扩展生成式人工智能：解锁实际业务价值的运营模式革新
生成式人工智能具有带来重大变革的潜力。然而，许多组织在有效扩展其实施方面存在困难，不是因为技术限制，而是由于运营模式薄弱。本文将深入探讨企业如何通过采用以战略为主导的框架、建立人工智能就绪的基础、以及确保人、流程和技术之间的齐心协力来解决这一问题。它介绍了四种经过验证的运营模式架构，并概述了生成式人工智能可持续采用所需的关键支柱，旨在为各个行业和成熟度水平的企业带来可量化的业务价值。
人工智能扩展中的运营模式困境
人工智能的扩展往往不是因为技术上的缺陷，而是由于运营模式的缺陷。许多组织仍然被困在试点项目和原型的循环中，这些项目无法扩展或与更广泛的战略目标整合。这些相互独立的努力，由技术至上的思维驱动，导致企业难以实现人工智能投资的切实成果，从而陷入停滞。
缺乏强大的运营模式会导致工作碎片化、重复工作和工具使用不足。没有明确的使用案例和技术与业务目标的对齐，资源会被浪费，势头也会丧失。为了发挥GenAI的真正潜力，企业必须转向以策略为主导的框架，使AI项目嵌入企业优先事项，并通过纪律严明的执行和治理进行指导。
战略运营模式架构
一个精心设计的战略运营模型，犹如一座桥梁，将人员、流程和技术紧密相连，为生成式AI的有效扩展铺就了坚实的道路。在众多模型中，中央催化剂、联邦力量、混合视野和生态系统指挥家这四种关键模型脱颖而出，它们各自提供了一套灵活的框架，能够根据不同企业的需求以及成熟度水平，在治理、创新和业务之间找到最佳的平衡点。
1. 中央催化剂模型
中央催化剂模型将GenAI活动汇聚于一个权威机构之下，这种集中式的管理模式在早期采用人工智能技术的企业以及那些处于高度监管行业的企业中尤为适用。它通过统一的规划和调配，确保了人工智能应用的一致性，极大地简化了治理流程，并且能够加速技能的积累与发展。然而，这种模式也并非完美无缺，它在一定程度上可能会限制跨部门多样化运营需求的灵活性，对于那些业务板块差异较大、创新需求多元的企业来说，可能会成为发展的瓶颈。
2. 联邦力量模型
联邦力量模型则采取了一种平衡的策略，它在集中团队的指导和共享服务的支撑下，赋予各个业务单元在特定领域开展AI计划的自主权。这种模式既能够保证企业整体战略的一致性，又为各个业务单元提供了足够的空间来进行可扩展的创新尝试。它犹如一个精心编织的网络，将企业的各个部分紧密相连，同时又赋予每个节点足够的活力，使其能够在人工智能的浪潮中找到适合自己的发展路径。
3. 混合地平线模型
混合地平线模型是一种极具动态性的结构，它巧妙地融合了集中式和分布式模型的元素。这种模型与组织的成熟度紧密相连，能够根据组织在不同发展阶段的业务优先事项以及技术能力的变化，灵活地调整GenAI的扩展策略。它就像是一个能够自我调节的生态系统，随着组织内外部环境的变化而不断进化，确保企业在人工智能的应用上始终能够保持最佳的状态。
4. 生态系统指挥家模型
生态系统指挥家模型则将视野进一步拓展，它不再局限于企业内部的资源和能力，而是积极向外寻求合作，与外部供应商、客户，甚至是竞争对手携手共进。通过这种广泛的合作，它促进了协作创新，构建了共享平台，并且打造了一个扩展的数据生态系统，从而能够为多利益相关者创造巨大的价值。这种模型充分体现了在人工智能时代，开放合作、互利共赢的重要性，它为企业提供了一个全新的视角，使其能够在更广阔的舞台上发挥人工智能的潜力。
建设面向人工智能的企业
建设具备人工智能能力的企业，绝非仅仅是部署一项新技术那么简单，它需要一场全方位的变革。这场变革涵盖了从数据管理到人员培训，从流程优化到基础设施建设，再到治理体系完善的各个层面。通过聚焦于五个核心支柱——数据、人员、流程、基础设施和治理，组织能够在整个企业范围内为可持续、可扩展且负责任的通用人工智能（GenAI）的采用筑牢根基。
1. 数据基础卓越
在生成式人工智能的世界里，数据就是新的石油，是驱动一切运转的核心动力。一个强大的数据策略至关重要，它包括完善的数据治理机制、严格的质量控制流程、精准的数据标记以及跨平台无缝集成的能力。企业必须将数据提升到战略资产的高度来对待，并且建立起相应的流程，确保数据能够持续优化，并且在负责任的前提下为各方提供访问权限。只有这样，企业才能够在人工智能的赛道上拥有充足的燃料，驱动其不断前行。
2. 人员与文化变革
生成式人工智能的广泛应用，将彻底改变员工在劳动力市场中的角色和定位。企业需要重新思考如何将员工融入这一全新的技术环境之中，这包括为他们提供必要的教育和培训，帮助他们提升技能，了解变革管理的重要性，并且营造一个鼓励实验和协作的工作环境。当员工深刻感受到自己是人工智能应用的参与者和受益者，而不是被动的被取代者时，他们将会更加积极主动地拥抱这项技术，从而极大地提升企业的整体生产力。
3. 人工智能流程重设计
为了充分发挥生成式AI的潜力，企业的业务工作流程必须进行彻底的重新设计。组织需要精心挑选并突出展示那些能够通过利用AI实现自动化决策、增强员工能力或者提供预测能力的工作流程，并且建立起持续改进的循环机制。这样，随着生成式AI技术的不断发展和演进，这些重新设计的工作流程也能够随之变化，始终保持最佳的运行状态。
4. 可扩展平台基础设施
云原生平台、API和微服务是实现生成式AI应用程序不可或缺的基础设施。然而，仅仅拥有这些还不够，强大的云原生基础设施还必须能够支持机器学习运营（MLOps），从而确保人工智能模型的开发、测试和部署能够在一条顺畅的流水线上进行。这就好比是为人工智能的应用搭建了一条高速公路，让其能够快速、高效地从实验室走向实际应用，为企业创造价值。
5. 综合治理框架
清晰明确的治理结构是确保人工智能道德、安全和合规使用的关键防线。这些结构需要涵盖工作流程的方方面面，明确规定人工智能风险和伦理官员的角色和职责，并且建立起关于人工智能预期行为的共识，使其与监管要求和社会规范保持高度一致。只有这样，企业才能够在人工智能的探索之路上走得稳健、走得长远。
技术架构战略
在当今竞争激烈、复杂多变的商业环境中，大多数企业为了在人工智能领域占据一席之地，纷纷采用了混合AI基础设施策略。这种策略巧妙地将第三方基础模型与企业内部的应用程序以及专有数据相结合，既保持了对风险、成本和性能的有效控制，又为企业提供了足够的灵活性来应对各种不同的业务场景。在实施这一战略的过程中，有几个关键的使能因素至关重要。
1. 高级MLOps管道
高级MLOps管道是管理生成式AI模型生命周期的核心工具。它能够确保从模型的开发、训练到部署、监控和优化的每一个环节都能够高效、有序地进行。通过这一管道，企业可以实现模型的快速迭代和持续改进，从而始终保持在技术前沿，为业务提供最强大的支持。
2. 消除孤岛的数据流动性框架
在数据管理方面，企业必须打破传统的数据孤岛，建立起一个能够实现数据自由流动的框架。这样，数据能够在企业内部的各个部门和业务流程之间无缝传递，充分发挥其价值。同时，这种数据流动性框架还能够确保数据的完整性和一致性，为企业的人工智能应用提供高质量的数据保障。
3. 实施安全访问控制
安全是人工智能应用的基石。企业必须实施严格的安全访问控制措施，确保只有经过授权的人员和系统才能够访问和使用数据。这不仅能够保护企业的核心数据资产免受外部威胁的侵害，还能够确保人工智能模型在合法合规的框架内运行，避免因数据泄露等问题而引发的法律风险和声誉损失。
4. 实时监控工具
实时监控工具是优化系统性能和保障系统完整性的利器。通过这些工具，企业可以实时了解人工智能系统的运行状态，及时发现并解决可能出现的性能瓶颈和故障问题。同时，实时监控还能够为企业提供关于系统运行效果的实时反馈，帮助企业根据实际情况及时调整策略，确保人工智能应用始终能够达到预期的业务目标。
这些功能的有机结合，有助于将AI系统与企业现有的技术架构无缝集成，使企业在不给IT基础设施带来过重负担的前提下，实现人工智能应用的快速扩展和高效运行。通过这种精心设计的技术架构战略，企业不仅能够充分发挥人工智能的潜力，还能够确保其应用过程的稳定、安全和可持续发展。
GenAI运营工作力量的演变
与一些人所担忧的不同，成功的生成式人工智能（GenAI）整合并非意味着对劳动力的简单取代，而是一场深刻的劳动力增强革命。组织必须积极投资于员工的再培训计划，并且精心设计一系列项目，这些项目不仅要展示人工智能的强大功能，更要强调它如何增强员工的职位角色，而不是取代这些职位。通过这种方式，员工能够更好地理解人工智能的价值，并且将其融入到自己的工作中，从而实现人机协同的最佳效果。
领先的企业已经敏锐地察觉到了这一趋势，并且开始着手创建混合角色，将领域专业知识与人工智能技能深度融合。这种融合不仅推动了人工智能工具在企业内部的广泛采用，还为企业的业务发展带来了更好的结果。例如，指令工程师这一新兴职位，他们专门负责设计有效的GenAI系统指令，将复杂的业务需求精准地转化为可执行的AI命令输入。这些指令工程师就像是企业与人工智能之间的桥梁，确保了人工智能能够准确地理解和满足企业的实际需求。
AIOrchestrators则是另一类重要的专业人员，他们专注于管理涉及多个AI工具的工作流程。在企业日益复杂的人工智能应用环境中，确保不同工具之间的集成和结果的一致性至关重要。AIOrchestrators通过精心规划和协调，使得多个AI工具能够协同工作，发挥出最大的效能。
AI治理领导则肩负着道德和合规的重任，他们是确保人工智能模型在法律框架内透明运作的关键角色。在人工智能快速发展的今天，道德和合规问题日益凸显，AI治理领导通过制定和执行相关政策，为企业的人工智能应用保驾护航，使其能够在合法合规的轨道上稳健前行。
这些新兴职位的出现，充分展示了组织如何通过不断演变，将人工智能技能深度嵌入到日常运营之中。它们不仅为企业带来了新的活力和创造力，还为企业在人工智能时代的可持续发展奠定了坚实的人才基础。
为AI成功设计组织
在人工智能时代，成功的组织都具备一个共同的特点，那就是采用跨功能协作模式。他们不再将人工智能视为一个单纯的技术项目，而是将业务领导、IT、法律、合规和数据科学等各个领域的专家整合到联合举措之中。这种跨功能的协作模式能够创造出强大的协同效应，让不同领域的专家能够充分发挥自己的优势，共同为人工智能的应用出谋划策。同时，它还能够增强各方的责任感，加速人工智能的采用进程，使其更快地为企业创造价值。
在组织内部，明确的工作流程设计同样至关重要。组织需要精心定义工作流程，让人工智能在其中承担起重复性或数据密集型任务的重任，而人类团队则专注于监督、战略规划和创造性工作。这种合理的劳动分工，不仅能够充分发挥人工智能的效率优势，还能够将人类的智慧和创造力发挥到极致。通过这种方式，组织能够在提高速度和可扩展性的同时，确保工作质量不受影响，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
推动创新的治理
有效的AI治理并非是对创新的限制，而是一种催化剂。领先的组织从人工智能应用的最初阶段就将治理框架嵌入其中，确保AI系统建立在公平、透明、数据隐私等基本原则之上。这种积极主动的治理方式，不仅有助于维持企业的信任、合规性和问责制，还能够推动负责任的人工智能发展，使其更好地服务于企业的业务目标和社会价值。
在实施治理的过程中，最佳实践包括为每个AI使用案例进行详尽的风险评估，这能够帮助企业提前识别潜在的风险点，并采取相应的措施加以防范。同时，实施自动化监督工具能够实时监控人工智能系统的运行状态，确保其始终按照既定的规则和标准运行。保持透明的审计记录则为企业提供了一个可追溯的证据链，方便在出现问题时能够迅速定位原因并加以解决。此外，根据不断变化的法规（如欧盟AI法案）及时调整政策，能够确保企业的人工智能应用始终符合最新的法律要求，避免因违规而遭受不必要的损失。
通过将治理融入设计的全过程，组织能够有效避免在后期进行昂贵的重新设计，大大缩短部署时间，并且显著降低运营和声誉风险。最终，企业能够在信心十足和掌控全局的前提下，实现大规模的创新，从而在人工智能时代赢得竞争优势。
测量GenAI的价值
从生成式人工智能（GenAI）中准确衡量价值，是实现持续扩展的关键环节。成功的组织早已超越了仅仅关注技术性能的狭隘视角，而是将焦点放在了实际的业务成果之上。核心指标涵盖了用户采用率、自动化工作流程的百分比以及生产力提升和成本降低等关键业务KPI。这些指标能够帮助企业直观地了解GenAI项目是否真正为企业带来了运营效率的提升和战略优势的增强。
一个结构化的绩效框架是衡量GenAI价值的有力工具。它将领先指标（如员工参与度和系统使用情况）与滞后指标（包括收入增长和投资回报率ROI）有机结合。这种结合使得团队能够在部署的影响或部署结果的更早阶段就观察到相关指标的变化，从而及时发现问题并采取措施加以改进。此外，组织一个持续的反馈循环至关重要。通过积极采取员工和用户所表达的意见和建议，企业能够让生成式人工智能部署随着时间的推移不断优化，以最少的投资和最小的浪费努力，实现价值的最大化。
总结
扩展生成式人工智能，绝非仅仅是将一项酷炫的技术推向市场那么简单，而是一种具有深远战略意义的举措。它要求组织精心选择运营模式，确保人工智能计划从一开始就将治理纳入其中，并且对团队进行全面的再培训，以有效地实现业务目标。当组织将人工智能视为一项核心企业能力，而不是一个可有可无的附加项时，它才能够以一种可衡量、可扩展的方式，为客户创造真正的价值。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
