如果运营模型（xíng）定义了组织如何定位人员，流（liú）程和技术（shù）以实现客（kè）户（hù）价值，那么具有（yǒu）AI优先运营模型的公司就（jiù）是那些优先使用AI以便（biàn）将（jiāng）更（gèng）多的（de）智能和自动化编织到公司的产品，流程（chéng），和（hé）经验。

在2020年（nián）7月的梅蒂斯战（zhàn）略（luè）数字研讨会上从100多（duō）个（gè）全球CIO收集（jí）的数据（jù）体（tǐ）现了AI优先运营模（mó）式的趋（qū）势：66%的（de）CIO表示他（tā）们有团队专注于识别AI用例，进行试（shì）点并扩展可（kě）改善的案例（lì）结果。在目前没有资（zī）源（yuán）专注于（yú）此（cǐ）的CIO中，大约60%的（de）CIO表（biǎo）示正（zhèng）在其（qí）路线图上（shàng）。

在与《财富》 500强公司的合作中，我们确定了（le）成功过渡到以人工智（zhì）能为先的组（zǔ）织之（zhī）间的共同特征。以下是数字领导者可以采取（qǔ）的一（yī）系列明智的（de）第一步，以启动，加速或（huò）纠正他们的AI转换。

1.规范对人工智能的（de）理（lǐ）解

火星首（shǒu）席（xí）数字官Sandeep Dadlani等数字先（xiān）锋已经（jīng）采取了战略性方法来正（zhèng）规（guī）化对（duì）AI的（de）理解。在7月与Metis Strategy的对话（huà）中（zhōng），Dadlani表示，他故（gù）意推迟了正式AI课程的开发，转而采用以业务为（wéi）中心的方法（fǎ），该方法将“帮助人们（men）通过解决环（huán）境中的问题来学习。”团队接（jiē）触（chù）到每个业务和市场，并（bìng）首（shǒu）先（xiān）了解需要解决的问题（tí），然后应（yīng）用AI和以用（yòng）户（hù）为中（zhōng）心的（de）概念（niàn）来（lái）解决它们（men）。与高级领导者进行的快速头脑风暴会议也可（kě）以帮助加深组织对AI的理解（jiě）。在垂（chuí）直轴上使（shǐ）用具有AI技术（例如，有监督（dū）的机器（qì）学（xué）习（xí），无监督的机器（qì）学习，自然语（yǔ）言处理）的简单矩阵，以及在水（shuǐ）平轴上具有业务问（wèn）题的矩阵，可以用来（lái）构（gòu）建对话框架。然后，主持人描述（shù）了每种技术（shù）的（de）可能（néng）性，高级领导（dǎo）者集思广益用（yòng）例来解决现有的业务问题。高级（jí）领导者可以在（zài）自（zì）己的团队（duì）中重复进行此练习，以（yǐ）确（què）保这（zhè）种（zhǒng）理解在整（zhěng）个组织中（zhōng）不断扩（kuò）散。

2.定义人工智能（néng）如何推（tuī）动（dòng）业务（wù）发（fā）展并创造更多（duō）获胜方式（shì）

有效的策略以最简单（dān）的形式回答了（le）两个（gè）主要问（wèn）题：在哪里玩和如（rú）何获胜。以人工智能（néng）为先（xiān）的公司使用AI创造更（gèng）多的取胜方式，例如提供个性化体验（yàn）或（huò）创建可指数扩展的功能（néng）。作为数字化领（lǐng）导者，阐明人（rén）工智（zhì）能与业务成（chéng）果之（zhī）间的关系对于达（dá）成认可至关（guān）重要。具（jù）体而言（yán），公司应（yīng）准确定义AI计划（huá）将如何影响您的业（yè）务模型的各个方面，包括客户价值主张（例如，客户为什么购买（mǎi）），利润公式（例（lì）如，我们（men）如何（hé）实（shí）现利润）以及（jí）关键资源（yuán）/流程（例如，如何我们创造并交付价值）。

知道这些（xiē）问题的答案通常是为AI计划提供初始资金的（de）先（xiān）决条（tiáo）件，但是许多高管未（wèi）能（néng）以与（yǔ）业务产生共鸣的（de）方式进行解释。我们建议与（yǔ）主要利益相关（guān）者进行一系列的一（yī）对一（yī）会议（yì），以确保获（huò）得有关AI投资如（rú）何改善业务模（mó）型和实现目标成果的清（qīng）晰故事。寻（xún）找有关AI如何（hé）改善您（nín）的业（yè）务模型的（de）灵（líng）感吗（ma）？查看我们与AI先驱Sherif Mityas（TGI星期五）和Vijay Sankaran（TD Ameritrade）的讨（tǎo）论。

3.找出将限制（zhì）您的AI转型的数字基础裂缝

人工智能驱动的（de）业务成果（guǒ）的承诺吸（xī）引了高级领导者，但（dàn）是技术和组织上的僵（jiāng）化往往介于快速获胜和真（zhēn）正（zhèng）的企业范（fàn）围内的转（zhuǎn）型（xíng）之（zhī）间。数字化（huà）领导者必须制定（dìng）全面的路线图，其中包括两（liǎng）项（xiàng）投资，以（yǐ）赢得快速胜利，同时加强数字基础。以下是一些有助于实现（xiàn）顺利运行的建议：

4.摆脱部（bù）落的运（yùn）作模式

大型企（qǐ）业，不管他们（men）是（shì）否承认，通常都按照由损益表，业务部门和职能定义的“部落”运（yùn）作。绩效激（jī）励措施（shī）与这些部落保持（chí）一致，在（zài）进行战（zhàn）略规（guī）划和（hé）资本配置活动时会（huì）产生“我们与他们”的心态。这导致了一个（gè）由（yóu）不同数据和应用程序组成的技术（shù）产业，每个数据和应用（yòng）程序旨在推动有益（yì）于某个部落的（de）成果。人工智能优先组织（zhī）超（chāo）越（yuè）了组（zǔ）织（zhī）孤岛，并在（zài）标准的（de）数字基础上积极（jí）致力于重（chóng）建企业。例如，微软（ruǎn）在其数字（zì）化转型期间将IT重命（mìng）名为“核（hé）心服务”，以表示（shì）其（qí）与（yǔ）BU无关的纵向，新（xīn）使命，即提供组织可用（yòng）来构建（jiàn）运行整个公司（sī）的流程的组件。

5.集（jí）中和标准（zhǔn）化您（nín）的数据，以全面了解客户

由于部族结构的（de）原因，跨（kuà）组（zǔ）织出现的不同的（通（tōng）常是不（bú）兼容的）应用（yòng）程序和数据源使连接（jiē）不（bú）同客户交（jiāo）互之间的点变得困（kùn）难。许多组织已经意识到了这一缺（quē）点，并启动（dòng）了多年计划来构建企（qǐ）业范围的数据平台（tái）（或“数据湖”），以（yǐ）吸收，关联和（hé）集成所有数据源，并开发出客（kè）户的（de）360度（dù）视图。借助跨组（zǔ）织过程（chéng）的受（shòu）信任数据源，公司可以使用（yòng）监督学（xué）习算法来（lái）开发AI应用程序（xù），从而抢先（xiān）识别可能流失的客户并主动将业（yè）务扩展到高风险客户。