當談到將AI置于數字化轉型的核心時，已經有很多說法、著作和布道，大多數企業也都表示贊同。根據Gartner的數據，91%的企業正在開展“某種形式的數字化舉措”，87%的高級領導表示數字化是首要任務。

但就像任何轉型工作一樣——其中只有30%的舉措被認為是成功的——挑戰在于執行，而非意圖。現在的不同之處在于，做對這件事的經濟效應已經從根本上發生了改變。

AI為先的轉型最大的轉變在于，它不再是一項緩慢且成本高昂的工作，得益于GenAI和智能體的進步，曾經需要數月的手工工作和數千萬美元才能實現的目標，現在可以在更短的時間內以更低的成本實現。

AI為先的轉型不僅更便宜、更快——它也更一致、更可行、更具可擴展性，但要充分利用它，一個結構化的方法至關重要。本文將引導你逐步了解如何成功地將AI作為你數字化轉型的中心。

1. 從問題出發，而不是技術

AI引領的數字化轉型中最常見的錯誤之一就是從一個工具開始，然后為其尋找使用理由。像GenAI、機器學習和自主自動化(如智能體)等新興技術的誘惑，可能會讓組織在沒有明確了解他們要解決什么問題的情況下就一頭扎進去。

但轉型永遠不應從產品推銷開始，它應該從痛點開始。

為了產生真正的影響，領導者應該識別業務中的高摩擦領域：時間被浪費、客戶體驗不佳或運營效率低下的地方，這些痛點是有意義的AI轉型舉措的基礎。

我發現最好的AI用例是：

? 業務關鍵：與收入、運營或客戶滿意度相關

? 可量化：能夠展示可衡量的投資回報率

? 可擴展：不僅對一個部門有用

? 可實現：能夠在不花費數年時間的情況下實現價值

2. 從大處著眼，從小處著手

AI為先的數字化轉型的目標不是在所有地方一下子部署AI，而是要找到一個如果擴展能夠從根本上改善業務的用例。

尋找高價值的機會，這些機會：

? 解決戰略挑戰或開辟新機遇

? 可以在低風險環境中快速測試

? 提供清晰的指標來衡量影響

目標不是為了實驗而實驗，而是為了創建一個可以在整個企業中擴展的藍圖。

3. 分析和準備數據

數據是AI的基礎——但并非任何數據都可以。為了使AI系統有效，數據必須是相關的、結構化的和可靠的。

我建議你從跨部門的全面數據收集開始：CRM系統、交易記錄、網絡分析、ERP系統、支持票據和外部數據饋送，然后進行數據清洗：刪除重復項、糾正錯誤、解決不一致性和處理缺失值。干凈的數據不僅能提高模型性能，還能在利益相關者之間建立信任。

一旦數據被清洗，探索和剖析數據以檢測模式、異常值和異常，這種探索性分析有助于為有效的特征工程奠定基礎——這是訓練AI模型必不可少的過程。

4. 選擇和開發合適的AI模型

一旦你的數據被結構化并準備就緒，下一步就是選擇正確的模型。并非所有模型都是相同的——正確的選擇取決于問題的性質和手頭的數據。例如：

? 制造業中的預測性維護可能依賴于時間序列預測或回歸。

? 電子商務個性化可能更多地受益于協同過濾或推薦引擎。

? 文檔處理可能最好使用針對特定領域語言進行微調的自然語言處理(NLP)模型。

這也是技術策略與業務目標相交的地方。選擇錯誤的模型可能意味著預測不準確、性能緩慢和資源浪費。

5. 選擇正確的方法

沒有放之四海而皆準的AI策略。企業必須在現成的工具、低代碼平臺、定制解決方案或混合方法之間做出選擇。

現成的AI工具很吸引人，因為它們實施速度快且成本效益高，但它們通常提供的定制選項有限。相比之下，低代碼和無代碼平臺能夠實現更快的部署，同時提供一定程度的靈活性。

對于那些尋求最大控制和長期價值的人來說，我認為定制解決方案是理想的——尤其是當與專有數據相結合以創造真正的競爭優勢時，然而，混合模型也越來越受歡迎，因為它們結合了預構建和定制方法的優勢。

一個務實的方法是遵循80/20規則：利用現成的或低代碼解決方案來滿足你80%的需求，且幾乎不需要定制，然后對其余20%進行定制，以解決你獨特的工作流程或差異點。

在選擇解決方案時，請考慮：

? 與現有系統的集成

? 長期可擴展性

? 安全性和合規性要求

? 用戶體驗和易用性

? 成本與長期投資回報率

6. 選擇合適的合作伙伴

技術只是等式的一半，另一半是幫助實施它的團隊，選擇一個了解你業務背景的供應商或開發合作伙伴至關重要，我建議你尋找具有以下特點的合作伙伴：

? 在你的行業有豐富經驗

? 提供強大的支持和培訓

? 表現出靈活性和技術專長

? 有透明的時間表和現實的時間表

避免諸如隱藏費用、支持不力或過度承諾能力和交付等紅燈標志。

7. 事先定義成功

如果沒有明確的指標，AI舉措往往會遭受范圍蔓延和投資回報率不明確之苦。在啟動任何AI舉措之前，定義成功是什么樣子的。

這可能意味著運營效率的提高，如節省時間、減少錯誤或提高吞吐量。財務影響是另一個關鍵指標，無論是通過節約成本、收入增長還是利潤率提高。最后，還應考慮客戶成果，包括更高的滿意度評分、改進的凈推薦值(NPS)和更強的留存率。

數字化轉型的未來不僅僅是數字化——它是智能化的。AI為先的轉型有潛力降低成本、加速創新和改變決策方式，但只有采用戰略性的方法時才能實現。