人工智能——成功整合的关键：构建跨学科人工智能能力团队，而非孤立的人工智能专家。

Konrad Wolfenstein

两年前

人工智能在商业中的应用：为什么团队比个人更容易成功——图片来源：Xpert.Digital

🌟 协作致胜：人工智能实施中的跨学科团队

🛠️🏆 高层管理人员对人工智能 (AI) 的热情与其在日常业务中的实际应用之间往往存在显著差距。弥合这一差距最有效的方法是建立与相关部门紧密合作的综合性人工智能能力团队，而不是依赖个别人工智能专家。.

在技术变革时代，像Xpert.Digital开发的那种创新策略，能够为企业内部推广新技术提供宝贵的支持。然而，许多公司犯了一个错误，那就是匆忙地在管理层任命一位人工智能经理，认为这样就足以涵盖所有方面。只有当人工智能在所有员工层级得到广泛应用时，这种方法才能真正取得成功。.

🚀 引入新技术的问题

技术采纳过程通常始于管理层了解新技术发展情况。这往往会引发一段兴奋期，在此期间，管理层会列举各种各样的应用案例——这些案例虽然乐观，但往往自相矛盾。在最初的热情中，实施责任通常会被分配给一个人，然而，如果放任不管，这个人很快就会不堪重负。.

许多公司都对这种情况并不陌生：技术创新与运营流程之间难以有效衔接，很快就会导致失望。尤其当人工智能专家未能深入参与日常运营，无法持续开发出切实可行且经济高效的解决方案时，问题就更加突出。.

🔑 人工智能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，该团队需整合相关部门的专业知识和人工智能领域的专业知识。中央企业人工智能部门负责提供必要的平台、数据和治理准则。然而，人工智能项目的实施和支持仍由各专业部门自行负责，并承担相应的责任。.

这种方法具有关键优势：创新和新技术被广泛融入组织，成为日常运营不可或缺的一部分。与传统的自上而下的方法（项目往往雄心勃勃地启动，然后悄然放弃）不同，能力团队模式能够培育可持续的创新文化。.

🏆 真实案例

在实践中，依靠广泛的人工智能专家团队的公司往往更加成功。汽车行业就是一个令人印象深刻的例子。一家领先的制造商很早就意识到人工智能和机器学习在优化生产流程和提升产品质量方面具有巨大的潜力。他们并没有简单地任命一位人工智能经理，而是选择组建跨学科团队。这些团队由生产工程师、数据科学家和IT专家组成。.

得益于这种方法，该公司得以开发出精准契合其生产线需求的定制化人工智能解决方案。成果显著：生产效率大幅提升，生产成本显著降低，产品质量也得到了可衡量的改善。.

👥 关注人的因素

成功的另一关键在于重视人的因素。只有当员工确信创新能够真正带来附加值时，他们才会接受这些创新。而要做到这一点，最佳途径就是让员工从一开始就参与到研发过程中来。定期的培训和畅通的沟通渠道能够及早发现并解决员工的顾虑，并培养他们对新技术的积极态度。.

尤其是在引入人工智能时，认真对待员工的疑虑和担忧至关重要。人们普遍担心人工智能会取代工作岗位。公司需要保持透明，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。.

🌟克服障碍和挑战

当然，新技术引入过程中总会遇到阻力和挑战。克服这些挑战需要远见卓识和敏锐的洞察力。不仅要考虑技术层面，更重要的是要考虑文化层面。深入了解运营流程以及员工的需求和顾虑，是确保成功实施的关键。.

金融领域也出现了类似的例子。一家大型银行决定利用人工智能来提升客户服务。然而，这项雄心勃勃的项目最初却因客户顾问的质疑而停滞不前，他们担心自己的工作会受到威胁。最终，通过举办有针对性的研讨会，并让顾问参与到人工智能辅助工具的开发中，才消除了这种疑虑。顾问们意识到，人工智能可以帮助他们更高效地工作，让他们能够专注于更复杂的咨询，而不是把时间浪费在日常琐事上。.

📈 一个更高效、面向未来的工作世界

人工智能在企业中的应用仍处于起步阶段，但其潜力巨大。那些能够认识到其中的机遇和挑战，并组建完善的跨学科专家团队的企业，更有可能获得长期的成功。归根结底，关键在于创建一个学习型组织，该组织乐于接受变革，不仅容忍创新，而且积极鼓励创新。.

通过组建能力团队并让全体员工参与其中，不仅可以提高人工智能的接受度，还能可持续地增强公司的创新能力。只有当技术与人类专长相辅相成时，才能充分释放人工智能的潜力并将其应用于实践。如此一来，人工智能不再是威胁，而是构建更美好、更高效、面向未来的工作世界的契机。.

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#️⃣ 标签：#人工智能 #团队合作 #技术接受 #创新 #面向未来

🚀🕶️🤖 接受人工智能、扩展现实和增强现实等新技术及其推广方式

企业在管理、销售和营销领域对新工具和方法的接受度不断提高，包括人工智能、扩展现实和增强现实等技术——图片来源：Xpert.Digital

将新技术引入企业已成为现代商业战略中日益重要的一环。随着企业努力在不断变化的数字化环境中保持竞争力，此类创新技术的采纳率对其成功至关重要。但是，在行政、销售和市场营销等不同业务领域引入新技术和工具时，其总体接受度如何呢？

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