作为与许多组织合作的客户关系管理(CRM)顾问，很难不将AI视为主要考虑的主题。那么它有帮助吗？它更大的影响在哪里？我该如何开始？需要什么技能？这些是人们几乎每天都会听到的一些问题。所有这些问题都有一个共同点：它们易于机动和战术。在对实施AI进行大量讨论和参与之后，人们注意到AI采用的两个趋势：在许多组织中，该主题由IT驱动。其次，以技术思维方式处理该主题。人们通常问的问题是关于数据、数据科学家以及将要使用的系统和应用程序。毫无疑问，这些都是重要的问题。但它们不是唯一的，甚至可能不是最困难或最重要的问题。从整体战略和应该实施的范围来看，有很多问题，企业应该从支持的业务领域入手等等。它继续涉及合规性和数据保护主题，非常重要的是，许多员工担心受到影响。在德国，工人委员会会定期发表意见。归根结底，人工智能总是与自动化有关，而自动化就是用更少的工人实现自动化。到目前为止，普遍的观点是人工智能将创造比它需要的更多的工作，但新工作需要的技能与那些可以自动化的工作不同。此外，还有一些伦理问题。可以建议人们尝试将情感AI应用程序作为道德机器的一部分。这是一次真正具有启发性的体验，其中的偏差可以算作同一类别。一个公认的非常极端和明显的偏见例子是微软的Tay，这是一个AI机器人，它通过发推文进行了再培训，并继续从对话中学习。由此得出结论，企业需要回答四类问题：战术运营问题战略问题合规和安全问题道德问题这些相互关联的问题可以通过应用麦肯锡公司开发的7S模型来回答。现实检查挑战战术机动似乎最容易理解。例如，可以列出接近实现某些人工智能场景的应用程序。他们的一个想法非常有战术性，即制作一个AI驱动的聊天机器人原型以获得一些经验。这种做法显然解决了一些技术问题。他们决定建立一个AI能力中心(CC)，这是一个好主意，并且仍在寻求帮助。但负责构建这个AI能力中心(CC)的是IT部门。这严重限制了它们的范围。虽然能够解决有关数据、云计算战略、所需的计算资源或安全性，甚至数据保护等问题的解决方案，但他们无法深入研究组织模型的必要变更等问题，更不用说流程或业务模型了。那么这是否可以减轻员工的恐惧呢？他们会展示必要的文化和力量来充分利用他们将追求的目标吗？下面就来看看7S模型如何帮助AI转型。AI转型的成功因素虽然每个企业都是一项艰巨的任务，但实现AI技术可以提供的可能性绝不是必然的。有几种模型支持必要的转换。其中之一就是7S模型，最初由麦肯锡公司开发，不是作为实施人工智能的模型，而是作为支持人工智能转型的模型。图17S模型麦肯锡7S模型确定了七个成功因素，其中三个是硬成功因素（红色），四个是软成功因素。该模型表明，这七个因素需要协调一致，甚至相互加强，组织才能在实施转型变革时持续取得成功。由于这七个因素是相互关联的，它表明需要注意什么，如果其中一个因素发生变化，通常也需要重新调整。除了技术、运营和战略问题外，7S模型还涵盖与合规和道德相关的问题。它通过结合硬成功因素和软成功因素来做到这一点。例如，道德是共同价值观的一部分，通过企业风格和员工培训方式来表达。这类似于合规性和安全性，也可以由系统支持或强制执行。将其应用于将人工智能嵌入企业，立即表明仅看系统和技能是不够的。在企业中实施人工智能的范式转变还需要解决其他五个因素。由于所有因素都相互关联并形成网络，因此一种可能的方法是从艰难的成功因素开始。同样重要的软成功因素提供了有助于保持企业一致性的约束。组织可以制定明确的AI战略，然后将其用于创建可以使用现有项目组合管理流程解决的项目组合。重要的是，该AI战略是整体企业战略的一部分，并使用目标、关键绩效指标(KPI)和支持框架在投资组合管理流程中进行管理。使用“从大处着眼”的方法，可以快速交付结果并快速进行调整。其次，选择有助于实现既定战略的组织模式。有许多模型可以在这里应用，首先是组建一个专门的团队，与兴趣和职业相匹配的人或平行结构实施人工智能实践社区。为了强调7S模型的相互依赖性，首选的组织模型部分取决于企业文化、意义风格和共同价值观。被选来推动战略主题的人取决于他们的技能。第三，根据企业选择的平台，选择一个有助于解决当前需求并提供路线图以更好地支持未来需求的人工智能系统。其核心功能之一是为持续改进参与提供持续学习设施。这里的关键词是平台，因为这又与人员和技能等软成功因素有关，当然还有硬战略因素。同样，平台的选择对员工和技能也有影响。所有成功因素都会对其他因素产生影响。改变一个因素需要调整其他因素。7S模型表明，单纯从部门角度看AI改造项目是不够的。由于在企业中集成AI涉及很多方面，7S模型还强化了企业可以通过大处着眼并采取小行动来持续成功的心态。
