通往人工智能的道路不是短跑，而是一场马拉松，企业需要调整自己的步伐。那些在学会走路之前就开始跑步的人将会失败，成为那些试图快速到达人工智能终点线的企业的坟墓。事实是，没有终点线。没有一个目的地可以让企业到达并说已经充分征服了人工智能。根据麦肯锡的数据，2023 年是人工智能的突破之年，约 79% 的员工表示他们在某种程度上接触过人工智能。然而，突破性技术并不遵循线性发展路径；它们起起落落，直到成为商业结构的一部分。大多数企业都明白，人工智能是一场马拉松，而不是短跑，这一点值得牢记。
以 Gartner 的炒作周期为例。除了极少数例外，每一项新兴技术都会经历炒作周期中的一系列相同阶段。这些阶段如下：创新触发点；膨胀预期的顶峰；幻灭低谷；启蒙斜坡和生产力高原。2023 年，Gartner 将生成式人工智能牢牢地放在了第二阶段：膨胀预期的顶峰。这是围绕该技术的炒作水平达到最高的时候，虽然一些企业能够尽早利用它并一飞冲天，但绝大多数企业将挣扎着度过幻灭低谷，甚至可能无法进入生产力高原。
所有这些都表明，企业在部署人工智能时需要谨慎行事。虽然这项技术及其功能的最初吸引力可能很诱人，但它仍在摸索中，其极限仍在接受考验。这并不意味着企业应该避开人工智能，但他们应该认识到设定可持续步伐、明确目标和精心规划其旅程的重要性。领导团队和员工需要充分接受这一理念，需要保证数据质量和完整性，需要满足合规目标——而这仅仅是个开始。
通过从小处着手并概述可实现的里程碑，企业可以以有节制和可持续的方式利用人工智能，确保他们与技术同步发展，而不是领先于技术。以下是我们在 2024 年看到的一些最常见的陷阱：
陷阱一：人工智能领导力
事实是：如果没有高层的支持，AI 计划将陷入困境。虽然员工可能会自己发现生成式 AI 工具并将其纳入日常工作，但这会使公司面临数据隐私、安全和合规性问题。无论以何种方式部署 AI，都需要来自高层的支持，而高层对 AI 缺乏兴趣可能与过度投入一样危险。
以美国的健康保险行业为例。ActiveOps 最近的一项调查显示，70% 的运营领导者认为高管对人工智能投资不感兴趣，这对创新造成了巨大障碍。虽然他们可以看到人工智能带来的好处，近 80% 的人同意人工智能可以帮助显著提高运营绩效，但缺乏高层的支持被证明是阻碍进步的一大障碍。
在使用 AI 的地方，组织认同和领导支持至关重要。领导层和 AI 项目团队之间应建立清晰的沟通渠道。定期更新、透明的进度报告以及有关挑战和机遇的讨论将有助于保持领导层的参与和知情。当领导者熟悉 AI 之旅及其里程碑时，他们更有可能提供必要的持续支持，以应对复杂性和不可预见的问题。
陷阱2：数据质量和完整性
在 AI 中使用质量低劣的数据就像在汽油车里加柴油一样。它的性能会很差，零件会损坏，修理费用也会很高昂。AI 系统依靠大量数据来学习、适应和做出准确的预测。如果输入这些系统的数据存在缺陷、不完整、分类错误或存在偏差，结果必然不可靠。这不仅会削弱 AI 解决方案的有效性，还会导致 AI 能力出现重大挫折和不信任。
我们的研究表明，90% 的运营主管表示，从运营数据中提取洞察需要付出太多努力——太多数据分散在多个系统中，而且不一致。这是企业在考虑人工智能时面临的另一个陷阱——他们的数据根本就没准备好。
为了解决这一问题并改善数据卫生状况，企业必须投资于强大的数据治理框架。这包括建立明确的数据标准、确保数据得到持续清理和验证，以及实施持续数据质量监控系统。通过创建单一事实来源，组织可以提高数据的可靠性和可访问性，这将为 AI 铺平道路。
陷阱三：人工智能素养
人工智能是一种工具，工具只有在正确的人手中才能发挥作用。人工智能计划的成功不仅取决于技术，还取决于使用它的人，而这些人却供不应求。根据Salesforce的数据，近三分之二 (60%) 的 IT 专业人士认为人工智能技能短缺是他们部署人工智能的最大障碍。这听起来像是企业还没有为人工智能做好准备，他们需要在开始投资人工智能技术之前开始寻找解决这一技能差距的方法。
但这并不意味着要大肆招聘。可以引入培训计划来提高现有员工的技能，确保他们有能力有效使用人工智能。在组织内建立这种人工智能素养需要创造一个鼓励持续学习的环境——研讨会、在线课程和实践项目可以帮助揭开人工智能的神秘面纱，让各级员工更容易接触到它，为更快的部署和更切实的利益奠定基础。
下一步是什么？
成功采用人工智能不仅需要对技术进行投资，还需要一种节奏合理、战略性强的方法，以确保员工的认可和领导层的支持。它还要求企业有自我意识，并意识到技术是有局限性的——尽管人们对人工智能的兴趣正在飙升，采用率也达到了历史最高水平，但人工智能泡沫很有可能在它调整方向、成为企业需要的稳定、可靠的工具之前就破灭了。请记住，我们现在正处于膨胀预期的顶峰，而幻灭的低谷仍然需要经受住考验。热衷于投资人工智能的企业可以通过让员工做好准备、制定人工智能使用政策、确保数据干净、井然有序、正确分类和集成到整个业务中来为即将到来的风暴做好准备
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