优秀的管理者，如何下好 AI 这盘棋？

ChatGPT 的概念已不再新鲜，但绝大多数公司还没有真正开始应用人工智能。

人们通常认为，人工智能是“硅谷的游戏”，只属于那些科技巨头们。然而，已经有一批传统行业的企业已经开始全力押注人工智能，并将该技术融入它们正在做的一切，并取得了超过预期的回报。事实上，全力押注人工智能并不简单，它不仅需要长期的大额投入，也需要让员工理解公司正在发生的变革，以更好地与这项技术共处。

前者需要的是一个持之以恒的战略，后者则需要强大的领导力。优秀的管理者，要如何下好AI 这盘棋？这是《AI行动方案》的答案。

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AI 并不只关于技术

许多人认为，AI 是数据科学家和技术专家主导的领域，AI 模型需要他们来训练和部署。但在利用 AI 进行转型的公司中，我们还需要一群不同的人参与进来，进行一系列不同的互动。

有很多因素会影响一家公司的 AI 能力和成功，这些因素不涉及技术，甚至不涉及数据。领导力、文化、态度和技能都是人类的特征，它们对 AI 的影响不亚于甚至会超过对公司其他方面的影响。如果我们使用机器学习模型来预测一家公司是否会成为 AI 驱动的公司，那么这些特征将对模型产生巨大的影响。

当一家公司的高管决定通过 AI 完成公司转型，这绝不是一项随随便便的决策。他们所做的决策将对公司未来的几十年产生重大影响，最终涉及数亿或几十亿美元，这是全力押注 AI 的代价。

起初，这样的资源承诺可能会让公司感到害怕，但在看到从早期项目中获得的各种好处之后，这些 AI 驱动的公司发现，在面向 AI的数据、技术和人才上投入资金要容易得多。以 AI 为中心意味着公司承诺使用数据和分析来做出大多数的决策，以不同的方式与客户打交道，将 AI 嵌入产品和服务，并以更加自动化和智能化的方式执行很多任务，甚至执行整个业务流程。很多公司正处于数字化转型的阵痛之中，但基于 AI 的转型要更进一步。

简言之，这是一笔很大的赌注，大多数公司还没有足够的勇气押注。当然，如果领导者是这个想法的坚定拥护者，那么这会有所帮助。CEO 的承诺会推动公司做出很多其他类型的承诺，但这最终还是不够的。如果公司的高层、中层甚至一线管理人员只是口头上支持用 AI 推动业务发展，那么事情就会进展缓慢，公司也很可能会回归老路。我们已经看到，一些高度敬业的 CEO 通过多项举措建立了以分析和 AI 为中心的公司。但在他们离开公司之后，下一任 CEO 并不相信 AI，因此公司对数据、分析和 AI 的关注也就沦为平常。

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一位 AI 领导者的画像

星展银行集团的 CEO 高博德在保守的银行业工作了近 40年。他于 2009 年进入星展银行担任 CEO，当时该银行的客户服务在新加坡各大银行中排名垫底。如今，该银行已跻身

服务行业最佳公司之列，并通过收购和有机增长大幅拓展了在整个亚洲地区的业务范围。

众所周知，数据是 AI 的助推剂，很多公司不得不对其数据环境进行重大变革，以使其适合雄心勃勃的 AI 计划。大型企业的 CEO 亲自领导数据转型的情况并不常见。高博德参与创建了星展银行首个数据中心，并学习了数据结构。

星展银行的数据转型效果相当可观。与很多公司一样，它将大部分数据从传统数据仓库迁移到了数据湖——后者的成本要低得多，而且更适合结构化程度较低的数据。此外，星展银行为其元数据创建了新的结构，清理了 8000 万条不完整的数据记录，针对数据访问权限以及数据获取对象签订了新的协议，并引入了可视化工具以使数据趋势更加明显。

星展银行基于 AI 进行转型的另一个受关注的领域是，银行的人才既包括专业的数据科学人才，也包括银行内部很多潜在的“公民数据科学家”。让高博德感到自豪的是，星展银行目前聘用了大约 1 000 名数据和分析员工，包括数据科学家、数据分析师和数据工程师，其中一些人在一个核心团队工作，但更多的人在该银行的不同职能部门。

星展银行为高级管理人员举办了参与式的“黑客马拉松”活动，让他们思考和实践数字化创新。最近，高博德一直在探索如何激发员工活力、消除对 AI 的恐惧。一名员工提出了鼓励员工参与亚马逊网络服务（AWS）的“自动赛车联盟”的想法，这是一款教授机器学习和强化学习的自动赛车游戏。星展银行采纳了这一想法，希望使用这种方法培训多达 3 000 名员工。高博德本人也参加了比赛。

高博德致力于继续打造星展银行在 AI 方面的能力。他表示，这项技术最终将成为银行业的“赌注”。虽然很多其他银行已经采用了外部厂商提供的 AI 能力，但他致力于在银行内部构建 AI 用例。“我们必须拥有与数字化原住民相同的能力，”他说，“然后我们可以继续创新，在必要的时候与他们展开竞争。”

高博德致力于让星展银行的员工拥抱 AI，而不是担心它可能会抢走他们的工作。到目前为止，星展银行还没有员工因为 AI 失去工作，尽管有些人已经提高了技能水平以改变职务。随着这家银行不断发展壮大，它已经能够通过 AI 在某些领域显著提升效率（比如客户中心使用功能强大的聊天机器人），从而推动其持续增长。不过，高博德承认，尽管他仍然致力于帮助员工提高技能，为 AI 增加价值，但没有人知道未来的 AI到底有多么强大。

AI 领导力有多种形式，其中共同的特征之一是，这些领导者知道 AI 一般可以做什么，特别是可以为他们的公司做些什么，以及它对战略、商业模式、流程和人员的影响可能是什么。只有了解了这些，他们才能规划有效的领导角色。对于AI 领导力的其他方面，他们可以依赖自己作为领导者的技能、直觉和情境评估能力。

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形成 AI 文化

对传统公司而言，利用 AI 进行转型的最大挑战之一是形成一种文化——强调数据驱动的决策和行为，并且热衷于通过 AI 推动业务转型。否则，即使有少数 AI 拥护者散布在公司各个部门，他们也无法获得利用该技术打造优质应用所需的资源，AI 职能的领导者也无法招募到优秀人才。公司即使打造了 AI 应用，也不会有效地利用它们。简言之，如果没有正确的文化，那么伟大的 AI 技术可能创造不了任何价值。

其中一部分文化建设工作可以与 AI 试验和项目同时进行，有时还需要提供一定程度的正规教育课程。很多公司都启动了数据素养或数据流畅性计划，几乎所有员工都将接受以下几方面的培训：数据类型，如何在分析和AI 计划中使用这些数据，什么类型的决策最好基于数据，以及数据和理解数据的方法如何有助于公司取得成功。这些努力让公司的所有人都有责任提出、开发、使用数据分析和 AI 工具，从而播下使用 AI 取得成功的种子。

通常，领先的计划有多个组成部分。人们往往需要对数据、分析和 AI 的关键方面进行概念性学习。很多人从体验式学习中学到最好的东西，其中可能涉及模拟或案例研究讨论。初始培训完成后，大多数公司将受益于持续学习，继续强化关键经验教训并解决新问题。

在特定项目层面，变革管理通常涉及的活动包括：确定利益相关方，明确 AI 系统的目标和性能预期，频繁沟通项目进展并演示原型以获得反馈，以及对那些将成为新系统用户的员工进行再培训或技能提升。由于与构建模型和编程相比，数据科学家和 AI 专家往往对此类活动不太感兴趣，因此很多公司都在设置 AI 项目或产品经理岗位，以确保变革管理活动得到应有的重视。

调查数据证明了这类干预措施的重要性。与其他公司相比，大力投资于变革管理的公司报告 AI 举措超出预期的可能性是其他公司的 1.6 倍，实现预期目标的可能性是其他公司的 1.5

倍以上。

很明显，AI 驱动的公司已经意识到，AI 不仅仅与技术有关，而且由强大的领导者推动，公司正在建立数据驱动的文化，并且教育员工积极参与自身的 AI 历程。大多数公司可能会证明，AI 技术是最容易的部分，把员工和组织动员起来去探索、打造和使用 AI 才是一项挑战。不过，这些积极采用 AI 的公司已经在很大程度上实现了这一目标。其他公司如果希望将AI 作为一种竞争武器和业务转型工具，可以将它们作为榜样。

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在AI发展得如火如荼的当下，大多数新兴科技公司都在深度布局AI，它们是原生数字化企业。然而，也有一些颇具远见的老牌企业锐意转型，尝试踏上AI的快车，全力押注这项技术，并为此从根本上改变其业务、流程、战略、客户关系和企业文化。

虽然这些企业只占全部大公司的不到1%，但它们都是各自行业的佼佼者，横跨消费行业、金融服务业、医疗健康行业等各个领域。它们争分夺秒，全力押注AI，并从根本上推动变革，从而做出更好的决策，与客户建立更好的关系，提供更好的产品和服务，获得更高的价值，打造适应当下环境的新的商业模式。