擴展生成式人工智能：解鎖實際業(yè)務價值的運營模式革新

擴展生成式人工智能：解鎖實際業(yè)務價值的運營模式革新

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

人工智能擴展中的運營模式困境

人工智能的擴展往往不是因為技術上的缺陷，而是由于運營模式的缺陷。許多組織仍然被困在試點項目和原型的循環(huán)中，這些項目無法擴展或與更廣泛的戰(zhàn)略目標整合。這些相互獨立的努力，由技術至上的思維驅動，導致企業(yè)難以實現(xiàn)人工智能投資的切實成果，從而陷入停滯。

缺乏強大的運營模式會導致工作碎片化、重復工作和工具使用不足。沒有明確的使用案例和技術與業(yè)務目標的對齊，資源會被浪費，勢頭也會喪失。為了發(fā)揮GenAI的真正潛力，企業(yè)必須轉向以策略為主導的框架，使AI項目嵌入企業(yè)優(yōu)先事項，并通過紀律嚴明的執(zhí)行和治理進行指導。

戰(zhàn)略運營模式架構

一個精心設計的戰(zhàn)略運營模型，猶如一座橋梁，將人員、流程和技術緊密相連，為生成式AI的有效擴展鋪就了堅實的道路。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)務之間找到最佳的平衡點。

1. 中央催化劑模型

中央催化劑模型將GenAI活動匯聚于一個權威機構之下，這種集中式的管理模式在早期采用人工智能技術的企業(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)劃和調配，確保了人工智能應用的一致性，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營需求的靈活性，對于那些業(yè)務板塊差異較大、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，它在集中團隊的指導和共享服務的支撐下，賦予各個業(yè)務單元在特定領域開展AI計劃的自主權。這種模式既能夠保證企業(yè)整體戰(zhàn)略的一致性，又為各個業(yè)務單元提供了足夠的空間來進行可擴展的創(chuàng)新嘗試。它猶如一個精心編織的網(wǎng)絡，將企業(yè)的各個部分緊密相連，同時又賦予每個節(jié)點足夠的活力，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態(tài)性的結構，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)務優(yōu)先事項以及技術能力的變化，靈活地調整GenAI的擴展策略。它就像是一個能夠自我調節(jié)的生態(tài)系統(tǒng)，隨著組織內外部環(huán)境的變化而不斷進化，確保企業(yè)在人工智能的應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一步拓展，它不再局限于企業(yè)內部的資源和能力，而是積極向外尋求合作，與外部供應商、客戶，甚至是競爭對手攜手共進。通過這種廣泛的合作，它促進了協(xié)作創(chuàng)新，構建了共享平臺，并且打造了一個擴展的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，從而能夠為多利益相關者創(chuàng)造巨大的價值。這種模型充分體現(xiàn)了在人工智能時代，開放合作、互利共贏的重要性，它為企業(yè)提供了一個全新的視角，使其能夠在更廣闊的舞臺上發(fā)揮人工智能的潛力。

建設面向人工智能的企業(yè)

建設具備人工智能能力的企業(yè)，絕非僅僅是部署一項新技術那么簡單，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，從流程優(yōu)化到基礎設施建設，再到治理體系完善的各個層面。通過聚焦于五個核心支柱——數(shù)據(jù)、人員、流程、基礎設施和治理，組織能夠在整個企業(yè)范圍內為可持續(xù)、可擴展且負責任的通用人工智能（GenAI）的采用筑牢根基。

1. 數(shù)據(jù)基礎卓越

在生成式人工智能的世界里，數(shù)據(jù)就是新的石油，是驅動一切運轉的核心動力。一個強大的數(shù)據(jù)策略至關重要，它包括完善的數(shù)據(jù)治理機制、嚴格的質量控制流程、精準的數(shù)據(jù)標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，并且建立起相應的流程，確保數(shù)據(jù)能夠持續(xù)優(yōu)化，并且在負責任的前提下為各方提供訪問權限。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，驅動其不斷前行。

2. 人員與文化變革

生成式人工智能的廣泛應用，將徹底改變員工在勞動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環(huán)境之中，這包括為他們提供必要的教育和培訓，幫助他們提升技能，了解變革管理的重要性，并且營造一個鼓勵實驗和協(xié)作的工作環(huán)境。當員工深刻感受到自己是人工智能應用的參與者和受益者，而不是被動的被取代者時，他們將會更加積極主動地擁抱這項技術，從而極大地提升企業(yè)的整體生產(chǎn)力。

3. 人工智能流程重設計

為了充分發(fā)揮生成式AI的潛力，企業(yè)的業(yè)務工作流程必須進行徹底的重新設計。組織需要精心挑選并突出展示那些能夠通過利用AI實現(xiàn)自動化決策、增強員工能力或者提供預測能力的工作流程，并且建立起持續(xù)改進的循環(huán)機制。這樣，隨著生成式AI技術的不斷發(fā)展和演進，這些重新設計的工作流程也能夠隨之變化，始終保持最佳的運行狀態(tài)。

4. 可擴展平臺基礎設施

云原生平臺、API和微服務是實現(xiàn)生成式AI應用程序不可或缺的基礎設施。然而，僅僅擁有這些還不夠，強大的云原生基礎設施還必須能夠支持機器學習運營（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行。這就好比是為人工智能的應用搭建了一條高速公路，讓其能夠快速、高效地從實驗室走向實際應用，為企業(yè)創(chuàng)造價值。

5. 綜合治理框架

清晰明確的治理結構是確保人工智能道德、安全和合規(guī)使用的關鍵防線。這些結構需要涵蓋工作流程的方方面面，明確規(guī)定人工智能風險和倫理官員的角色和職責，并且建立起關于人工智能預期行為的共識，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。

技術架構戰(zhàn)略

在當今競爭激烈、復雜多變的商業(yè)環(huán)境中，大多數(shù)企業(yè)為了在人工智能領域占據(jù)一席之地，紛紛采用了混合AI基礎設施策略。這種策略巧妙地將第三方基礎模型與企業(yè)內部的應用程序以及專有數(shù)據(jù)相結合，既保持了對風險、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對各種不同的業(yè)務場景。在實施這一戰(zhàn)略的過程中，有幾個關鍵的使能因素至關重要。

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)、訓練到部署、監(jiān)控和優(yōu)化的每一個環(huán)節(jié)都能夠高效、有序地進行。通過這一管道，企業(yè)可以實現(xiàn)模型的快速迭代和持續(xù)改進，從而始終保持在技術前沿，為業(yè)務提供最強大的支持。

2. 消除孤島的數(shù)據(jù)流動性框架

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，建立起一個能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動的框架。這樣，數(shù)據(jù)能夠在企業(yè)內部的各個部門和業(yè)務流程之間無縫傳遞，充分發(fā)揮其價值。同時，這種數(shù)據(jù)流動性框架還能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，為企業(yè)的人工智能應用提供高質量的數(shù)據(jù)保障。

3. 實施安全訪問控制

安全是人工智能應用的基石。企業(yè)必須實施嚴格的安全訪問控制措施，確保只有經(jīng)過授權的人員和系統(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)的框架內運行，避免因數(shù)據(jù)泄露等問題而引發(fā)的法律風險和聲譽損失。

4. 實時監(jiān)控工具

實時監(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)可以實時了解人工智能系統(tǒng)的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并解決可能出現(xiàn)的性能瓶頸和故障問題。同時，實時監(jiān)控還能夠為企業(yè)提供關于系統(tǒng)運行效果的實時反饋，幫助企業(yè)根據(jù)實際情況及時調整策略，確保人工智能應用始終能夠達到預期的業(yè)務目標。

這些功能的有機結合，有助于將AI系統(tǒng)與企業(yè)現(xiàn)有的技術架構無縫集成，使企業(yè)在不給IT基礎設施帶來過重負擔的前提下，實現(xiàn)人工智能應用的快速擴展和高效運行。通過這種精心設計的技術架構戰(zhàn)略，企業(yè)不僅能夠充分發(fā)揮人工智能的潛力，還能夠確保其應用過程的穩(wěn)定、安全和可持續(xù)發(fā)展。

GenAI運營工作力量的演變

與一些人所擔憂的不同，成功的生成式人工智能（GenAI）整合并非意味著對勞動力的簡單取代，而是一場深刻的勞動力增強革命。組織必須積極投資于員工的再培訓計劃，并且精心設計一系列項目，這些項目不僅要展示人工智能的強大功能，更要強調它如何增強員工的職位角色，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值，并且將其融入到自己的工作中，從而實現(xiàn)人機協(xié)同的最佳效果。

領先的企業(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，將領域專業(yè)知識與人工智能技能深度融合。這種融合不僅推動了人工智能工具在企業(yè)內部的廣泛采用，還為企業(yè)的業(yè)務發(fā)展帶來了更好的結果。例如，指令工程師這一新興職位，他們專門負責設計有效的GenAI系統(tǒng)指令，將復雜的業(yè)務需求精準地轉化為可執(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確地理解和滿足企業(yè)的實際需求。

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AI工具的工作流程。在企業(yè)日益復雜的人工智能應用環(huán)境中，確保不同工具之間的集成和結果的一致性至關重要。AIOrchestrators通過精心規(guī)劃和協(xié)調，使得多個AI工具能夠協(xié)同工作，發(fā)揮出最大的效能。

AI治理領導則肩負著道德和合規(guī)的重任，他們是確保人工智能模型在法律框架內透明運作的關鍵角色。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治理領導通過制定和執(zhí)行相關政策，為企業(yè)的人工智能應用保駕護航，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)在人工智能時代的可持續(xù)發(fā)展奠定了堅實的人才基礎。

為AI成功設計組織

在人工智能時代，成功的組織都具備一個共同的特點，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單純的技術項目，而是將業(yè)務領導、IT、法律、合規(guī)和數(shù)據(jù)科學等各個領域的專家整合到聯(lián)合舉措之中。這種跨功能的協(xié)作模式能夠創(chuàng)造出強大的協(xié)同效應，讓不同領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用出謀劃策。同時，它還能夠增強各方的責任感，加速人工智能的采用進程，使其更快地為企業(yè)創(chuàng)造價值。

在組織內部，明確的工作流程設計同樣至關重要。組織需要精心定義工作流程，讓人工智能在其中承擔起重復性或數(shù)據(jù)密集型任務的重任，而人類團隊則專注于監(jiān)督、戰(zhàn)略規(guī)劃和創(chuàng)造性工作。這種合理的勞動分工，不僅能夠充分發(fā)揮人工智能的效率優(yōu)勢，還能夠將人類的智慧和創(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展性的同時，確保工作質量不受影響，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。

推動創(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。領先的組織從人工智能應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)性和問責制，還能夠推動負責任的人工智能發(fā)展，使其更好地服務于企業(yè)的業(yè)務目標和社會價值。

在實施治理的過程中，最佳實踐包括為每個AI使用案例進行詳盡的風險評估，這能夠幫助企業(yè)提前識別潛在的風險點，并采取相應的措施加以防范。同時，實施自動化監(jiān)督工具能夠實時監(jiān)控人工智能系統(tǒng)的運行狀態(tài)，確保其始終按照既定的規(guī)則和標準運行。保持透明的審計記錄則為企業(yè)提供了一個可追溯的證據(jù)鏈，方便在出現(xiàn)問題時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）及時調整政策，能夠確保企業(yè)的人工智能應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。

通過將治理融入設計的全過程，組織能夠有效避免在后期進行昂貴的重新設計，大大縮短部署時間，并且顯著降低運營和聲譽風險。最終，企業(yè)能夠在信心十足和掌控全局的前提下，實現(xiàn)大規(guī)模的創(chuàng)新，從而在人工智能時代贏得競爭優(yōu)勢。

測量GenAI的價值

從生成式人工智能（GenAI）中準確衡量價值，是實現(xiàn)持續(xù)擴展的關鍵環(huán)節(jié)。成功的組織早已超越了僅僅關注技術性能的狹隘視角，而是將焦點放在了實際的業(yè)務成果之上。核心指標涵蓋了用戶采用率、自動化工作流程的百分比以及生產(chǎn)力提升和成本降低等關鍵業(yè)務KPI。這些指標能夠幫助企業(yè)直觀地了解GenAI項目是否真正為企業(yè)帶來了運營效率的提升和戰(zhàn)略優(yōu)勢的增強。

一個結構化的績效框架是衡量GenAI價值的有力工具。它將領先指標（如員工參與度和系統(tǒng)使用情況）與滯后指標（包括收入增長和投資回報率ROI）有機結合。這種結合使得團隊能夠在部署的影響或部署結果的更早階段就觀察到相關指標的變化，從而及時發(fā)現(xiàn)問題并采取措施加以改進。此外，組織一個持續(xù)的反饋循環(huán)至關重要。通過積極采取員工和用戶所表達的意見和建議，企業(yè)能夠讓生成式人工智能部署隨著時間的推移不斷優(yōu)化，以最少的投資和最小的浪費努力，實現(xiàn)價值的最大化。

總結

擴展生成式人工智能，絕非僅僅是將一項酷炫的技術推向市場那么簡單，而是一種具有深遠戰(zhàn)略意義的舉措。它要求組織精心選擇運營模式，確保人工智能計劃從一開始就將治理納入其中，并且對團隊進行全面的再培訓，以有效地實現(xiàn)業(yè)務目標。當組織將人工智能視為一項核心企業(yè)能力，而不是一個可有可無的附加項時，它才能夠以一種可衡量、可擴展的方式，為客戶創(chuàng)造真正的價值。

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