向董事会展示的人工智能落地路线图,往往描绘出一条清晰的推进路径:试点、验证、扩展、转型。而现实情况则充斥着停滞的试点项目、在纸面上看似前景可观却始终找不到可靠数据源的用例,以及无论投入多少高管支持都无法单独完全克服的组织性阻力。
为能力的累积效应排序,而非孤注一掷
一份具有韧性的落地路线图会对投资进行排序,使早期的成功成果能够构建后续项目所依赖的基础设施和组织能力:为第一个用例建立的数据治理体系,同样能服务于第五个用例;在推行第一个部门级部署过程中吸取的变革管理经验,也能为下一次提供参考。将全部筹码押在单一的旗舰级转型项目上,会以一种远比一系列有序推进的小规模投资更为集中的方式承担风险。
治理和风险管理应随着落地进程同步扩展,而不是等到事故迫使这一问题浮出水面之后才被动补建,因为在已投入生产的AI系统上事后补建治理体系,远比从一开始就将其纳入设计要困难得多。
贾万信息技术集团(JIG)帮助企业构建以持久能力建设为导向、而非仅追求令人印象深刻的初始试点的人工智能落地路线图。