擴(kuò)展生成式人工智能：解鎖實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值的運(yùn)營模式革新

擴(kuò)展生成式人工智能：解鎖實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值的運(yùn)營模式革新

生成式人工智能具有帶來重大變革的潛力。然而，許多組織在有效擴(kuò)展其實(shí)施方面存在困難，不是因?yàn)榧夹g(shù)限制，而是由于運(yùn)營模式薄弱。本文將深入探討企業(yè)如何通過采用以戰(zhàn)略為主導(dǎo)的框架、建立人工智能就緒的基礎(chǔ)、以及確保人、流程和技術(shù)之間的齊心協(xié)力來解決這一問題。它介紹了四種經(jīng)過驗(yàn)證的運(yùn)營模式架構(gòu)，并概述了生成式人工智能可持續(xù)采用所需的關(guān)鍵支柱，旨在為各個(gè)行業(yè)和成熟度水平的企業(yè)帶來可量化的業(yè)務(wù)價(jià)值。

人工智能擴(kuò)展中的運(yùn)營模式困境

人工智能的擴(kuò)展往往不是因?yàn)榧夹g(shù)上的缺陷，而是由于運(yùn)營模式的缺陷。許多組織仍然被困在試點(diǎn)項(xiàng)目和原型的循環(huán)中，這些項(xiàng)目無法擴(kuò)展或與更廣泛的戰(zhàn)略目標(biāo)整合。這些相互獨(dú)立的努力，由技術(shù)至上的思維驅(qū)動(dòng)，導(dǎo)致企業(yè)難以實(shí)現(xiàn)人工智能投資的切實(shí)成果，從而陷入停滯。

缺乏強(qiáng)大的運(yùn)營模式會導(dǎo)致工作碎片化、重復(fù)工作和工具使用不足。沒有明確的使用案例和技術(shù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)的對齊，資源會被浪費(fèi)，勢頭也會喪失。為了發(fā)揮GenAI的真正潛力，企業(yè)必須轉(zhuǎn)向以策略為主導(dǎo)的框架，使AI項(xiàng)目嵌入企業(yè)優(yōu)先事項(xiàng)，并通過紀(jì)律嚴(yán)明的執(zhí)行和治理進(jìn)行指導(dǎo)。

戰(zhàn)略運(yùn)營模式架構(gòu)

一個(gè)精心設(shè)計(jì)的戰(zhàn)略運(yùn)營模型，猶如一座橋梁，將人員、流程和技術(shù)緊密相連，為生成式AI的有效擴(kuò)展鋪就了堅(jiān)實(shí)的道路。在眾多模型中，中央催化劑、聯(lián)邦力量、混合視野和生態(tài)系統(tǒng)指揮家這四種關(guān)鍵模型脫穎而出，它們各自提供了一套靈活的框架，能夠根據(jù)不同企業(yè)的需求以及成熟度水平，在治理、創(chuàng)新和業(yè)務(wù)之間找到最佳的平衡點(diǎn)。

1. 中央催化劑模型

中央催化劑模型將GenAI活動(dòng)匯聚于一個(gè)權(quán)威機(jī)構(gòu)之下，這種集中式的管理模式在早期采用人工智能技術(shù)的企業(yè)以及那些處于高度監(jiān)管行業(yè)的企業(yè)中尤為適用。它通過統(tǒng)一的規(guī)劃和調(diào)配，確保了人工智能應(yīng)用的一致性，極大地簡化了治理流程，并且能夠加速技能的積累與發(fā)展。然而，這種模式也并非完美無缺，它在一定程度上可能會限制跨部門多樣化運(yùn)營需求的靈活性，對于那些業(yè)務(wù)板塊差異較大、創(chuàng)新需求多元的企業(yè)來說，可能會成為發(fā)展的瓶頸。

2. 聯(lián)邦力量模型

聯(lián)邦力量模型則采取了一種平衡的策略，它在集中團(tuán)隊(duì)的指導(dǎo)和共享服務(wù)的支撐下，賦予各個(gè)業(yè)務(wù)單元在特定領(lǐng)域開展AI計(jì)劃的自主權(quán)。這種模式既能夠保證企業(yè)整體戰(zhàn)略的一致性，又為各個(gè)業(yè)務(wù)單元提供了足夠的空間來進(jìn)行可擴(kuò)展的創(chuàng)新嘗試。它猶如一個(gè)精心編織的網(wǎng)絡(luò)，將企業(yè)的各個(gè)部分緊密相連，同時(shí)又賦予每個(gè)節(jié)點(diǎn)足夠的活力，使其能夠在人工智能的浪潮中找到適合自己的發(fā)展路徑。

3. 混合地平線模型

混合地平線模型是一種極具動(dòng)態(tài)性的結(jié)構(gòu)，它巧妙地融合了集中式和分布式模型的元素。這種模型與組織的成熟度緊密相連，能夠根據(jù)組織在不同發(fā)展階段的業(yè)務(wù)優(yōu)先事項(xiàng)以及技術(shù)能力的變化，靈活地調(diào)整GenAI的擴(kuò)展策略。它就像是一個(gè)能夠自我調(diào)節(jié)的生態(tài)系統(tǒng)，隨著組織內(nèi)外部環(huán)境的變化而不斷進(jìn)化，確保企業(yè)在人工智能的應(yīng)用上始終能夠保持最佳的狀態(tài)。

4. 生態(tài)系統(tǒng)指揮家模型

生態(tài)系統(tǒng)指揮家模型則將視野進(jìn)一步拓展，它不再局限于企業(yè)內(nèi)部的資源和能力，而是積極向外尋求合作，與外部供應(yīng)商、客戶，甚至是競爭對手?jǐn)y手共進(jìn)。通過這種廣泛的合作，它促進(jìn)了協(xié)作創(chuàng)新，構(gòu)建了共享平臺，并且打造了一個(gè)擴(kuò)展的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，從而能夠?yàn)槎嗬嫦嚓P(guān)者創(chuàng)造巨大的價(jià)值。這種模型充分體現(xiàn)了在人工智能時(shí)代，開放合作、互利共贏的重要性，它為企業(yè)提供了一個(gè)全新的視角，使其能夠在更廣闊的舞臺上發(fā)揮人工智能的潛力。

建設(shè)面向人工智能的企業(yè)

建設(shè)具備人工智能能力的企業(yè)，絕非僅僅是部署一項(xiàng)新技術(shù)那么簡單，它需要一場全方位的變革。這場變革涵蓋了從數(shù)據(jù)管理到人員培訓(xùn)，從流程優(yōu)化到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，再到治理體系完善的各個(gè)層面。通過聚焦于五個(gè)核心支柱——數(shù)據(jù)、人員、流程、基礎(chǔ)設(shè)施和治理，組織能夠在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)為可持續(xù)、可擴(kuò)展且負(fù)責(zé)任的通用人工智能（GenAI）的采用筑牢根基。

1. 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)卓越

在生成式人工智能的世界里，數(shù)據(jù)就是新的石油，是驅(qū)動(dòng)一切運(yùn)轉(zhuǎn)的核心動(dòng)力。一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)策略至關(guān)重要，它包括完善的數(shù)據(jù)治理機(jī)制、嚴(yán)格的質(zhì)量控制流程、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)記以及跨平臺無縫集成的能力。企業(yè)必須將數(shù)據(jù)提升到戰(zhàn)略資產(chǎn)的高度來對待，并且建立起相應(yīng)的流程，確保數(shù)據(jù)能夠持續(xù)優(yōu)化，并且在負(fù)責(zé)任的前提下為各方提供訪問權(quán)限。只有這樣，企業(yè)才能夠在人工智能的賽道上擁有充足的燃料，驅(qū)動(dòng)其不斷前行。

2. 人員與文化變革

生成式人工智能的廣泛應(yīng)用，將徹底改變員工在勞動(dòng)力市場中的角色和定位。企業(yè)需要重新思考如何將員工融入這一全新的技術(shù)環(huán)境之中，這包括為他們提供必要的教育和培訓(xùn)，幫助他們提升技能，了解變革管理的重要性，并且營造一個(gè)鼓勵(lì)實(shí)驗(yàn)和協(xié)作的工作環(huán)境。當(dāng)員工深刻感受到自己是人工智能應(yīng)用的參與者和受益者，而不是被動(dòng)的被取代者時(shí)，他們將會更加積極主動(dòng)地?fù)肀н@項(xiàng)技術(shù)，從而極大地提升企業(yè)的整體生產(chǎn)力。

3. 人工智能流程重設(shè)計(jì)

為了充分發(fā)揮生成式AI的潛力，企業(yè)的業(yè)務(wù)工作流程必須進(jìn)行徹底的重新設(shè)計(jì)。組織需要精心挑選并突出展示那些能夠通過利用AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策、增強(qiáng)員工能力或者提供預(yù)測能力的工作流程，并且建立起持續(xù)改進(jìn)的循環(huán)機(jī)制。這樣，隨著生成式AI技術(shù)的不斷發(fā)展和演進(jìn)，這些重新設(shè)計(jì)的工作流程也能夠隨之變化，始終保持最佳的運(yùn)行狀態(tài)。

4. 可擴(kuò)展平臺基礎(chǔ)設(shè)施

云原生平臺、API和微服務(wù)是實(shí)現(xiàn)生成式AI應(yīng)用程序不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。然而，僅僅擁有這些還不夠，強(qiáng)大的云原生基礎(chǔ)設(shè)施還必須能夠支持機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營（MLOps），從而確保人工智能模型的開發(fā)、測試和部署能夠在一條順暢的流水線上進(jìn)行。這就好比是為人工智能的應(yīng)用搭建了一條高速公路，讓其能夠快速、高效地從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

5. 綜合治理框架

清晰明確的治理結(jié)構(gòu)是確保人工智能道德、安全和合規(guī)使用的關(guān)鍵防線。這些結(jié)構(gòu)需要涵蓋工作流程的方方面面，明確規(guī)定人工智能風(fēng)險(xiǎn)和倫理官員的角色和職責(zé)，并且建立起關(guān)于人工智能預(yù)期行為的共識，使其與監(jiān)管要求和社會規(guī)范保持高度一致。只有這樣，企業(yè)才能夠在人工智能的探索之路上走得穩(wěn)健、走得長遠(yuǎn)。

技術(shù)架構(gòu)戰(zhàn)略

在當(dāng)今競爭激烈、復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境中，大多數(shù)企業(yè)為了在人工智能領(lǐng)域占據(jù)一席之地，紛紛采用了混合AI基礎(chǔ)設(shè)施策略。這種策略巧妙地將第三方基礎(chǔ)模型與企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用程序以及專有數(shù)據(jù)相結(jié)合，既保持了對風(fēng)險(xiǎn)、成本和性能的有效控制，又為企業(yè)提供了足夠的靈活性來應(yīng)對各種不同的業(yè)務(wù)場景。在實(shí)施這一戰(zhàn)略的過程中，有幾個(gè)關(guān)鍵的使能因素至關(guān)重要。

1. 高級MLOps管道

高級MLOps管道是管理生成式AI模型生命周期的核心工具。它能夠確保從模型的開發(fā)、訓(xùn)練到部署、監(jiān)控和優(yōu)化的每一個(gè)環(huán)節(jié)都能夠高效、有序地進(jìn)行。通過這一管道，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)模型的快速迭代和持續(xù)改進(jìn)，從而始終保持在技術(shù)前沿，為業(yè)務(wù)提供最強(qiáng)大的支持。

2. 消除孤島的數(shù)據(jù)流動(dòng)性框架

在數(shù)據(jù)管理方面，企業(yè)必須打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島，建立起一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)的框架。這樣，數(shù)據(jù)能夠在企業(yè)內(nèi)部的各個(gè)部門和業(yè)務(wù)流程之間無縫傳遞，充分發(fā)揮其價(jià)值。同時(shí)，這種數(shù)據(jù)流動(dòng)性框架還能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，為企業(yè)的人工智能應(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)保障。

3. 實(shí)施安全訪問控制

安全是人工智能應(yīng)用的基石。企業(yè)必須實(shí)施嚴(yán)格的安全訪問控制措施，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員和系統(tǒng)才能夠訪問和使用數(shù)據(jù)。這不僅能夠保護(hù)企業(yè)的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)免受外部威脅的侵害，還能夠確保人工智能模型在合法合規(guī)的框架內(nèi)運(yùn)行，避免因數(shù)據(jù)泄露等問題而引發(fā)的法律風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)損失。

4. 實(shí)時(shí)監(jiān)控工具

實(shí)時(shí)監(jiān)控工具是優(yōu)化系統(tǒng)性能和保障系統(tǒng)完整性的利器。通過這些工具，企業(yè)可以實(shí)時(shí)了解人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決可能出現(xiàn)的性能瓶頸和故障問題。同時(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)控還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供關(guān)于系統(tǒng)運(yùn)行效果的實(shí)時(shí)反饋，幫助企業(yè)根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整策略，確保人工智能應(yīng)用始終能夠達(dá)到預(yù)期的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

這些功能的有機(jī)結(jié)合，有助于將AI系統(tǒng)與企業(yè)現(xiàn)有的技術(shù)架構(gòu)無縫集成，使企業(yè)在不給IT基礎(chǔ)設(shè)施帶來過重負(fù)擔(dān)的前提下，實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的快速擴(kuò)展和高效運(yùn)行。通過這種精心設(shè)計(jì)的技術(shù)架構(gòu)戰(zhàn)略，企業(yè)不僅能夠充分發(fā)揮人工智能的潛力，還能夠確保其應(yīng)用過程的穩(wěn)定、安全和可持續(xù)發(fā)展。

GenAI運(yùn)營工作力量的演變

與一些人所擔(dān)憂的不同，成功的生成式人工智能（GenAI）整合并非意味著對勞動(dòng)力的簡單取代，而是一場深刻的勞動(dòng)力增強(qiáng)革命。組織必須積極投資于員工的再培訓(xùn)計(jì)劃，并且精心設(shè)計(jì)一系列項(xiàng)目，這些項(xiàng)目不僅要展示人工智能的強(qiáng)大功能，更要強(qiáng)調(diào)它如何增強(qiáng)員工的職位角色，而不是取代這些職位。通過這種方式，員工能夠更好地理解人工智能的價(jià)值，并且將其融入到自己的工作中，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的最佳效果。

領(lǐng)先的企業(yè)已經(jīng)敏銳地察覺到了這一趨勢，并且開始著手創(chuàng)建混合角色，將領(lǐng)域?qū)I(yè)知識與人工智能技能深度融合。這種融合不僅推動(dòng)了人工智能工具在企業(yè)內(nèi)部的廣泛采用，還為企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展帶來了更好的結(jié)果。例如，指令工程師這一新興職位，他們專門負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)有效的GenAI系統(tǒng)指令，將復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求精準(zhǔn)地轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的AI命令輸入。這些指令工程師就像是企業(yè)與人工智能之間的橋梁，確保了人工智能能夠準(zhǔn)確地理解和滿足企業(yè)的實(shí)際需求。

AIOrchestrators則是另一類重要的專業(yè)人員，他們專注于管理涉及多個(gè)AI工具的工作流程。在企業(yè)日益復(fù)雜的人工智能應(yīng)用環(huán)境中，確保不同工具之間的集成和結(jié)果的一致性至關(guān)重要。AIOrchestrators通過精心規(guī)劃和協(xié)調(diào)，使得多個(gè)AI工具能夠協(xié)同工作，發(fā)揮出最大的效能。

AI治理領(lǐng)導(dǎo)則肩負(fù)著道德和合規(guī)的重任，他們是確保人工智能模型在法律框架內(nèi)透明運(yùn)作的關(guān)鍵角色。在人工智能快速發(fā)展的今天，道德和合規(guī)問題日益凸顯，AI治理領(lǐng)導(dǎo)通過制定和執(zhí)行相關(guān)政策，為企業(yè)的人工智能應(yīng)用保駕護(hù)航，使其能夠在合法合規(guī)的軌道上穩(wěn)健前行。

這些新興職位的出現(xiàn)，充分展示了組織如何通過不斷演變，將人工智能技能深度嵌入到日常運(yùn)營之中。它們不僅為企業(yè)帶來了新的活力和創(chuàng)造力，還為企業(yè)在人工智能時(shí)代的可持續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的人才基礎(chǔ)。

為AI成功設(shè)計(jì)組織

在人工智能時(shí)代，成功的組織都具備一個(gè)共同的特點(diǎn)，那就是采用跨功能協(xié)作模式。他們不再將人工智能視為一個(gè)單純的技術(shù)項(xiàng)目，而是將業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)、IT、法律、合規(guī)和數(shù)據(jù)科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域的專家整合到聯(lián)合舉措之中。這種跨功能的協(xié)作模式能夠創(chuàng)造出強(qiáng)大的協(xié)同效應(yīng)，讓不同領(lǐng)域的專家能夠充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢，共同為人工智能的應(yīng)用出謀劃策。同時(shí)，它還能夠增強(qiáng)各方的責(zé)任感，加速人工智能的采用進(jìn)程，使其更快地為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

在組織內(nèi)部，明確的工作流程設(shè)計(jì)同樣至關(guān)重要。組織需要精心定義工作流程，讓人工智能在其中承擔(dān)起重復(fù)性或數(shù)據(jù)密集型任務(wù)的重任，而人類團(tuán)隊(duì)則專注于監(jiān)督、戰(zhàn)略規(guī)劃和創(chuàng)造性工作。這種合理的勞動(dòng)分工，不僅能夠充分發(fā)揮人工智能的效率優(yōu)勢，還能夠?qū)⑷祟惖闹腔酆蛣?chuàng)造力發(fā)揮到極致。通過這種方式，組織能夠在提高速度和可擴(kuò)展性的同時(shí)，確保工作質(zhì)量不受影響，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。

推動(dòng)創(chuàng)新的治理

有效的AI治理并非是對創(chuàng)新的限制，而是一種催化劑。領(lǐng)先的組織從人工智能應(yīng)用的最初階段就將治理框架嵌入其中，確保AI系統(tǒng)建立在公平、透明、數(shù)據(jù)隱私等基本原則之上。這種積極主動(dòng)的治理方式，不僅有助于維持企業(yè)的信任、合規(guī)性和問責(zé)制，還能夠推動(dòng)負(fù)責(zé)任的人工智能發(fā)展，使其更好地服務(wù)于企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)和社會價(jià)值。

在實(shí)施治理的過程中，最佳實(shí)踐包括為每個(gè)AI使用案例進(jìn)行詳盡的風(fēng)險(xiǎn)評估，這能夠幫助企業(yè)提前識別潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并采取相應(yīng)的措施加以防范。同時(shí)，實(shí)施自動(dòng)化監(jiān)督工具能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，確保其始終按照既定的規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行。保持透明的審計(jì)記錄則為企業(yè)提供了一個(gè)可追溯的證據(jù)鏈，方便在出現(xiàn)問題時(shí)能夠迅速定位原因并加以解決。此外，根據(jù)不斷變化的法規(guī)（如歐盟AI法案）及時(shí)調(diào)整政策，能夠確保企業(yè)的人工智能應(yīng)用始終符合最新的法律要求，避免因違規(guī)而遭受不必要的損失。

通過將治理融入設(shè)計(jì)的全過程，組織能夠有效避免在后期進(jìn)行昂貴的重新設(shè)計(jì)，大大縮短部署時(shí)間，并且顯著降低運(yùn)營和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。最終，企業(yè)能夠在信心十足和掌控全局的前提下，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的創(chuàng)新，從而在人工智能時(shí)代贏得競爭優(yōu)勢。

測量GenAI的價(jià)值

從生成式人工智能（GenAI）中準(zhǔn)確衡量價(jià)值，是實(shí)現(xiàn)持續(xù)擴(kuò)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。成功的組織早已超越了僅僅關(guān)注技術(shù)性能的狹隘視角，而是將焦點(diǎn)放在了實(shí)際的業(yè)務(wù)成果之上。核心指標(biāo)涵蓋了用戶采用率、自動(dòng)化工作流程的百分比以及生產(chǎn)力提升和成本降低等關(guān)鍵業(yè)務(wù)KPI。這些指標(biāo)能夠幫助企業(yè)直觀地了解GenAI項(xiàng)目是否真正為企業(yè)帶來了運(yùn)營效率的提升和戰(zhàn)略優(yōu)勢的增強(qiáng)。

一個(gè)結(jié)構(gòu)化的績效框架是衡量GenAI價(jià)值的有力工具。它將領(lǐng)先指標(biāo)（如員工參與度和系統(tǒng)使用情況）與滯后指標(biāo)（包括收入增長和投資回報(bào)率ROI）有機(jī)結(jié)合。這種結(jié)合使得團(tuán)隊(duì)能夠在部署的影響或部署結(jié)果的更早階段就觀察到相關(guān)指標(biāo)的變化，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取措施加以改進(jìn)。此外，組織一個(gè)持續(xù)的反饋循環(huán)至關(guān)重要。通過積極采取員工和用戶所表達(dá)的意見和建議，企業(yè)能夠讓生成式人工智能部署隨著時(shí)間的推移不斷優(yōu)化，以最少的投資和最小的浪費(fèi)努力，實(shí)現(xiàn)價(jià)值的最大化。

總結(jié)

擴(kuò)展生成式人工智能，絕非僅僅是將一項(xiàng)酷炫的技術(shù)推向市場那么簡單，而是一種具有深遠(yuǎn)戰(zhàn)略意義的舉措。它要求組織精心選擇運(yùn)營模式，確保人工智能計(jì)劃從一開始就將治理納入其中，并且對團(tuán)隊(duì)進(jìn)行全面的再培訓(xùn)，以有效地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。當(dāng)組織將人工智能視為一項(xiàng)核心企業(yè)能力，而不是一個(gè)可有可無的附加項(xiàng)時(shí)，它才能夠以一種可衡量、可擴(kuò)展的方式，為客戶創(chuàng)造真正的價(jià)值。

生成海報(bào)

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