像其他CIO一樣，Katrina Redmond面臨著部署AI的眾多機(jī)會，這些AI承諾加速業(yè)務(wù)和運營流程，并優(yōu)化工作流程。“每個人都在爭相應(yīng)用這種發(fā)展迅速的技術(shù)，但如果沒有業(yè)務(wù)成果，這一切都毫無意義。”電力管理系統(tǒng)制造商Eaton公司的CIO Redmond說，“我們需要繼續(xù)關(guān)注業(yè)務(wù)成果，并應(yīng)用那些有意義的用例。”

一些潛在的項目需要使用大型語言模型（LLM）進(jìn)行定制開發(fā)，但其他項目只需切換開關(guān)以啟動企業(yè)軟件中的新AI功能。“AI出現(xiàn)在每個軟件包和每項技術(shù)中，尤其是生成式AI，”EY全球AI咨詢負(fù)責(zé)人Dan Diasio說，而一些供應(yīng)商，如微軟，已將AI作為其軟件的核心。

為了跟上步伐，Redmond成立了一個指導(dǎo)委員會，根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)確定機(jī)會，并將一長串的潛在項目縮減到大約十幾個，涵蓋從庫存和供應(yīng)鏈管理到銷售預(yù)測等領(lǐng)域。“我們不想只是追求下一個亮眼的目標(biāo)，”她說。“我們希望保持紀(jì)律并深入研究。”

康涅狄格州Webster銀行的CIO Vikram Nafde表示，要想成功，AI概念驗證（PoC）項目還需要具有良好的商業(yè)意義。“實施和運行AI模型的成本可能相當(dāng)高，因此在評估AI用例的商業(yè)價值時必須非常謹(jǐn)慎，”他說。“這涉及對每個AI項目的潛在收益、風(fēng)險和成本進(jìn)行嚴(yán)格評估，以確保投資是審慎的，并符合我們的風(fēng)險回報特征。”

初步積極結(jié)果

在Eaton，一些PoC已經(jīng)開始產(chǎn)生結(jié)果，他們已經(jīng)使用AI在全球70多個ERP系統(tǒng)之間整合信息。Redmond的團(tuán)隊在軟件開發(fā)商Palantir Technologies的幫助下開發(fā)了一個模型，該模型整合并清洗了這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，然后對其進(jìn)行分析，向決策者提供洞察——以及相當(dāng)復(fù)雜的建議。

例如，如果一個業(yè)務(wù)單元的生產(chǎn)缺少用于完成裝配訂單的八英寸鋼棒，而業(yè)務(wù)的另一個區(qū)域手頭有十英寸的鋼棒，AI可能會建議使用較長的鋼棒并將其切割以趕上交貨期限。“人類會審查它以確保這是有意義的，如果是，AI就會將其納入學(xué)習(xí)模型，”她說。該項目仍處于Redmond所稱的“價值主張階段”，已經(jīng)為公司的電氣業(yè)務(wù)帶來了積極結(jié)果。“準(zhǔn)時交付有了顯著改善，”她說。

Webster銀行正在遵循類似的策略。“我們建立了一個由技術(shù)、架構(gòu)、數(shù)據(jù)、安全、法律、風(fēng)險和審計的代表組成的AI工作小組，其中包括技術(shù)實踐者和業(yè)務(wù)用戶，以制定AI使用最佳實踐和治理框架，”Nafde說。該銀行還在考慮使用AI幫助簡化內(nèi)部運營和提高效率，包括構(gòu)建專門針對業(yè)務(wù)需求的定制模型。例如，它正在嘗試使用生成式AI自動閱讀企業(yè)客戶的財務(wù)報表，以評估貸款申請。

“這里的團(tuán)隊必須閱讀和理解大量的財務(wù)信息，而且?guī)缀鯊牟徊捎脴?biāo)準(zhǔn)格式，”他說。“生成式AI可以閱讀和提取所需信息，并為人類進(jìn)行總結(jié)。”到目前為止，他說，“我們認(rèn)為這是一個很好的用例。它可以更快、更準(zhǔn)確，使團(tuán)隊更具生產(chǎn)力。”

禮來公司也處于采用和整合AI到業(yè)務(wù)前沿。“我們發(fā)現(xiàn)AI可以幫助幾乎每個領(lǐng)域簡化工作量并推進(jìn)我們的研發(fā)，”執(zhí)行副總裁兼首席信息和數(shù)字官Diogo Rau說。

目前，生成式AI通過創(chuàng)建前所未有的分子并分析其在新藥開發(fā)中的潛力，以幫助新藥開發(fā)。Rau說，它將多年的工作壓縮為數(shù)月——有時甚至是數(shù)天。禮來還開發(fā)了一種AI工具，用于管理和解釋治療設(shè)備的患者數(shù)據(jù)，并使用專有的“傳感器云”提高藥物的安全性和有效性。此外，它還使用生成式AI自動開發(fā)軟件的初步版本，以生產(chǎn)支持臨床試驗的文檔，并創(chuàng)建用于監(jiān)管提交的材料。

生產(chǎn)是另一個受益于AI的領(lǐng)域。“在禮來的工廠，我們利用復(fù)雜的算法和模型、自動導(dǎo)引車、全自動倉庫、機(jī)器人和高度自動化的生產(chǎn)設(shè)備，以增加和加速我們的藥物生產(chǎn)，”Rau說。

合作關(guān)系至關(guān)重要

為了為AI項目創(chuàng)建PoC，像Eaton的Redmond這樣的CIO正在求助于值得信賴的合作伙伴。“這是必要的，因為我們沒有大量的AI資源，而你需要一個模型來開始，”她說。“一開始這是一個很好的加速器。”但是，她補充說，隨著項目投入生產(chǎn)，讓你的內(nèi)部團(tuán)隊提高學(xué)習(xí)曲線以降低成本也很重要。

Webster銀行盡可能利用像微軟和AWS這樣的超級計算公司，并讓銀行自己的專家技術(shù)人員構(gòu)建對其需求最重要的內(nèi)容，同時盡量減少對顧問的依賴。“這樣，我們就不必在構(gòu)建和持續(xù)支持上花費昂貴的承包商費用，”Nafde說。

成功的PoC并不保證成功：利益相關(guān)者需要對其信任。例如，在Eaton，一個基于AI的銷售預(yù)測工具有潛力大幅提高生產(chǎn)力。目前，所有財務(wù)和銷售團(tuán)隊需要數(shù)月和成千上萬的工時來回顧歷史信息，將其與新的銷售預(yù)測數(shù)據(jù)結(jié)合，并創(chuàng)建預(yù)測?，F(xiàn)在，Redmond說，“AI模型可以潛在地為你完成這些工作。”

Eaton的預(yù)測PoC項目，在去年第四季度運行，至少和目前的方法一樣準(zhǔn)確，她補充說，如果不是更準(zhǔn)確的話。“這肯定比我們現(xiàn)在花費成千上萬小時工作的做法更好，”她說。問題是人們是否愿意信任技術(shù)，足以放棄自己完成工作。“在讓人們舒適地放手這一點上，我們還沒達(dá)到那里，”她解釋說。“我們?nèi)蕴幱?lsquo;信任但驗證’階段。”

另一個可能導(dǎo)致AI信任問題的原因——無論是在IT內(nèi)部還是外部——是模型如黑箱般的性質(zhì)，無法確切理解輸出是如何確定的。“而且，首次使用生成式AI時，我們正在與非確定性的技術(shù)合作；它不是二元的，”Genpact的首席數(shù)字策略師Sanjay Srivastava說。“例如，使用生成式AI時，你可能得到一個回答，表示94%的時間是正確的，這意味著它需要一些監(jiān)督或增強。”

“這些工具非常強大，有時卻令人信服地錯誤，”EY的Diasio說。不幸的是，人們有自動駕駛的傾向。人類需要使用這些工具并詳細(xì)審查輸出。“你需要為此規(guī)劃時間，”他說。

Srivastava說，大多數(shù)項目保留人類進(jìn)行最終決策，但后續(xù)行動至關(guān)重要。“如何在連續(xù)循環(huán)中從數(shù)據(jù)到洞察到行動？”他問。“這是人們未能獲得經(jīng)濟(jì)成果的首要原因。”

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備很重要，除非……

在供應(yīng)鏈和分析等領(lǐng)域，將所有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好，隨時可供AI模型使用是至關(guān)重要的。“數(shù)據(jù)是AI成功的關(guān)鍵，”Nafde說。“在AI策略之前先從數(shù)據(jù)策略開始，并使你的AI策略與你的業(yè)務(wù)策略保持一致。”

Diasio同意。“確保你擁有的數(shù)據(jù)能被AI系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)，這可能意味著使用生成式AI構(gòu)建豐富的目錄，或者在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之上構(gòu)建本體，”他說。“在許多情況下，使用AI簡化這些工作量可以顯著提高生產(chǎn)力。在我們觀察到的一些數(shù)據(jù)遷移活動中，各個步驟的效率提高了40%，速度也有所提升。”

禮來已經(jīng)在使用AI工具加速攝取和清潔用于訓(xùn)練和微調(diào)其制藥模型的數(shù)據(jù)，Rau說，Genpact也使用AI準(zhǔn)備其數(shù)據(jù)供其AI模型消費。“我們擁有大量數(shù)據(jù)，其中三分之二是非結(jié)構(gòu)化的，”Srivastava說。“你可以使用生成式AI在你的數(shù)據(jù)之上自動構(gòu)建一個語義層。你需要理解數(shù)據(jù)位于哪里，它如何與其他東西關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量如何，血統(tǒng)是什么，以及它在哪里被使用。”

這項工作很困難，需要高度熟練的人才，這就是為什么許多企業(yè)會引入合作伙伴來幫助完成這項工作。但AI可以為你自動創(chuàng)建那個語義層。它不是完美的，但它可能讓你達(dá)到80%，Srivastava說。

然而，Diasio表示，你不總是需要組織內(nèi)部數(shù)據(jù)來利用AI。“例如，使用市場上可獲得的預(yù)訓(xùn)練模型和生成式AI，像產(chǎn)品開發(fā)這樣的創(chuàng)造性任務(wù)，或像聯(lián)系中心轉(zhuǎn)錄這樣的概要任務(wù)，在適當(dāng)?shù)纳舷挛沫h(huán)境和巧妙的提示下可能會有效地開箱即用，”他說。“這可以幫助公司加速AI的使用，同時他們繼續(xù)策劃他們的內(nèi)部數(shù)據(jù)并收獲他們的專業(yè)知識。”

在啟用AI功能前確保其適用性

“CIO應(yīng)該投資于新的或升級現(xiàn)有的CRM、物聯(lián)網(wǎng)、ITSM和商業(yè)智能工具，這些工具包括AI/ML功能，”IDC的研究副總裁Jevin Jensen說。“當(dāng)你從現(xiàn)有的現(xiàn)成供應(yīng)商那里選擇一個已經(jīng)增加了AI功能的軟件解決方案時，價值實現(xiàn)的時間將大大縮短。”你可能只需要打開該功能或添加插件。他說，只需檢查確保你可以選擇退出讓你的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練供應(yīng)商的模型。

雖然Salesforce和ServiceNow等企業(yè)軟件中的新AI功能承諾提供大量的工作流程生產(chǎn)力好處，但你不應(yīng)該在完全理解它們?nèi)绾芜m應(yīng)你的工作流程之前就啟用它們。“我們最近與ServiceNow進(jìn)行了深入研討，討論如何使用智能預(yù)測、虛擬聊天和其他功能與我們的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略保持一致，”Nafde說。例如，銀行的虛擬聊天功能包括幾十個用例。有些可能可以開箱即用，有些需要定制，有些則不適用。“我們需要決定哪些功能將是有用的，”他說。

Eaton已經(jīng)在ServiceNow中啟用了一些AI功能，到目前為止結(jié)果令人鼓舞。“從案例管理的角度來看，它很有幫助，找到我們可以改進(jìn)的缺陷線索，找到根本原因，并提供可以減少案例數(shù)量的解決方案，”Redmond說。

然而，企業(yè)軟件中嵌入的AI的難題在于，它可能今天還沒有為你的組織的需求提供引人注目的解決方案。在這種情況下，尤其是面臨競爭壓力的CIO可能會發(fā)現(xiàn)自己處于兩難境地：“你應(yīng)該等待你的業(yè)務(wù)線應(yīng)用供應(yīng)商納入AI，并在等待供應(yīng)商構(gòu)建它的同時犧牲上市時間，還是應(yīng)該構(gòu)建自己的企業(yè)架構(gòu)策略，你有自己的定制實施和圍繞它的基礎(chǔ)設(shè)施，但它昂貴且需要持續(xù)投資？”Srivastava問道。“這就是挑戰(zhàn)所在。”

禮來還在其IT運營中利用AIOps能力。AI工具包括一個事故檢測和響應(yīng)系統(tǒng)，能夠迅速檢測異常，預(yù)測潛在問題以防止它們升級，確定故障的根本原因，并評估技術(shù)問題對業(yè)務(wù)的影響。“例如，如果訂單處理系統(tǒng)經(jīng)歷延遲，AIOps可以量化對收入和客戶滿意度的影響，”Rau說。這使團(tuán)隊能夠優(yōu)先解決最關(guān)鍵的問題，并更快地解決。

應(yīng)該做什么和不應(yīng)該做什么

盡管Webster Bank在AI之旅的初期階段，Nafde已經(jīng)學(xué)到了一些東西：整理你的數(shù)據(jù)。將你的AI策略與你的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略對齊。在開始前就確定正確的關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)。然后從小處開始，展示價值證明，逐步擴(kuò)展，并在每一步與利益相關(guān)者進(jìn)行教育和溝通，他說。

同樣重要的是合作起步，但要通過工具和專業(yè)知識建立你的團(tuán)隊，以開發(fā)和維護(hù)新的AI能力。同時，不要低估建立信任的需要。“保持你的信息傳遞領(lǐng)先，”他說。“期望會有懷疑者，做好市政廳會議，讓領(lǐng)導(dǎo)者介入。”畢竟，當(dāng)引入新技術(shù)時，很多人會感到恐懼和普遍不愿接受變化。“這里的挑戰(zhàn)不僅僅是關(guān)于AI，”他補充道。“這是一個經(jīng)典的變革管理問題。”

Redmond補充說，要有策略并限制你承擔(dān)的項目數(shù)量。“專注于少數(shù)幾件事情并深入研究，”她說。找到可信賴的合作伙伴來幫助你開始，并利用你的SaaS供應(yīng)商已經(jīng)引入其產(chǎn)品中的AI能力——當(dāng)這些能力有意義的時候。她補充說，不要忽視你的生態(tài)系統(tǒng)中已有的資源。

“文化很重要，”Rau補充說。“變革很艱難，所以CIO需要通過展示你所期望的創(chuàng)新和開放思維行為，以及創(chuàng)造一個鼓勵圍繞AI進(jìn)行學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的環(huán)境，來引領(lǐng)文化轉(zhuǎn)變。我們最大的風(fēng)險是如果我們的員工沒有充分利用AI。”

Redmond表示，像讓利益相關(guān)者使用它直到他們適應(yīng)新技術(shù)這樣的勝利會極大增加信心。“這會降低恐懼因素，”她說。