Jouw Branche的Een AI Strategy Dirigeren

范·肯·戴维特遇到了影响范·德·范德里希·范德鲁模型,工艺,生产的工作

虽然AI对员工的影响显然是大多数组织的头等大事,但高管还有许多其他问题需要解决,以阐明技术对其业务模型,流程,产品和服务以及其市场和竞争的影响在不同的AI采用场景下的位置。

确切的问题集因执行职务而异。尽管首席执行官最关心的是对公司增长,竞争地位和差异化的影响,但首席财务官可能会对重组劳动力有多大兴趣,而首席信息官可能对现有业务应用程序和流程可能受到的最大影响感兴趣-以及何时何地进行战略性AI投资。

为了解决这些问题,您需要查看不同类别的AI将如何影响特定行业细分中的不同业务功能。以医疗保健为例,如果我们将医院环境视为医疗保健行业的一个细分市场,我们可以探索AI将如何影响医院执行的各种工作职能和任务,这种影响的时间和程度,以及对特定组织的生产力和预算产生的影响。

人工智能采用的战略框架

在分析这些各种场景以了解在特定行业中实施AI方面成为先驱,早期采用者或早期多数参与者的利弊之前,建立一个框架来建模环境以及内部和外部力量的建模很有用,加快或延迟您的采用。

虽然您的组织可能会进行试点和MVP,并且您可能已经在多个业务领域的生产中部署了AI,但是以下步骤可能对您的总体战略规划有用:

1.定义您的AI分类和AI类别

首先,您需要一种AI分类法,从中可以开发出一组简化的AI类别,这些类别将影响您所在行业细分市场中执行的各种业务功能。一组行业工作代码将有助于探索这些AI类别与工作单元(即任务)在医院(或其他行业部门)中进行的相交,从而得出特定的AI用例。

拥有AI分类标准的好处是,您可以尝试将AI技术细分为特定类别,例如RPA,物理机器人,机器学习等,而不是试图用一种广泛的方法来弄糟海洋并确定您的AI采用策略。 -这样您就可以为每个制定具体的采用计划和时间表。您还可以开发一个AI任务矩阵,以了解每个AI类别对每个业务功能或任务的影响。

2.建立每个AI类别的基准采用曲线

特定行业中特定AI类别的基准采用曲线可以帮助您了解采用的当前状态以及这种采用的时间范围,从采用者,早期采用者到早期多数,最后到后期大多数和落后者。然后,可以根据正在加速或减速总体采用时间轴的外力和内力来调整该基准采用曲线。

例如,医院内的AI用例之一就是使用自动交付机器人来服务于众多部门,包括药房,实验室,护理,食品服务,亚麻和环境服务。诸如Aethon的TUG机器人之类的机器人每年已经交付了500万以上。与手动交付相比,它们可以帮助将每次交付成本(CPD)降低50%至80%。

如果我们假设采用的当前阶段是先驱者(定义为低于2.5%),其中0.5%至1%的医院已经在使用自动机器人进行分娩(请注意,Aethon引用了迄今为止部署的450台机器人),则可以使用它来建立我们的此特定AI类别和行业的基准采用曲线。

3.根据内力和外力对采用曲线进行校正

下一步是通过考虑会加速或延迟行业采用的内部和外部因素来调整这些基准采用曲线。内部力量将是与您自己组织相关的考虑因素,例如公司战略,文化,财务,投资意愿和数字化转型的成熟度,而外部力量将是政府,政策,社会和行业因素以及内部的投资和创新水平人工智能生态系统。

内部力量的数据主要来自组织内的个人访谈和调查,外部力量的数据主要来自市场分析,使用来自Crunchbase,Google(例如,Patents 和 Trends),Gartner,IDC,McKinsey等来源的数据进行市场分析和其他来源。牛津见解是另一个有价值的资源,其牛津政府AI就绪指数来自多个数据源,包括全球创新指数,联合国电子政务调查,塔夫特的数字进化指数,开放数据晴雨表和OECD OURdata指数。

通过研究模型中的每个因素(例如,我们定义了20个因素,这些因素可以在内部和外部力量方面加速或延迟AI的采用),您将能够确定这些力量是否“看跌”,在影响采用率方面是“中立”或“乐观”,您将被充分告知要在策略中进行路线调整。

4.探索AI类别与特定业务功能的交集

可以通过查看AI任务矩阵中的每个AI用例,并根据内部和外部力量修改的基准采用曲线确定采用时间,从而计算出对生产率和预算的影响。每个AI用例的自动化潜力将使您能够计算对每个特定业务功能或职位代码的影响。

例如,如果可以通过配送机器人将医院的配送角色自动化多达80%,则可以重新分配许多员工角色,并将其重心放在更高价值的活动和优先事项上,例如尽可能提供最佳的患者护理。

在此医疗保健示例中,结果可以包括提高生产率,改善患者体验,提高工人安全性和员工满意度,以及提高合规性。 AI的一些最有趣的用例是,当我们将其应用于增强人类的工作流程,对人类进行仪表化以及对机器进行社交时,它们可以无缝地协同工作。

尽管AI的成功通常来自于飞行员和MVP,并且通过与客户,合作伙伴和员工一起学习在实际情况下可行和不可行的方法,但该框架可以作为战略指导,帮助您全面了解AI技术的各种类别这可能对您的业务以及在组织中应用每种方法的方式和时间有所帮助。

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