当今的企业机构正在竞相部署AI、自动化任务并实现系统现代化。这有充分的理由,因为我们只是触及了这些技术所能带来价值的表面。但在AI或任何其他先进工具能够创造价值之前,我们需要建立让创新得以扎根的文化和运营基础。这不是最令人兴奋的工作,但却是最重要的工作。
风险是真实存在的:普华永道最近调查的4701名首席执行官中,42%表示如果不改变方向,他们的公司在10年内将无法维持生存。随着AI技术的成熟,焦点正在从炒作转向更实际的问题:我们如何以支持真正业务需求和客户成果的方式启用这些能力?
蓬勃发展的公司不会是那些追逐每一个新工具的公司,而是那些愿意做艰苦工作来协调领导愿景、人才发展和组织设计的公司。这不是因为容易,而是因为这是让新能力得到深思熟虑、安全且大规模采用的唯一方式。他们还愿意放慢不可逆转的决策,以便可逆的实验能够进行得更快。
建立适应性组织结构
当领导者为员工创造学习、晋升和承担新责任的路径时,变革才会持久,确保现代化加强而非取代机构知识。这应该包括将有积极性的人员分配到需要和支持新技能的角色中,而不仅仅是鼓励。
跨行业中,许多公司正在从狭窄的孤立团队转向更加互联、跨职能的工作方式,以改善协作、提升速度和保持一致性。
在R&T,我们通过并购后整合来应对这一点,将来自不同组织的团队协调到统一的目标架构。作为一个技术组织,我们不断平衡即时业务需求与长期战略。在涉及人员的地方,转变必须是渐进的。无论目标状态在纸面上看起来多么清晰,你都不能在一夜之间重组所有人。
产生差异的关键是认识到人们的移动速度不同。有些人渴望进化,而其他人在围绕他们发生转变时扮演着维护稳定性的关键角色。这意味着将职业目标和认可与这两种现实相协调——奖励那些拥抱变革的人,并重视那些提供连续性的人。
随着时间的推移,我们将来自传统孤立结构的团队融合成功能协调的群体,将曾经分别工作的专家聚集在一起,构建统一而强大的整体。
通过人才发展培养能力
建立持久的能力需要的不仅仅是良好的意图。我们的多年整合始于内部设计。这意味着定义支持创新同时仍满足监管、合规和韧性要求所需的角色、学科和运营模式。根据ICT劳动力联盟最近对50名受访者的调查,92%的技术角色预计将因AI而发生转变,因此正确奠定这一基础变得更加紧迫。
构建目标状态架构意味着为长期雇员确定学习新技能和承担扩展角色的机会。我们通过战略招聘和第三方合作伙伴关系来补充这一点,以加速执行。
技能提升的一个关键教训来自经验:没有应用的培训不会持久。在最初的广泛方法失败后,我们转向更个性化的模式,强调内部流动性和在可以立即应用新技能的角色中进行实践学习。
R&T的架构审查委员会(ARB)同样关键。它评估新工具,确保创新加强我们的架构而不是分散它。除了治理之外,ARB已经发展成为一个有效的跨职能学习论坛,汇集了来自技术、安全、风险和产品的领导者。当标准明确时,人们可以更快地行动,因为他们信任防护栏。
实施以战略为主导的AI方法
有了强大的基础,公司可以转向对AI更自信、以战略为主导的态度。这基于明确的业务目标和定义的用例,而不是为了实验而实验。在我们公司,AI创新小组作为中央枢纽,直接与业务团队合作,挖掘反映真实运营需求的实用、高影响力用例。
我们优先考虑AI在可以可测量地改善效率和体验的地方,特别是在高度手动的内部功能和目标工作流程中。但用例必须通过实用测试:确定基础数据是否存在并满足质量标准,以及业务团队是否有实验、学习和迭代的意愿。
一个例子:我们正在与内部法务部门合作,优化日常合同和文档审查。数据可用,团队对实验开放,潜在的效率提升显著。我们在整个过程中应用"人在回路"原则,将团队从重复性任务中解放出来,让他们专注于判断和更高价值的工作,同时保持人类对结果的控制。
与此同时,法务部门正在通过简短的AI课程和教程提升自己员工的技能——建立对这些工具如何工作的理解,识别有意义的用例,并加强为公司提供负责任AI实践建议的能力。
AI不是一个独立的故事。它是由深思熟虑的领导力、对人员的投资以及准备好吸收未来任何挑战的文化所定义的更长旅程中的下一步。不是每个机构都能成为新兴技术的先行者。我们当然不声称拥有这个地位。更重要的是拥有有目的地采用新工具的纪律,基于明确的用例,由允许创新随时间安全扩展的治理框架支持。
Q&A
Q1:为什么企业文化建设比追求新技术更重要?
A:因为在AI或任何先进工具能够创造价值之前,企业需要建立让创新得以扎根的文化和运营基础。只有通过协调领导愿景、人才发展和组织设计的艰苦工作,新能力才能得到深思熟虑、安全且大规模的采用。
Q2:如何在组织变革中平衡创新与稳定性?
A:关键是认识到人们的适应速度不同。应该奖励那些拥抱变革的人,同时重视那些在转变过程中提供连续性的人。变革必须是渐进的,不能在一夜之间重组所有人,要将职业目标和认可与这两种现实相协调。
Q3:企业应该如何制定AI实施战略?
A:应该采用以战略为主导的方法,基于明确的业务目标和定义的用例,而不是为了实验而实验。用例必须通过实用测试:确定基础数据是否存在并满足质量标准,业务团队是否有实验意愿,以及是否有明显的效率提升潜力。