擴展生成式人工智能：解鎖實際業務價值的運營模式革新
生成式人工智能具有帶來重大變革的潛力。然而，許多組織在有效擴展其實施方面存在困難，不是因為技術限制，而是由于運營模式薄弱。本文將深入探討企業如何通過采用以戰略為主導的框架、建立人工智能就緒的基礎、以及確保人、流程和技術之間的齊心協力來解決這一問題。它介紹了四種經過驗證的運營模式架構，并概述了生成式人工智能可持續采用所需的關鍵支柱，旨在為各個行業和成熟度水平的企業帶來可量化的業務價值。
人工智能擴展中的運營模式困境
人工智能的擴展往往不是因為技術上的缺陷，而是由于運營模式的缺陷。許多組織仍然被困在試點項目和原型的循環中，這些項目無法擴展或與更廣泛的戰略目標整合。這些相互獨立的努力，由技術至上的思維驅動，導致企業難以實現人工智能投資的切實成果，從而陷入停滯。
缺乏強大的運營模式會導致工作碎片化、重復工作和工具使用不足。沒有明確的使用案例和技術與業務目標的對齊，資源會被浪費，勢頭也會喪失。為了發揮GenAI的真正潛力，企業必須轉向以策略為主導的框架，使AI項目嵌入企業優先事項，并通過紀律嚴明的執行和治理進行指導。
戰略運營模式架構
一個精心設計的戰略運營模型，猶如一座橋梁，將人員、流程和技術緊密相連，為生成式AI的有效擴展鋪就了堅實的道路。在眾多模型中，中央催化劑、聯邦力量、混合視野和生態系統指揮家這四種關鍵模型脫穎而出，它們各自提供了一套靈活的框架，能夠根據不同企業的需求以及成熟度水平，在治理、創新和業務之間找到最佳的平衡點。
1. 中央催化劑模型
中央催化劑模型將GenAI活動匯聚于一個權威機構之下，這種集中式的管理模式在早期采用人工智能技術的企業以及那些處于高度監管行業的企業中尤為適用。它通過統一的規劃和調配，確保了人工智能應用的一致性，極大地簡化了治理流程，并且能夠加速技能的積累與發展。然而，這種模式也并非完美無缺，它在一定程度上可能會限制跨部門多樣化運營需求的靈活性，對于那些業務板塊差異較大、創新需求多元的企業來說，可能會成為發展的瓶頸。
2. 聯邦力量模型
聯邦力量模型則采取了一種平衡的策略，它在集中團隊的指導和共享服務的支撐下，賦予各個業務單元在特定領域開展AI計劃的自主權。這種模式既能夠保證企業整體戰略的一致性，又為各個業務單元提供了足夠的空間來進行可擴展的創新嘗試。它猶如一個精心編織的網絡，將企業的各個部分緊密相連，同時又賦予每個節點足夠的活力，使其能夠在人工智能的浪潮中找到適合自己的發展路徑。
3. 混合地平線模型
混合地平線模型是一種極具動態性的結構，它巧妙地融合了集中式和分布式模型的元素。這種模型與組織的成熟度緊密相連，能夠根據組織在不同發展階段的業務優先事項以及技術能力的變化，靈活地調整GenAI的擴展策略。它就像是一個能夠自我調節的生態系統，隨著組織內外部環境的變化而不斷進化，確保企業在人工智能的應用上始終能夠保持最佳的狀態。
4. 生態系統指揮家模型
生態系統指揮家模型則將視野進一步拓展，它不再局限于企業內部的資源和能力，而是積極向外尋求合作，與外部供應商、客戶，甚至是競爭對手攜手共進。通過這種廣泛的合作，它促進了協作創新，構建了共享平臺，并且打造了一個擴展的數據生態系統，從而能夠為多利益相關者創造巨大的價值。這種模型充分體現了在人工智能時代，開放合作、互利共贏的重要性，它為企業提供了一個全新的視角，使其能夠在更廣闊的舞臺上發揮人工智能的潛力。
建設面向人工智能的企業
建設具備人工智能能力的企業，絕非僅僅是部署一項新技術那么簡單，它需要一場全方位的變革。這場變革涵蓋了從數據管理到人員培訓，從流程優化到基礎設施建設，再到治理體系完善的各個層面。通過聚焦于五個核心支柱——數據、人員、流程、基礎設施和治理，組織能夠在整個企業范圍內為可持續、可擴展且負責任的通用人工智能（GenAI）的采用筑牢根基。
1. 數據基礎卓越
在生成式人工智能的世界里，數據就是新的石油，是驅動一切運轉的核心動力。一個強大的數據策略至關重要，它包括完善的數據治理機制、嚴格的質量控制流程、精準的數據標記以及跨平臺無縫集成的能力。企業必須將數據提升到戰略資產的高度來對待，并且建立起相應的流程，確保數據能夠持續優化，并且在負責任的前提下為各方提供訪問權限。只有這樣，企業才能夠在人工智能的賽道上擁有充足的燃料，驅動其不斷前行。
2. 人員與文化變革
生成式人工智能的廣泛應用，將徹底改變員工在勞動力市場中的角色和定位。企業需要重新思考如何將員工融入這一全新的技術環境之中，這包括為他們提供必要的教育和培訓，幫助他們提升技能，了解變革管理的重要性，并且營造一個鼓勵實驗和協作的工作環境。當員工深刻感受到自己是人工智能應用的參與者和受益者，而不是被動的被取代者時，他們將會更加積極主動地擁抱這項技術，從而極大地提升企業的整體生產力。
3. 人工智能流程重設計
為了充分發揮生成式AI的潛力，企業的業務工作流程必須進行徹底的重新設計。組織需要精心挑選并突出展示那些能夠通過利用AI實現自動化決策、增強員工能力或者提供預測能力的工作流程，并且建立起持續改進的循環機制。這樣，隨著生成式AI技術的不斷發展和演進，這些重新設計的工作流程也能夠隨之變化，始終保持最佳的運行狀態。
4. 可擴展平臺基礎設施
云原生平臺、API和微服務是實現生成式AI應用程序不可或缺的基礎設施。然而，僅僅擁有這些還不夠，強大的云原生基礎設施還必須能夠支持機器學習運營（MLOps），從而確保人工智能模型的開發、測試和部署能夠在一條順暢的流水線上進行。這就好比是為人工智能的應用搭建了一條高速公路，讓其能夠快速、高效地從實驗室走向實際應用，為企業創造價值。
5. 綜合治理框架
清晰明確的治理結構是確保人工智能道德、安全和合規使用的關鍵防線。這些結構需要涵蓋工作流程的方方面面，明確規定人工智能風險和倫理官員的角色和職責，并且建立起關于人工智能預期行為的共識，使其與監管要求和社會規范保持高度一致。只有這樣，企業才能夠在人工智能的探索之路上走得穩健、走得長遠。
技術架構戰略
在當今競爭激烈、復雜多變的商業環境中，大多數企業為了在人工智能領域占據一席之地，紛紛采用了混合AI基礎設施策略。這種策略巧妙地將第三方基礎模型與企業內部的應用程序以及專有數據相結合，既保持了對風險、成本和性能的有效控制，又為企業提供了足夠的靈活性來應對各種不同的業務場景。在實施這一戰略的過程中，有幾個關鍵的使能因素至關重要。
1. 高級MLOps管道
高級MLOps管道是管理生成式AI模型生命周期的核心工具。它能夠確保從模型的開發、訓練到部署、監控和優化的每一個環節都能夠高效、有序地進行。通過這一管道，企業可以實現模型的快速迭代和持續改進，從而始終保持在技術前沿，為業務提供最強大的支持。
2. 消除孤島的數據流動性框架
在數據管理方面，企業必須打破傳統的數據孤島，建立起一個能夠實現數據自由流動的框架。這樣，數據能夠在企業內部的各個部門和業務流程之間無縫傳遞，充分發揮其價值。同時，這種數據流動性框架還能夠確保數據的完整性和一致性，為企業的人工智能應用提供高質量的數據保障。
3. 實施安全訪問控制
安全是人工智能應用的基石。企業必須實施嚴格的安全訪問控制措施，確保只有經過授權的人員和系統才能夠訪問和使用數據。這不僅能夠保護企業的核心數據資產免受外部威脅的侵害，還能夠確保人工智能模型在合法合規的框架內運行，避免因數據泄露等問題而引發的法律風險和聲譽損失。
4. 實時監控工具
實時監控工具是優化系統性能和保障系統完整性的利器。通過這些工具，企業可以實時了解人工智能系統的運行狀態，及時發現并解決可能出現的性能瓶頸和故障問題。同時，實時監控還能夠為企業提供關于系統運行效果的實時反饋，幫助企業根據實際情況及時調整策略，確保人工智能應用始終能夠達到預期的業務目標。
這些功能的有機結合，有助于將AI系統與企業現有的技術架構無縫集成，使企業在不給IT基礎設施帶來過重負擔的前提下，實現人工智能應用的快速擴展和高效運行。通過這種精心設計的技術架構戰略，企業不僅能夠充分發揮人工智能的潛力，還能夠確保其應用過程的穩定、安全和可持續發展。
GenAI運營工作力量的演變
與一些人所擔憂的不同，成功的生成式人工智能（GenAI）整合并非意味著對勞動力的簡單取代，而是一場深刻的勞動力增強革命。組織必須積極投資于員工的再培訓計劃，并且精心設計一系列項目，這些項目不僅要展示人工智能的強大功能，更要強調它如何增強員工的職位角色，而不是取代這些職位。通過這種方式，員工能夠更好地理解人工智能的價值，并且將其融入到自己的工作中，從而實現人機協同的最佳效果。
領先的企業已經敏銳地察覺到了這一趨勢，并且開始著手創建混合角色，將領域專業知識與人工智能技能深度融合。這種融合不僅推動了人工智能工具在企業內部的廣泛采用，還為企業的業務發展帶來了更好的結果。例如，指令工程師這一新興職位，他們專門負責設計有效的GenAI系統指令，將復雜的業務需求精準地轉化為可執行的AI命令輸入。這些指令工程師就像是企業與人工智能之間的橋梁，確保了人工智能能夠準確地理解和滿足企業的實際需求。
AIOrchestrators則是另一類重要的專業人員，他們專注于管理涉及多個AI工具的工作流程。在企業日益復雜的人工智能應用環境中，確保不同工具之間的集成和結果的一致性至關重要。AIOrchestrators通過精心規劃和協調，使得多個AI工具能夠協同工作，發揮出最大的效能。
AI治理領導則肩負著道德和合規的重任，他們是確保人工智能模型在法律框架內透明運作的關鍵角色。在人工智能快速發展的今天，道德和合規問題日益凸顯，AI治理領導通過制定和執行相關政策，為企業的人工智能應用保駕護航，使其能夠在合法合規的軌道上穩健前行。
這些新興職位的出現，充分展示了組織如何通過不斷演變，將人工智能技能深度嵌入到日常運營之中。它們不僅為企業帶來了新的活力和創造力，還為企業在人工智能時代的可持續發展奠定了堅實的人才基礎。
為AI成功設計組織
在人工智能時代，成功的組織都具備一個共同的特點，那就是采用跨功能協作模式。他們不再將人工智能視為一個單純的技術項目，而是將業務領導、IT、法律、合規和數據科學等各個領域的專家整合到聯合舉措之中。這種跨功能的協作模式能夠創造出強大的協同效應，讓不同領域的專家能夠充分發揮自己的優勢，共同為人工智能的應用出謀劃策。同時，它還能夠增強各方的責任感，加速人工智能的采用進程，使其更快地為企業創造價值。
在組織內部，明確的工作流程設計同樣至關重要。組織需要精心定義工作流程，讓人工智能在其中承擔起重復性或數據密集型任務的重任，而人類團隊則專注于監督、戰略規劃和創造性工作。這種合理的勞動分工，不僅能夠充分發揮人工智能的效率優勢，還能夠將人類的智慧和創造力發揮到極致。通過這種方式，組織能夠在提高速度和可擴展性的同時，確保工作質量不受影響，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。
推動創新的治理
有效的AI治理并非是對創新的限制，而是一種催化劑。領先的組織從人工智能應用的最初階段就將治理框架嵌入其中，確保AI系統建立在公平、透明、數據隱私等基本原則之上。這種積極主動的治理方式，不僅有助于維持企業的信任、合規性和問責制，還能夠推動負責任的人工智能發展，使其更好地服務于企業的業務目標和社會價值。
在實施治理的過程中，最佳實踐包括為每個AI使用案例進行詳盡的風險評估，這能夠幫助企業提前識別潛在的風險點，并采取相應的措施加以防范。同時，實施自動化監督工具能夠實時監控人工智能系統的運行狀態，確保其始終按照既定的規則和標準運行。保持透明的審計記錄則為企業提供了一個可追溯的證據鏈，方便在出現問題時能夠迅速定位原因并加以解決。此外，根據不斷變化的法規（如歐盟AI法案）及時調整政策，能夠確保企業的人工智能應用始終符合最新的法律要求，避免因違規而遭受不必要的損失。
通過將治理融入設計的全過程，組織能夠有效避免在后期進行昂貴的重新設計，大大縮短部署時間，并且顯著降低運營和聲譽風險。最終，企業能夠在信心十足和掌控全局的前提下，實現大規模的創新，從而在人工智能時代贏得競爭優勢。
測量GenAI的價值
從生成式人工智能（GenAI）中準確衡量價值，是實現持續擴展的關鍵環節。成功的組織早已超越了僅僅關注技術性能的狹隘視角，而是將焦點放在了實際的業務成果之上。核心指標涵蓋了用戶采用率、自動化工作流程的百分比以及生產力提升和成本降低等關鍵業務KPI。這些指標能夠幫助企業直觀地了解GenAI項目是否真正為企業帶來了運營效率的提升和戰略優勢的增強。
一個結構化的績效框架是衡量GenAI價值的有力工具。它將領先指標（如員工參與度和系統使用情況）與滯后指標（包括收入增長和投資回報率ROI）有機結合。這種結合使得團隊能夠在部署的影響或部署結果的更早階段就觀察到相關指標的變化，從而及時發現問題并采取措施加以改進。此外，組織一個持續的反饋循環至關重要。通過積極采取員工和用戶所表達的意見和建議，企業能夠讓生成式人工智能部署隨著時間的推移不斷優化，以最少的投資和最小的浪費努力，實現價值的最大化。
總結
擴展生成式人工智能，絕非僅僅是將一項酷炫的技術推向市場那么簡單，而是一種具有深遠戰略意義的舉措。它要求組織精心選擇運營模式，確保人工智能計劃從一開始就將治理納入其中，并且對團隊進行全面的再培訓，以有效地實現業務目標。當組織將人工智能視為一項核心企業能力，而不是一個可有可無的附加項時，它才能夠以一種可衡量、可擴展的方式，為客戶創造真正的價值。
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