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目標(biāo)明確:引領(lǐng)企業(yè)AI成功的北極星
2024-11-27   網(wǎng)絡(luò)安全和運(yùn)維

  Cloudera大中華區(qū)技術(shù)總監(jiān) 劉隸放

  在當(dāng)今激烈的競爭環(huán)境中,企業(yè)的成功離不開很大程度上取決于其是否實(shí)施了明智的戰(zhàn)略。從產(chǎn)品開發(fā)到市場拓展,每項(xiàng)決策都需要有一條清晰的成功路徑。如果企業(yè)在各個(gè)層面都沒有明確目標(biāo)和方向,即使是天才的想法也可能以失敗告終。當(dāng)企業(yè)需要應(yīng)對生成式AI 等新興技術(shù)帶來的復(fù)雜性時(shí),這一點(diǎn)會(huì)變得更加重要。

  2024年麥肯錫的一項(xiàng)AI調(diào)查顯示,自 2023年上一次調(diào)查以來,經(jīng)常使用生成式AI 的企業(yè)數(shù)量幾乎翻了一倍。而畢馬威的2023年生成式AI調(diào)查報(bào)告發(fā)現(xiàn),企業(yè)正面臨著五大挑戰(zhàn),包括不清楚生成式AI的實(shí)施方法、領(lǐng)導(dǎo)層不理解為何采用生成式AI并缺乏相關(guān)戰(zhàn)略等。美國人工智能和分析軟件公司SAS以及科爾曼·帕克斯研究公司(Coleman Parkes Research)在2024年對全球1600名行業(yè)決策者進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查中發(fā)現(xiàn),83%的中國受訪者表示他們已經(jīng)開始使用生成式AI技術(shù),這一比例高于參與調(diào)查的其他國家和地區(qū)。

  顯然,企業(yè)已意識(shí)到生成式AI是促進(jìn)創(chuàng)新和提高生產(chǎn)力的絕佳機(jī)會(huì),但要真正釋放其商業(yè)價(jià)值,關(guān)鍵在于有目的的采取行動(dòng)。

  業(yè)務(wù)目標(biāo)與AI戰(zhàn)略對齊

  生成式AI 工具的潛力已毋庸置疑,但僅僅部署這項(xiàng)技術(shù)并不能保證企業(yè)能夠最終成功運(yùn)用AI。如果企業(yè)缺乏明確的目標(biāo)和期望,實(shí)施時(shí)就會(huì)困難重重。

  如果企業(yè)的整體AI戰(zhàn)略與核心業(yè)務(wù)目標(biāo)不一致,就可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)并錯(cuò)失良機(jī)。埃森哲的一份報(bào)告顯示,四分之三的企業(yè)機(jī)構(gòu)未制定能夠提高員工業(yè)績和體驗(yàn)的綜合戰(zhàn)略。

  因此,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人必須采取更大膽、具體的措施,加快采用AI的速度,以保持企業(yè)的領(lǐng)先地位。辦法很簡單,明確目的才能實(shí)現(xiàn)投資收益。

  首先是制定清晰的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,將數(shù)據(jù)視為戰(zhàn)略資產(chǎn)。通過將數(shù)據(jù)的使用與業(yè)務(wù)優(yōu)先事項(xiàng)相結(jié)合,企業(yè)將能夠充分利用生成式AI的力量簡化工作流程,獲得業(yè)務(wù)洞察。其次,從高層做起,培養(yǎng)學(xué)習(xí)文化至關(guān)重要。領(lǐng)導(dǎo)人應(yīng)明確傳達(dá)企業(yè)的AI戰(zhàn)略和目標(biāo),為員工信任和使用不斷發(fā)展的AI技術(shù)打下基礎(chǔ)。最后,通過培訓(xùn)計(jì)劃為員工提供必要的資源、技能和知識(shí),確保員工具備足夠的能力和專業(yè)知識(shí)緊跟AI應(yīng)用不斷變化的步伐。

  利用現(xiàn)代化基礎(chǔ)架構(gòu)支撐AI戰(zhàn)略

  傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)具有分散性,導(dǎo)致有用的數(shù)據(jù)經(jīng)常被困在過時(shí)且孤立的系統(tǒng)中,同時(shí)滋生數(shù)據(jù)蔓延問題,造成分散且無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)瓶頸,阻礙企業(yè)從AI模型中提煉有價(jià)值的洞察。

  由于AI系統(tǒng)的成功離不開高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)。因此,能夠獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的企業(yè)可以更好地利用AI簡化運(yùn)營、更大程度地提高 IT 投資回報(bào),同時(shí)發(fā)掘新商機(jī)。另一方面,企業(yè)若不對堆棧進(jìn)行現(xiàn)代化改造,就有可能面臨被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。

  要擺脫傳統(tǒng)系統(tǒng),企業(yè)需要投資于可擴(kuò)展、安全且具有彈性的數(shù)據(jù)架構(gòu),以支持AI模型產(chǎn)生的、不斷增加的數(shù)據(jù)工作負(fù)載。通過利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和集成,企業(yè)可以充分發(fā)揮AI潛力,自動(dòng)化某些任務(wù),并優(yōu)化預(yù)算。

  某國家銀行就是利用生成式AI的企業(yè)之一。該行希望提高區(qū)域和商業(yè)銀行辦公室的工作效率,并改善其信貸機(jī)制和交易銀行平臺(tái),以提供更加個(gè)性化的客戶體驗(yàn)。其最新IT部署支持該行迅速擴(kuò)大生成式AI業(yè)務(wù)的規(guī)模,從而滿足全球客戶群的不同需求,為其利益相關(guān)方帶來更大的價(jià)值。

  此外,現(xiàn)代化數(shù)據(jù)平臺(tái)鼓勵(lì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型文化,這意味著從AI模型中獲得的洞察可以為產(chǎn)品開發(fā)、營銷策略和客戶服務(wù)提供參考。同時(shí),如果能夠讓員工訪問企業(yè)位于各處的所有數(shù)據(jù),允許他們在任何地方運(yùn)行分析,并在所有環(huán)境中保持?jǐn)?shù)據(jù)安全和治理的一致性。借助真正的混合平臺(tái),企業(yè)所有數(shù)據(jù)都能用于AI分析,從而加快以數(shù)據(jù)為支撐的決策速度,獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。

  華僑銀行(OCBC)某分行是采取這些措施以提升客戶體驗(yàn)的企業(yè)之一。該行認(rèn)為,在預(yù)測消費(fèi)者需求和提供個(gè)性化建議方面,技術(shù)與客戶體驗(yàn)密不可分。這種以客戶為中心的理念促使該行創(chuàng)新,并實(shí)施與數(shù)據(jù)湖無縫集成的混合數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。這一現(xiàn)代化數(shù)據(jù)技術(shù)的落地為該行啟動(dòng)生成式AI 項(xiàng)目鋪平了道路,從而保持其在銀行業(yè)的領(lǐng)先地位。

  由于數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)來源會(huì)持續(xù)增長,企業(yè)越來越需要一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)平臺(tái),以滿足其業(yè)務(wù)和AI模型不斷發(fā)展的需求。

  安全可信的數(shù)據(jù)是有效使用AI的起點(diǎn)

  由于AI系統(tǒng)依賴大量數(shù)據(jù),因此真正的挑戰(zhàn)在于確保數(shù)據(jù)的可信度。如果企業(yè)想要部署AI解決方案,就應(yīng)該以此為基礎(chǔ)。

  一個(gè)安全、靈活的平臺(tái)能夠讓企業(yè)可靠、無縫地且大規(guī)模獲取有價(jià)值的洞察,從而加快決策速度,實(shí)現(xiàn)更具前瞻性的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型戰(zhàn)略。通過為AI計(jì)劃奠定基礎(chǔ),企業(yè)能夠在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的未來憑借一致且公平的洞察更好地適應(yīng)不斷變化的環(huán)境,最終取得業(yè)務(wù)成功。

  讓AI具有持久影響力

  負(fù)責(zé)任的生成式AI戰(zhàn)略實(shí)施方案會(huì)把明確目標(biāo)放在第一位,對員工更加公開透明,并建立起強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這就是為什么目標(biāo)明確至關(guān)重要。為此,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人、技術(shù)團(tuán)隊(duì)和員工需要長期合作,共同應(yīng)對倫理問題,確保AI具有持久影響力,而不是曇花一現(xiàn)的工具。

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