这种领导层的转变可能会成就或破坏您的 Gen AI 战略

快速阅读: 《所有工作》消息，TEKsystems高管强调生成式AI成功需明确业务目标、情感管理和伦理治理，主张技术应辅助而非取代人类，呼吁领导者务实推进AI应用。

生成式AI的成功始于业务明确性、情感智慧和道德规范。领导者必须明确目标并快速验证原型，以从生成式AI中看到真正的价值。有效的生成式AI应用需要解决抵触情绪、风险及人为因素。随着技术加速创造商业战略的风暴，组织领导者正在正确地提出一个至关重要的问题：我们需要什么样的心态才能成功应用生成式AI？

TEKsystems全球服务（TGS）高级副总裁兼总经理里克·马丹在一次采访中与我分享道，答案不是急于追求新工具——而是要将这种热情扎根于业务明确性、情感智慧和与抱负相匹配的治理中。

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通过近三十年的技术领导生涯，马丹看到了许多炒作的起起落落。但谈到生成式AI时，他明确表示：尽管可能性是广阔的，但过程必须从深度反思和有意设计开始。

**从过去学习，迈向未来**
TGS与AI的旅程并不是从生成模型开始的，而是从将近八年前的传统机器学习框架开始的。该公司的早期成功源于硬核业务问题，这些问题要求精确性和创造力——例如帮助一家全球石油和天然气公司预测数百万美元的海底传感器的使用寿命终结。仅此项目就通过使用预测模型来预测和预防设备故障，节省了数千万美元。

从那里开始，TGS团队将其人工智能专业知识扩展到芯片制造商的制造优化，并后来扩展到金融到电信等多个行业的欺诈检测、客户服务自动化和文档处理。但马丹解释说，真正的转折点是在2022年底生成式AI出现时到来的。不再局限于确定性工作流程，组织开始探索更加自主、目标导向的人工智能代理，这些代理能够在没有严格基于规则的结构的情况下得出见解并采取行动。这一转变开启了一个充满机会和复杂性的新世界。

一个具有代表性的案例涉及一家全球零售商，最初它利用传统机器学习来个性化在线购物体验。虽然结果很好——提升了用户体验和转化率——但引入生成式AI代理带来了显著提升。这些代理不仅通过实时协同（例如在安全和交易代理之间）提高了欺诈检测能力，还大幅提升了NPS（净推荐值）。

然而，正如马丹警告的那样，从改良到转型的飞跃不仅仅需要技术。

**意识先于代码**
对马丹来说，最成功的生成式AI项目始于关于组织最重要事项的坦诚对话。在任何系统架构或代理部署之前，TGS会通过一个发现过程引导其客户，这个过程专注于他所说的“业务认知”。真正塑造战略决策的压力是什么——经济、监管、利益相关者驱动的？无论是在客户满意度、成本优化还是新收入方面，期望的具体成果是什么？

这不仅仅是哲学上的。它是实用的。太多公司陷入让技术术语或平台供应商主导对话的陷阱，而没有真正定义成功意味着什么。

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通过锚定在成果挂钩上——无论是稳定波动供应链中的利润率还是恢复历史效率基准——生成式AI投资便与可衡量、有影响力的成果挂钩。一旦确立了这种清晰度，成功现在就是关于从最小可行产品快速过渡到具有真实用户影响的代理解决方案。

**应对抵触情绪、风险和现实**
即使有了正确的愿景，生成式AI的应用也不是一帆风顺的。马丹紧密围绕一个四部分框架来解决常见的实施挑战：心理抗拒、技术集成、结构性错配和系统风险。但他有自己的独特见解，首先是他所说的“情感变革管理（ECM）”。

在他看来，太多组织低估了人工智能整合中的人类因素。角色正在变化，旧系统正在淘汰，长期的工作方式正在瓦解。“情感变革管理几乎成为反对者的青蛙煮沸，”他说。有意义的采用发生在组织尊重情感现实的时候——而不是强行推翻它们。

技术上，旧系统、不一致的数据质量和信息孤岛仍可能阻碍最令人期待的AI计划。结构上，马丹建议成立跨部门指导小组，不仅是为了确保利益相关者的支持，也是为了反映数据和人工智能触及企业每个部分的事实。生成式AI超越了IT；它是业务转型的核心驱动力。

从数据隐私和偏见抑制到幻觉控制和IP保护，每一个生成式解决方案都必须由强大的治理支持。内部，TGS在其简单但有力的缩写词FATE下制定了其人工智能伦理：公平、负责、透明和道德。

他们的法律团队在治理中扮演着核心角色，审查模型、红线和输出，以确保合规和社会责任。对于缺乏内部审计职能的客户，马丹建议利用专门的人工智能治理公司从零开始构建这种监督结构。

**炒作很响亮——但现实才是关键**
马丹很快指出生成式AI目前所处的炒作周期。他见过首席执行官们宣布他们将用人工智能代理而非人类运行数十亿美元的业务的言论。但正如他分享的那样，许多早期吹嘘者现在正在改变方向。客户满意度和商业成果有所下降，公司重新认识到一个古老的企业教训：人仍然很重要。

“没有什么能真正像实验室里构建的东西那样与我们内心的独特之处竞争——我们的灵魂和精神，”他说。“但确实存在代码，它可以成为伴侣，可以成为补充，可以成为这些事物的加速器。”

在马丹看来，生成式AI的未来必须进行重新校准——不是去人化，而是走向和谐。这意味着建立这样的系统：代理协助而非取代，人工智能增强信任而非破坏信任，技术野心永远不会超出道德责任。

**带着务实的乐观前行**
人工智能创新的步伐将继续加快，未能适应的企业将发现自己被甩在后面。正如马丹强调的那样，适应涉及关注人性、伦理和业务严谨性来推动变革。对于希望利用生成式AI的领导者来说，关键是暂停下来，提出正确的问题，并在清晰、同理心和问责制的基础上建设。

因为在代理能力的世界中，仍然是人类的心态决定了旅程是成功还是停滞。

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标签：人工智能领导力科技

(以上内容均由Ai生成)