并具有足够的灵活性，以应对技术发展和市场变化。 AI战略在总体公司目标上的方向对于确保连贯的发展和有效地使用资源尤为重要。
适合：
战略伙伴关系与合作
第五个关键策略涉及通过战略伙伴关系和合作使用外部专业知识。鉴于AI技术的复杂性和快速发展，公司可能很难仅依靠内部资源。与专业的AI服务提供商，研究机构或技术合作伙伴的合作提供了对当前专业知识和创新解决方案的访问权限。较小的中型公司可以从这种合作中受益，因为它们通常没有资源来建立独立的全面AI能力。但是，这些伙伴关系不仅应该在技术层面上进行，而且还应包括最佳实践和经验的交流，以便从成功实施中共同学习。
AI领导角色的范式转变
AI在公司中的整合与领导角色的根本变化息息相关。通常基于直觉和经验的传统决策过程越来越多地被基于数据的分析和AI生成的知识所补充或取代。这种范式的转变不仅要求管理人员了解技术概念，而且还需要将技术能力与战略思维相结合的能力。现代经理必须能够认识到AI的潜力，了解其极限并积极塑造数字变化。
新一代管理的特征是多种技能。技术理解，尤其是在AI领域，构成了基本的基础。但是，在快速变化的数字景观中解释和使用分析结果以及敏捷性和适应性的数据能力也很重要。最后但并非最不重要的一点是，AI使用的道德方面的重要性是重要的，这要求管理人员在决策中涉及道德和监管方面。
成功的AI集成的实际例子
在各个行业中，AI策略的实际实施已经显而易见。例如，在金融领域，实施基于AI的风险监视系统已导致信用量大幅下降和节省大量成本。在一家领先的私人银行贝伦伯格（Berenberg），资产的大约50亿欧元仅在基于AI的策略中得到管理。该银行早期投资了专业团队的开发，这些团队处理机械学习领域的新解决方案，并为投资组合经理实施基于AI的助手。
在零售业中，使用预测分析会导致个性化的客户方法来提高转化率并提高客户满意度。各种规模的公司还受益于建立跨学科团队，这些团队充当创新实验室，并使AI技术更快地集成到现有业务流程中。成功的例子阐明，在不同行业中，有针对性地使用AI已经导致可衡量的结果并创造了竞争优势。
数据能力作为成功因素：公司如何获得竞争优势
人工智能在公司管理中的变革力量是不可否认的。对于管理人员而言，这意味着积极塑造数字变化并不断发展。 AI的成功集成需要一种结构化的方法，考虑到五种关键策略：对现状，有针对性的飞行员项目，系统能力结构，长期战略的发展以及战略合作伙伴关系的使用。
持续实施这些策略的公司将不仅能够提高其效率并降低成本，还可以开发新的商业模式并促进创新。建立数据能力和AI的战略整合对于做出完善的决策和确保可持续的竞争优势至关重要。明天的经理将是那些知道如何将技术专业知识与战略远见相结合，并将数字变化视为威胁的机会的人。
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