驾驭不断变化的技术格局就像穿越真正的雷区。在人工智能 (AI) 时代尤其如此。
对于企业领导者来说，理解和实施人工智能时代的 IT 转型是一项战略要务，而不是孤立的 IT 议程。企业着手进行 IT 转型的关键考虑因素将为成功或运营失误创造跑道。
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IT转型就是业务支持。
从本质上讲，IT 转型是组织处理技术方式的根本性变革。它可能涉及彻底改造过时的系统，进行更具战略性的转变，以提高效率和敏捷性。但 IT 转型不仅仅是一系列技术升级，它往往催化更广泛的组织变革，影响业务模式、文化元素以及组织与利益相关者的互动方式。
虽然 IT 通常是此类转型的驱动力，但它必须与更广泛的业务战略保持一致并为其服务。这将带来更多互联互通的智能系统，旨在帮助团队更智能地工作，而不仅仅是更勤奋地工作，专注于创造价值和改善客户体验。
随着人工智能成为头条新闻，人们很容易分心。领导者可能会在 西班牙 whatsapp 数据库 没有考虑更广阔前景的情况下推动人工智能的纳入。这就是为什么通过彻底分析 IT 赋能的业务来定义 IT 转型的目的和里程碑至关重要。了解 IT 如何与组织的核心目标保持一致并为其提供支持是推动成功且有影响力的转型之旅的关键。
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1. 为非技术领导者定义 IT 转型。为了实现新功能，需要提出非技术论点。
对于非技术型领导者来说，IT 转型背后的明确目标往往是成功实施的决定性因素。必须培养一种超越技术术语的共同理解，重点关注转型旨在实现的有形业务成果和客户利益。通过建立成功的共同定义，所有利益相关者，无论其技术知识如何，都可以在目标上保持一致，确保一致的方向和评估框架。
共同愿景可增强利益相关者的认同，促进更有效的反馈循环，并促进对潜在业务问题的更深入分析。因此，组织可以从业务和客户的角度来制定技术解决方案，确保 IT 投资在技术上合理、在战略上相关并以客户为中心。
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2. 围绕业务支持而不是“AI投资”重新构建 IT 转型。
随着人工智能变得越来越普遍和普及，组织开始意识到投资人工智能技术的价值。此类投资通常是 IT 转型计划的核心部分。人工智能可以为寻求改善决策、自动化流程和创新产品和服务的企业带来巨大益处。
人工智能对技术投资的影响可能最明显地体现在从基于规则的标准系统向可以随时间学习和适应的系统转变。随着企业寻求建立或购买利用人工智能所需的专业知识，这种转变通常需要新技术和数据管理、人才再培训、价值主张影响、客户理解和人才获取方法的改变。
人工智能不应成为 IT 转型过程中的干扰因素。实施人工智能以保持领先地位可能会导致混乱、浪费资源，并最终导致商品化，而不是带来竞争优势。将人工智能融入业务战略需要采取深思熟虑的方法，专注于解决特定的业务挑战，而不是为了技术而采用技术。
这种思维方式有助于避免不必要的复杂性和支出，确保人工智能成为创新和优化的强大工具，而不是一项成本高昂、投资回报很少甚至没有回报的实验。目标应该是以有意义、可持续的方式利用人工智能，与组织的长期战略目标保持一致。
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3.避免这些人工智能投资陷阱。
尽管人工智能前景广阔，但领导者必须以现实的期望和对潜在陷阱的清晰认识来对待人工智能集成。一个常见的错误是假设人工智能本身就能带来价值，而无需伴随业务内部的转型。相反，人工智能应该被视为一种推动因素——一种可以放大现有流程的有效性或允许创造全新能力的工具。
另一个需要避免的陷阱是过度依赖技术，而忽略了其他关键因素，例如人才、培训、价值主张设计和文化。为了充分发挥人工智能的潜力，组织必须投资于培养有效使用人工智能系统所需的技能和思维方式。此外，文化障碍可能是成功整合人工智能的重大障碍，因为员工必须愿意并能够信任人工智能驱动的洞察力并根据人工智能指导的决策实施变革。
业务孤岛：人工智能计划可能会加剧不同部门或职能之间现有的分歧。如果没有统一的、全组织的人工智能方法，这些孤岛可能会限制技术投资的有效性，阻碍可能推动集体成功的数据和见解的共享。通过分析、讨论和反馈循环打破业务孤岛，可以发现根本原因，而不是更大问题的症状。
缺乏反馈机制：如果在整个 AI 实施过程中没有建立适当的反馈渠道，组织可能会错过来自最终用户、低级员工和重要利益相关者的关键见解。这种疏忽可能会导致部署的 AI 解决方案与它们旨在解决的实际需求或挑战脱节。
“闪亮新玩具”综合症：最新人工智能技术的吸引力可能会分散人们对其实际应用和业务价值的注意力。为人工智能本身而非为解决特定业务挑战而投资人工智能可能会导致资源浪费和无法产生有意义成果的举措。
低估变革管理的必要性：将人工智能融入业务运营需要对工作流程、角色、培训和行为进行重大变革。低估这种变革的规模和范围可能会导致员工抵制、人工智能系统效率降低，并最终导致无法实现预期的转型目标。
数据质量和可访问性问题：人工智能系统的好坏取决于其处理的数据。数据质量差、缺乏相关数据访问权或数据隐私问题等挑战可能会严重限制人工智能投资的有效性。
员工抵制：对人工智能缺乏了解或恐惧会导致员工抵制其整合和使用。这可能会阻碍人工智能技术的成功采用和实施，最终限制其对业务成果的影响。
忽视人才缺口：实施和管理 AI 解决方案需要特定的技能和专业知识。如果没有计划在内部开发这些能力或从外部获取这些能力，组织可能难以充分利用其 AI 投资。
忽视道德考量和偏见：人工智能系统可能会无意中延续甚至放大其训练数据中的偏见。不考虑道德影响并积极努力减轻偏见可能会导致错误的决策并损害组织的声誉。道德问题可能出现在转型的整个生命周期中，从构思到持续测试和影响衡量。
4. IT转型的整体方法。
在进行 IT 转型时，孤立的心态可能会成为企业的一大陷阱。碎片化的方法可能会导致孤立的解决方案无法实现预期的转型或与更大的组织目标保持一致。相反，公司应该采取一种整体的方法，力求在更广泛的业务背景下理解和解决技术、人才、运营、客户体验和战略之间的相互关联性。
全面的 IT 转型方法首先要根据利益相关者和客户的需求评估现有的 IT 能力、差距、威胁和机遇。这可确保 IT 投资与总体业务目标保持一致，并确保业务各个层面和领域的利益相关者参与到这一过程中，并准备好支持由此产生的变革。
开发分析流程和反馈回路来重新构建任何技术转型流程都至关重要。当然，尽管最初的兴奋可能会在分析过程中消散，但它可以让组织思考什么才是真正重要的。
一个简单的开始方法是列出重要的业务问题。之后，利益相关者可以对关键问题进行投票，以帮助组织实现下一个里程碑。虽然从这个练习中获得的数据很有用，但利益相关者之间的讨论是无价的。整个过程有助于组织根据对业务的更全面了解重新规划其技术投资。
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5. 购买后连接点
人工智能的整合可以带来以前无法实现的新功能。例如，人工智能可以通过分析大量数据集来定制建议并预测客户需求，从而实现更加个性化的客户互动方式。在运营方面，人工智能驱动的洞察力可以优化供应链，提高预测准确性并自动执行日常任务，从而让人才能够专注于更具战略性的计划。
为了成功连接各个环节，组织必须优先考虑新 IT 和相应流程的推出质量。太多组织会走捷径。将技术能力转化为流程变更、培训需求、价值主张支持和里程碑。成功的变革管理计划必须经过精心规划、实施和不断完善，以克服阻力。自适应或敏捷推出程序有助于提高人工智能时代 IT 转型的成功率。
适应敏捷方法的原则强调了在整个 IT 转型过程中对变化的响应、迭代进展和利益相关者协作的重要性。通过将大规模转型细分为可管理的迭代部分，组织可以更有效地实时测试、学习和调整其策略。这种方法允许早期发现和纠正问题，从而降低风险，并确保转型与不断变化的业务需求和技术进步保持一致。此外，让组织各个级别的利益相关者参与这些迭代过程，可以培养一种持续改进和集体拥有转型成果的文化。从本质上讲，适应性和敏捷性方法使企业能够在 AI 技术的动态格局中应对 IT 转型的复杂性，确保它们在快速变化的世界中保持竞争力和弹性。