【译】AI对管理的挑战将超乎你的想象
原作：乌韦·魏因赖希
引言：AI对商业世界的影响仍然被低估，我们需要强大的领导力
在2023年，ChatGPT就像一场地震一样，颠覆了传统的商业习惯，让人们对未来感到恐惧，也为新的商业奠定了沃土。
ChatGPT 使 AI 对经济的贡献发生了根本性转变。但这仅仅是个开始！
进一步的发展将需要对公司的流程、角色和整个组织进行根本性的变革。我们稍后会再回到这个问题。
我们往往高估新技术的短期影响，这种趋势会导致炒作周期，最终导致幻灭。
然而，我们都低估了新技术带来的长期影响和根本性变革。
塑造未来需要特定的技能，而这些技能尚未完全发展起来。
我并不认为我比别人能看得更远，但我确信对未来发展进行活跃的讨论将会带来更好的理解。因此，我想提出一个模型，以说明企业在不久的将来将面临的挑战。让我们来讨论一下吧。
生产力空间 -- 人工生产力
AI并不是新鲜事物。多年来，它已经成为许多业务流程的一部分，其功能可以帮助人们提高生产力。
最悠久的历史路径是基于统计方法的分析和预测型AI。它们允许对大量数据进行分析，并发现人类不能觉察的模式。
先进的机器学习（ML）系统可以预测机器状态、库存水平、报价订单、客户行为等未来趋势。预测性维护是近年来最受关注的应用之一。
ChatGPT 等大型语言模型 (LLMs) 为生产力增添了一个新的、令人着迷的方面。他们开辟了获取大量信息的新途径，并自动化了文本、图像、代码、视频等的创作过程。
这种生成式人工智能（GenAI）的魅力至少部分源于能够以自然、类似人类的方式进行交互的能力。这也是它们迅速传播的原因之一。
另一个方面是，GenAI 第一次让非技术专家的人们能够以自然语言的方式使用它，并提高自己的生产力。
目前，我们正处于一个应该谈论人工生产力而不是人工智能的阶段。
这会使很多事情更加清晰明了。
总体而言，在生产力领域运营的公司只是偶尔地使用人工智能，并未完全集成到业务流程中。
AI仍然是一个专家领域，主要由IT部门进行管理。
分析和预测型AI仍然是技术专家，如数据科学家、数据工程师、人工智能专家和开发人员的领域。 GenAI 可能会在市场营销和销售方面引入，但在其他部门中很少出现。
在这种情况下，人工智能可以提高生产力，但距离理想的水平还有很长的路要走。
决策空间——自动化和集成
许多企业在多年前就已经达到了这个阶段。它们不仅关注分析和预测的结果，还利用系统的建议来帮助负责人做出更好的决策。
具备自主决策能力并能够执行决策的AI系统则更进一步，自治的AI系统正在不断演进中。
全自动或半自主机器人、自动驾驶和完全自动化的客户交流（似乎真正理解所说的内容）是令人着迷的。然而，这种发展才刚刚开始。
两个趋势主导了决策空间：分析型和 GenAI 正在以多模态人工智能的形式进行整合，而AI不再是一种有选择性使用的工具，而是成为几乎所有业务流程中的一个集成部分。
AI 正在改变其性质：它越来越成长为独立的功能角色并承担责任。这意味着专家驱动的人工智能时代终结。
公司正在改变
当然，专业人士将不会被取代。实际上，他们比以往任何时候都更需要。但公司在AI的责任和管理方面需要的不仅仅是技术专业知识，原因如下：
AI内在因素：
- 独立决策的AI可能对公司产生巨大影响。
- 必须将AI 视为（重要的！）员工，而非技术系统。
- 必须精心设计和控制AI的愿景。
用户驱动因素：
- 管理层需要应对部署AI的阻力。
- 全体员工，特别是中层管理人员，必须接受正确使用AI系统的培训。
- 如果用户和部门都希望使用AI工具，就必须控制系统激增的风险。否则很容易导致过高的成本。
管理因素：
- 应该识别成功使用AI的机会。
- 必须谨慎权衡和管理，收益与风险。
- 必须计算和监控，投资和持续支出。
- 需要大规模调整业务流程。
- 监管合规是一个需要解决的挑战。
- 新的商业机会和模式将涌现并需要评估。
正如我们所看到的，越来越多的重点放在了管理方面。专业人士需要开发、部署、运营和评估系统，并提供深入的见解。但这还不足够。
这是一个新角色的诞生。
AI 运营经理
AI运营经理不需要具备与数据科学家或AI开发人员相同的知识，但他们需要了解系统的基本功能以及如何正确使用它们。
他们也不需要像业务经理那样了解所有业务流程，但他们应该能够识别出AI可以改进哪些流程。
他们可能不会像销售代表或市场研究人员那样与客户频繁互动，但他们应该对公司如何与公众互动有基本的了解。
高级管理人员对于企业整体发展、机会和风险管理有更广阔的视角，但他们知道AI在哪些方面可以开辟新的战略机会。
AI 运营经理是与 AI 相对应的新人类角色，作为企业架构中的新中层。
你可能在公司或市场上很难找到拥有如此广泛技能的人，而且不可或缺的是，他们需要具备与众多利益相关者积极沟通的技巧。
到目前为止，还没有人能够胜任这个角色，因为它在以前并不存在。
一如既往，当面临新的挑战时，人们只能在实践中发展出这样的职位。最重要的先决条件是：
- 理解AI技术的基本原理，
- 较强的沟通技巧，最好具有改革管理经验，
- 对业务流程及其对战略的影响有基本的了解。
其他方面可以在工作中学习。
AI运营经理的工作描述因业务需求和组织结构而异。一般而言，它将包括以下任务：
- 研究和评估新的AI技术及其可行性，
- 与技术部门（BA、AI、IT）进行持续沟通，
- 制定员工培训计划，并推动实施，有时需要亲自授课，
- 监控AI愿景和系统的使用情况，
- 发现人工智能的不当使用导致疏忽和质量缺陷的地方，
- 在实施新的工作方式并且需要克服抵制时充当合作伙伴和推动者，
- 准备有关AI投资的建议，
- 就新技术、机遇和风险（包括合规性）向管理层提供建议。
然而，一些公司仍在寻找一名多面手。一个既能处理上述任务，又是数据工程师和人工智能开发人员的人。明确地说，这样的人并不存在。
关键是要投资一个多元化的团队，让专家能够找到自己的位置，而AI运营经理确保系统的集成以及与部门的交互尽可能顺利进行。
在这个阶段，AI不再只是一种技术工具。它是业务设计的一部分，需要妥善管理。
我们还处于决策空间的初级阶段。向完全AI集成的公司的转型将是一个充满挑战的过程。公司越早配备必要的角色、人才和外部支持，就越能为一个未知的未来做好准备，那个未来中没有人知道AI会带我们去哪里。
请记住：我们仍然低估了它，甚至不知道这项新技术将带我们走向何方。
设计空间
让我们想象一下，AI的决策空间已被掌握，公司正在努力实现一个完全集成、AI驱动的未来。
我们不需要人工智能（AGI）来实现这一目标，这可能还需要数年时间。 人工智能系统提供洞察力的速度比训练有素的管理者快 1000 倍，这已经足够了。
尽管如此，管理者仍有望比AI更具创造力，并将他们的智慧与AI的优势相结合。
不可思议的未来
管理世界将以前所未有、甚至可能完全不可预见的方式发生变化。一些结果可能是：
- 人类管理者更加专注于制定公司的整体战略。
- AI将成为执行、设计和实施该战略的合作伙伴，并根据市场条件的变化即时调整。
- AI将根据获得的见解创建组织和自动化流程。
- 员工和管理者在某种程度上将依赖于AI的决策。
- 领导人将发生根本性的改变。
- 必须解决失去稳定和安全的工作环境以及相关的恐惧问题。
- 企业文化将在很大程度上由AI塑造。
- 领导AI是一个尚不存在但需要开发的职位。
- 公司架构、战略和流程的根本性变化将加速发生。过去需要十年的时间现在可能只需几周。
- 最终，AI 对公司的影响将超过任何CEO。
在这个阶段，AI 不再只是一种工具。它是企业设计的一部分，它像一个"存在"一样塑造着公司和文化。
听起来是不是有点吓人？嗯，正如我所说，没有人能够准确预测未来会是什么样子。但是今天的技术进步所呈现的可能性，完全包含了这里所说的一切。
为什么我们应该追随这条道路？
尽管给予AI极大权力并限制人类的领导权力会让人感觉奇怪，但许多公司很可能会达到这种状态。
原因很简单：竞争。一旦公司通过数据和AI驱动的战略调整来超越竞争对手，而且系统非常先进以至于取得巨大成功，其他公司就会被迫缩小差距。
一场新的、鲁莽的AI竞赛即将开始。速度将增加十倍。我们在 50 年的数字化进程中所看到的进步将在 5 年内实现。我们现在在人工智能中看到的情景类似于我们在20世纪70年代看到的数字化。
保持竞争力的唯一方法是尽早适应和准备。基本步骤是：
- 测试和部署AI系统，
- 打造AI和数据专家团队，
- 经历陡峭的学习曲线，
- 培训经理和员工，
- 调整组织架构
- 并AI从其技术领域引入到高层决策
未来角色：AI战略家和 CAIO
这类根本性变革需要可用于解决问题的知识和管理实践。
与在决策阶段不同，仅仅在现场层面上适应使用人工智能已经不再足够了。 AI必须存在于并由管理层控制。 为了管理快速发展和相关风险，还需要更广泛的视野和不同的方法。 这就需要AI战略家，作为首席人工智能官（CAIO）的角色。
CAIO 最困难的任务之一将是将发展限制在可管理的水平。
片面追求AI提供的每一个可能的改进和新机遇，并不会带来更大更成功的公司，而会导致组织在自身增长方面遇到更多困难，而不是在市场中取胜。
利用AI更好地管理组织并限制AI以保持其可管理性并非易事。这需要专业知识、远见和直觉——这是AI无法提供的。
我们现在在哪里以及何时开始？
许多公司仍在生产力领域进行试验。大型企业和初创公司已经在探索决策空间。无论公司处于何种状态，都将需要一个专家团队。
对于那些希望更高程度地将AI整合到他们的流程中的公司来说，尽快安排一名AI运营经理将是有益的。凭借广泛的视野和跨学科的专业知识，这些人更有可能成功转型。
就个人而言，我不会等待达到设计空间才任命一名AI战略师或 CAIO。我知道市场上很少有人能够胜任这个职位。如果您尽早为合格且经验丰富的人员提供机会，他们就有可能胜任。
现在就是开始的时候。
