精品国产_亚洲人成在线高清,国产精品成人久久久久,国语自产偷拍精品视频偷拍

首頁 500強 活動 榜單 商業 科技 領導力 專題 品牌中心
雜志訂閱

生成式人工智能如何使無邊界組織成為可能

Jack Azagury
2024-12-09

全行業對生成式人工智能技術的熱情高漲。

文本設置
小號
默認
大號
Plus(0條)

圖片來源:Eugene Mymrin—Getty Images

全行業對生成式人工智能技術的熱情高漲,掀起了試驗浪潮。眾多企業在其銷售、市場營銷、客戶服務以及信息技術等領域的既有流程中嵌入獨立用例。僅有少數企業能夠利用生成式人工智能重塑整個流程,并且基于精確且切實可行的商業案例來指導其人工智能投資。

只有當領導者著手運用人工智能從根本上重塑端到端工作流程時,才能充分發揮生成式人工智能的優勢。重新評估企業整體流程旨在實現三大目標:1)打造無縫的終端用戶體驗;2)彌合生產力差距,尤其是職能或部門之間的差距;3)根據業務成果更精準地追蹤價值。

已有部分公司先行一步,走在了前列。以一家保險公司為例,它正著手全面重塑其承銷流程。該公司將生成式人工智能融入流程的每一個環節,同時并未忽視承銷人員的經驗。通過將這一技術整合至整個價值鏈中,該公司極大地提升了服務客戶的效率,進而吸引了更多客戶,實現了收入的兩位數增長。

無邊界的價值

成功的數字化轉型絕非單純技術層面的革新,它要求企業必須重塑工作方式,并確保從高管到一線員工的所有成員都能深度參與到轉型中。

要構建生成式人工智能驅動的端到端工作流程,就必須對人員和機器的組織架構進行根本性變革,并借鑒杰克借鑒杰克·韋爾奇(Jack Welch)于1990年在通用電氣公司(General Electric)首次提出的經典理念的新版本:打破組織內部及外部的孤島,實現無邊界的運營模式。

我們就如何利用技術和數據推動業務變革對近乎全部(99%)高管進行了調查,他們表示,重塑跨職能能力是他們轉型計劃的重點。75%的高管在培養這些能力時,常常尋求行業外部的先進實踐。那些能夠以這種方式有效跨越內部與外部界限進行思考和行動的公司,其轉型成功的幾率可以提高50%。

盡管無邊界運營被視為變革者的關鍵特質之一,但它也是最難實現的。調查顯示,只有四分之一的高管認為他們所在的組織已經具備了支持戰略重塑的正確運營模式。高達75%的高管坦言,他們的組織在跨部門協作方面效率低下。

那么,企業如何才能開發出一種有效的運營模式,從而進一步打破邊界呢?生成式人工智能使這一需求變得更加迫切,同時也為企業提供了打破孤島狀態的終極利器。

生成式人工智能實現無邊界組織的四種方式

1. 無邊界數據 一切始于數據。大多數公司在這方面投資不足,因此在技術整合方面遭遇重重挑戰。如今,生成式人工智能能夠通過我們所稱的“數字核心”基礎架構,幫助連接繁雜多樣的數據集和技術。例如,生成式人工智能能夠自動整合來自多個遺留系統的結構化和非結構化數據,將繁雜多樣的數據格式和模式轉換為統一的數據格式和模式。

2. 無邊界團隊 企業一直在努力打破組織內部的孤島,但領導層往往將結構變革視為失控。雖然許多信息技術部門已經采用了敏捷原則,但企業內的其他業務部門往往行動遲緩。如今,由企業不同部門組成的跨職能團隊網絡能夠作為自我管理實體運營,并通過利用生成式人工智能系統來指導決策、解決沖突和提供更便捷的跨職能知識訪問途徑。

3.無邊界技能 過去,需要持續教育來支持無邊界技能發展,這似乎是一道難以逾越的鴻溝。如今,生成式人工智能能夠近乎實時地分析勞動力技能,并識別出差距所在。學習已經能夠融入日常工作流程中,人工智能會根據當前項目需求和長期職業發展目標推薦持續發展機會。平臺而非教室能夠提供完全個性化的培訓模塊。

4.無邊界代理能力 代理架構是創建無邊界組織的下一個重大飛躍。人工智能代理作為自主系統能夠感知環境、理解意圖和采取行動以實現目標,且僅需最少的人工干預。這些代理能夠與人類和其他代理協同工作,處理復雜任務,并為用戶提供全面的建議和洞察。與專注于單一任務的傳統自動化不同,代理架構重塑了跨部門的全工作流程。例如,在貸款審批流程中,一個代理負責評估信用狀況,另一個代理檢測欺詐行為,第三個則負責客戶溝通,所有這些代理都能與監督流程的員工實現無縫協作。

生成式人工智能具有重塑整個企業績效的潛力,這是以往任何技術都無法比擬的。它能夠助力企業真正實現無邊界,并以全新的模式運營。在安全數據和靈活自主的團隊基礎上,輔以代理架構,生成式人工智能使得我們能夠跨越生態系統和行業的界限,以前所未有的方式與機器實現大規模協同作業。(財富中文網)

本評論由《財富》分析、《財富》人工智能頭腦風暴大會和《財富》聚焦人工智能的贊助商埃森哲(Accenture)提供。杰克·阿扎古里(Jack Azagury)擔任埃森哲咨詢集團首席執行官。

譯者:中慧言-王芳

全行業對生成式人工智能技術的熱情高漲,掀起了試驗浪潮。眾多企業在其銷售、市場營銷、客戶服務以及信息技術等領域的既有流程中嵌入獨立用例。僅有少數企業能夠利用生成式人工智能重塑整個流程,并且基于精確且切實可行的商業案例來指導其人工智能投資。

只有當領導者著手運用人工智能從根本上重塑端到端工作流程時,才能充分發揮生成式人工智能的優勢。重新評估企業整體流程旨在實現三大目標:1)打造無縫的終端用戶體驗;2)彌合生產力差距,尤其是職能或部門之間的差距;3)根據業務成果更精準地追蹤價值。

已有部分公司先行一步,走在了前列。以一家保險公司為例,它正著手全面重塑其承銷流程。該公司將生成式人工智能融入流程的每一個環節,同時并未忽視承銷人員的經驗。通過將這一技術整合至整個價值鏈中,該公司極大地提升了服務客戶的效率,進而吸引了更多客戶,實現了收入的兩位數增長。

無邊界的價值

成功的數字化轉型絕非單純技術層面的革新,它要求企業必須重塑工作方式,并確保從高管到一線員工的所有成員都能深度參與到轉型中。

要構建生成式人工智能驅動的端到端工作流程,就必須對人員和機器的組織架構進行根本性變革,并借鑒杰克借鑒杰克·韋爾奇(Jack Welch)于1990年在通用電氣公司(General Electric)首次提出的經典理念的新版本:打破組織內部及外部的孤島,實現無邊界的運營模式。

我們就如何利用技術和數據推動業務變革對近乎全部(99%)高管進行了調查,他們表示,重塑跨職能能力是他們轉型計劃的重點。75%的高管在培養這些能力時,常常尋求行業外部的先進實踐。那些能夠以這種方式有效跨越內部與外部界限進行思考和行動的公司,其轉型成功的幾率可以提高50%。

盡管無邊界運營被視為變革者的關鍵特質之一,但它也是最難實現的。調查顯示,只有四分之一的高管認為他們所在的組織已經具備了支持戰略重塑的正確運營模式。高達75%的高管坦言,他們的組織在跨部門協作方面效率低下。

那么,企業如何才能開發出一種有效的運營模式,從而進一步打破邊界呢?生成式人工智能使這一需求變得更加迫切,同時也為企業提供了打破孤島狀態的終極利器。

生成式人工智能實現無邊界組織的四種方式

1. 無邊界數據 一切始于數據。大多數公司在這方面投資不足,因此在技術整合方面遭遇重重挑戰。如今,生成式人工智能能夠通過我們所稱的“數字核心”基礎架構,幫助連接繁雜多樣的數據集和技術。例如,生成式人工智能能夠自動整合來自多個遺留系統的結構化和非結構化數據,將繁雜多樣的數據格式和模式轉換為統一的數據格式和模式。

2. 無邊界團隊 企業一直在努力打破組織內部的孤島,但領導層往往將結構變革視為失控。雖然許多信息技術部門已經采用了敏捷原則,但企業內的其他業務部門往往行動遲緩。如今,由企業不同部門組成的跨職能團隊網絡能夠作為自我管理實體運營,并通過利用生成式人工智能系統來指導決策、解決沖突和提供更便捷的跨職能知識訪問途徑。

3.無邊界技能 過去,需要持續教育來支持無邊界技能發展,這似乎是一道難以逾越的鴻溝。如今,生成式人工智能能夠近乎實時地分析勞動力技能,并識別出差距所在。學習已經能夠融入日常工作流程中,人工智能會根據當前項目需求和長期職業發展目標推薦持續發展機會。平臺而非教室能夠提供完全個性化的培訓模塊。

4.無邊界代理能力 代理架構是創建無邊界組織的下一個重大飛躍。人工智能代理作為自主系統能夠感知環境、理解意圖和采取行動以實現目標,且僅需最少的人工干預。這些代理能夠與人類和其他代理協同工作,處理復雜任務,并為用戶提供全面的建議和洞察。與專注于單一任務的傳統自動化不同,代理架構重塑了跨部門的全工作流程。例如,在貸款審批流程中,一個代理負責評估信用狀況,另一個代理檢測欺詐行為,第三個則負責客戶溝通,所有這些代理都能與監督流程的員工實現無縫協作。

生成式人工智能具有重塑整個企業績效的潛力,這是以往任何技術都無法比擬的。它能夠助力企業真正實現無邊界,并以全新的模式運營。在安全數據和靈活自主的團隊基礎上,輔以代理架構,生成式人工智能使得我們能夠跨越生態系統和行業的界限,以前所未有的方式與機器實現大規模協同作業。(財富中文網)

本評論由《財富》分析、《財富》人工智能頭腦風暴大會和《財富》聚焦人工智能的贊助商埃森哲(Accenture)提供。杰克·阿扎古里(Jack Azagury)擔任埃森哲咨詢集團首席執行官。

譯者:中慧言-王芳

Eugene Mymrin—Getty Images

The broad enthusiasm about generative AI (gen AI) has led to a burst of experimentation. Most companies are implementing standalone use cases on top of existing processes in areas such as sales, marketing, customer service, and IT. Too few are reinventing the entirety of their processes with gen AI and running their gen AI investments with a precise and actionable business case.

The full benefits of gen AI may only be realized if leaders start using it to fundamentally reinvent end-to-end workflows. Re-examining processes across the enterprise serves three purposes: 1) creating a seamless end-user experience; 2) addressing productivity gaps, particularly at the seams between functions or departments; and 3) tracking value more effectively against business outcomes.

There are companies already leading from the front. One insurer, for example, is reinventing the entirety of its underwriting capabilities. For each step, the insurer embedded gen AI, never losing sight of the underwriter’s experience. Taking account of this across the value chain enabled a step-change in how quickly—and therefore how many—customers could be served, driving double-digit revenue increases.

The value of becoming boundaryless

It’s never just about technology when it comes to successful digital transformations. Companies must reinvent how they work and ensure that employees—from the C-suite to the frontline—are fully engaged in the journey.

Building gen AI-enabled end-to-end workflows requires a radical change in how people—and machines—are organized, drawing on a new version of an old idea first coined by Jack Welch at General Electric in 1990: a boundaryless operating model that breaks down silos across the organization and beyond.

Almost all (99%) executives we surveyed about how they are using technology and data to change their business say reinventing cross-functional capabilities is the focus of their transformation programs. And 75% frequently look outside their industry for leading practices when developing those capabilities. Companies that are effective in thinking and acting beyond internal and external boundaries in this way increase their odds of reinvention success by 50%.

While operating boundaryless is a key characteristic of reinventors, it is often the hardest to achieve. Only one in four executives are confident their organizations have the right operating model to support their reinvention strategy, with 75% saying their organizations are ineffective in working across silos.

How then can companies develop an effective operating model that pushes the boundaries even further? While gen AI has made this need more urgent, it can also give organizations the tools to finally dismantle their silos.

Four ways gen AI enables a boundaryless organization

1. Boundaryless data It all starts with data. Most companies have underinvested in this area and thus experienced challenges with technology integration. Now, gen AI can help connect what was a disparate collection of data sets and technologies through a foundation we call a “digital core.” For example, gen AI can automatically integrate data—both structured and unstructured—from multiple legacy systems, translating different data formats and schemas into a unified one.

2. Boundaryless teams Companies have struggled to break down organizational silos, with leadership often equating a loss of structure with a loss of control. While many IT departments embrace agile principles, the business side of enterprises often lags behind. Now, networks of cross-functional teams from across the enterprise can operate as self-managing entities, empowered by gen AI systems that guide decision-making, resolve conflicts, and provide easier access to cross-functional knowledge.

3. Boundaryless skills Before, the need for ongoing education to support boundaryless skill development seemed too overwhelming to overcome. Now, gen AI can analyze workforce skills and identify gaps in near real-time. Learning can be integrated into daily workflows, with AI recommending continuous development opportunities that align with immediate project needs and long-term career development goals. And platforms—rather than classrooms—can deliver personalized training modules that are fully individualized.

4. Boundaryless agentic capabilities Agentic architecture represents the next leap in creating a boundaryless organization. AI agents are autonomous systems that perceive their environment, understand intent, and take action to achieve goals with minimal human intervention. These agents can collaborate with humans and other agents to solve complex tasks, providing users with comprehensive recommendations and insights. Unlike traditional automation, which focuses on individual tasks, agentic architecture reinvents entire workflows that span departments. For example, in a loan approval process, one agent assesses creditworthiness, another detects fraud, and a third manages customer communication, all working seamlessly together with employees who oversee the process.

Gen AI has the potential to redefine performance across the enterprise like no technology before. It can enable organizations to become truly boundaryless and operate in a radically different way. Built on secured data, agile, autonomous teams, and augmented by agentic architectures, gen AI will allow us to collaborate at scale with machines, across ecosystems and industries, in ways we haven’t seen before.

This commentary is from Accenture, a sponsor of Fortune Analytics, Fortune Brainstorm AI and Fortune Eye on AI. Jack Azagury is group chief executive–consulting at Accenture.

財富中文網所刊載內容之知識產權為財富媒體知識產權有限公司及/或相關權利人專屬所有或持有。未經許可,禁止進行轉載、摘編、復制及建立鏡像等任何使用。
0條Plus
精彩評論
評論

撰寫或查看更多評論

請打開財富Plus APP

前往打開

            主站蜘蛛池模板: 库尔勒市| 无为县| 乐东| 望奎县| 镇坪县| 霍山县| 化隆| 三江| 噶尔县| 嘉祥县| 临沭县| 普宁市| 奈曼旗| 洛宁县| 屯昌县| 平利县| 荆州市| 黔江区| 民丰县| 正安县| 临漳县| 四会市| 天门市| 长汀县| 夏河县| 南靖县| 西城区| 凭祥市| 都兰县| 大邑县| 温宿县| 安新县| 南溪县| 噶尔县| 保定市| 泊头市| 清徐县| 延长县| 稻城县| 恩施市| 绥阳县|