眼下几乎没有哪个话题像人工智能这样让企业如此关注。一些企业担心掉队，另一些则因风险、法律问题和夸大的承诺而感到不安。在实践中，常常出现类似的景象：个别员工自行使用人工智能工具，试点项目启动后始终停留在测试阶段，缺少一条清晰的路线。然而，关键问题不在于企业是否使用人工智能，而在于如何使用才能产生真正的效益。
从问题出发，而不是从工具出发
入门时最常见的错误，是先从技术开始，然后再寻找应用。反过来做更有效：我们今天在哪里浪费时间？哪里会出错，哪些知识闲置在文件中，人们在哪里等待信息？
好的切入点往往藏在不起眼之处：文件编制和报告、检测与质量数据的分析、标准和法规的检索、审核的准备，或国际项目中的翻译。在这些地方，人工智能能明显减轻负担，为需要经验和判断力的工作腾出空间。
人工智能放大已有的东西
人工智能不能替代运转良好的流程，而是一个放大器。在流程清晰、数据得到维护、职责明确的地方，人工智能让组织更快、更好。在流程不清、数据残缺的地方，它会让混乱成倍增加。
因此，在企业投资工具之前，值得先诚实地审视一下基础：流程是否有描述，数据是否可靠，职责是否明确？往往正是这些前期工作，成为整个项目最大的收获。
责任仍在于人
人工智能可以起草文稿、识别模式并提出建议。决策的责任仍在于人。必须能够检查结果、理解局限并发现错误。此外还需要关于数据保护、保密和知识产权的明确规则。
随着欧盟《人工智能法案》的出台，负责任的使用也不再是自愿选择的问题。该法案要求企业确保员工具备足够的人工智能素养等。尽早制定有约束力的准则，可以防止不受控制的“影子使用”，并为所有相关方带来确定性。
起决定作用的是组织能力
人工智能能否发挥作用，与其说取决于软件，不如说取决于组织。需要有了解人工智能能做什么、不能做什么的人，需要对应用的选择、放行和持续发展有明确的职责，还需要一种允许尝试、鼓励学习的文化。
循序渐进的做法已被证明行之有效：从小处着手，衡量效果，从经验中学习，并有针对性地推广成功的应用。这样，人工智能就不会成为 IT 部门的项目，而成为整个企业的一项能力。
结论
人工智能不是 IT 问题，而是领导任务。从具体效益出发、制定明确规则并赋能员工的企业，能把一项技术变成真正的进步。
最后，开个玩笑
担心网络犯罪和借助人工智能的诈骗是合乎逻辑的。但请记住：防范此类损害的最佳保护，仍然在两耳之间、双眼之后。它免费、无需更新，在人工智能时代也明确允许继续使用。
作者： Johann Spies，SPIES CONSULT。进一步了解我们的方法： 数字化与人工智能 和 管家精神.
图片来源
- 标题图片，生产中的工业机器人：照片作者 Homa Appliances ，来源 Unsplash
- 用于检测与质量数据的实验室自动化设备：照片作者 Julia Koblitz ，来源 Unsplash
- 检查仍是人的工作：照片作者 National Cancer Institute ，来源 Unsplash
