为什么说员工对人工智能的关注应该是首席信息官变革管理计划的首要任务？

许多 CIO 都在努力在其数字化转型计划中制定变革管理计划。对于需要员工采用作为交付业务成果的关键步骤的 CIO 来说，将变革管理作为事后的想法是一个代价高昂的错误。

推出人工智能代理使变革领导力的重要性加倍，并在转型计划未能改变行为时增加风险。早期的人工智能采用者可能会刺激流氓人工智能代理的使用，而担心人工智能代理可能会抢走他们工作的员工可能会成为批评者。

最近的研究报告凸显了人工智能变革领导力计划中的差距。根据麻省理工学院最近的报告，95% 的组织从人工智能投资中获得的回报为零。根据 AWS 的一份报告，一个可能的原因是只有 14% 的组织制定了变革管理策略。

“如果没有人使用，最好的技术就会提供零价值，而采用是最后的关键一英里，”Enthought 首席运营官 Michael Connell 说。“领导者不仅必须像为构建预算一样认真地为变革管理制定预算，而且还必须让最终用户参与进来，他们将在敏捷开发过程中尽早并始终如一地成为技术的消费者。”

一、以 AI 的创新速度引领变革管理

首席信息官首先应该认识到，推出人工智能代理是非线性的，需要进行多次并行的变更管理工作。生成式人工智能技术的快速发展是造成这种情况的原因之一，这使得几个月前难以实施或成本高昂的技术在今天变得更加可行且成本更低。

然而，并非如此容易的是，围绕人工智能战略实现一致性、实施稳健的治理、决定在哪些业务领域进行试验，以及将人工智能功能从试点过渡到生产。

在术语上保持一致是一个重要的起点。在我对领先 SaaS 和安全公司的 AI 代理的评论中，该术语的定义很广，包括嵌入在工作流程以及支持员工和客户体验的工具中的自然语言和推理 AI 模型。许多 AI 代理支持单一工作职能，但功能差异很大。大多数 AI 代理不是完全自主的，也不是完全插入代理到代理的工作流程编排，但它们的复杂性可能会进步。

二、根据 AI 职责定义劳动力细分

首席信息官的首要目标是将组织分解为与人工智能职责相关的部分，从投资到采用。这些部分应包括：

参与调整战略、定义业务成果和设定投资优先事项的高管

风险管理、信息安全和数据治理领域的合规领导者，负责发展人工智能治理框架

所有运营职能部门的主题专家，他们为 AI 代理提供所需的知识，并将主要参与验证其准确性

将使用 AI 代理作为完成工作的一种方式的最终用户，尤其是在提供超越生产力提高的更大战略价值的领域

创新者组建敏捷的跨学科团队，他们将领导实验，评估来自不同技术提供商的人工智能代理，并领导专有人工智能代理的开发

使用这些细分，领导者可以使变革管理计划与员工参与 AI 代理计划的方式更紧密地保持一致。

三、指导高管制定战略优先事项

随着围绕人工智能的炒作，许多首席信息官面临着一支由总经理和部门负责人组成的团队，他们在人工智能战略和投资重点中争夺领先地位。但对于许多首席信息官来说，人工智能并不是他们的第一次转型之旅，他们知道分散资源来支持每个人的愿望清单是产生低影响结果的秘诀。

Zapier 首席人事官 Brandon Sammut 建议：“将 AI 代理的势在必行性锚定在两到三个机会中，以提高现有的优先事项和目标。这使得人工智能代理始终处于公司关注的中心，并避免了困扰大多数技术转型的“杂耍”陷阱。从明确的’为什么’和’为什么现在’开始，以巩固文化基础，因为采用新技术是对组织健康状况的压力测试。

建议： 首席信息官应该认识到，他们不能成为推动高管在一些战略优先事项上保持一致的唯一变革领导者。领导世界级 IT 部门的首席信息官将高管关系发展视为核心能力。他们确定大使定期与部门领导会面，培养倾听技巧以识别力量倍增的机会，并为最有前途的机会起草愿景声明。这些实践有助于发展人工智能战略，然后变革领导者提高他们的沟通技巧以获得高管一致性。

四、在试验之前就 AI 治理进行协作

几乎在每一波颠覆性技术浪潮中，创新、部署和获得战略优势的竞赛都远远超过了组织降低风险、定义策略和建立安全护栏的能力。首席信息官肩负着一项艰巨的任务，即在不扼杀创新和实验的情况下将合规领导者和人工智能治理带到最前沿。

Trustwise 总裁兼首席运营官 Kamal Anand 表示：“急于部署 AI 代理的组织经常忽视原型成功和生产就绪系统之间的差距，在这些系统中，传统的安全控制无法与可以绕过标准保障措施的推理代理相抗衡。“缺失的元素包括嵌入式信任框架、实时治理工具、节能基础设施以及了解动态代理行为而不是静态人工智能模型的熟练专业人员。”

治理团队还需要为人工智能代理的决策权制定风险框架，以及评估其建议质量的指标。

Lasso Security 首席执行官兼联合创始人 Elad Schulman 表示：“首席信息官必须定义哪些任务 AI 代理可以独立执行，哪些任务需要人工监督，尤其是在处理敏感数据或关键作时。在完成彻底的安全评估、对抗性测试和沙盒之前，任何 AI 代理都不应以完全权限在生产环境中运行。

建议：这一变化要求首席信息官充当促进者，首先与合规领导者一起优先考虑与重大风险相一致的护栏。然后，首席信息官必须监督沟通策略，以确保整个组织了解允许使用哪些人工智能工具、企业数据集的适当使用以及其他人工智能合规政策。

五、拥抱 AI 的主题专家

LatentView 生成式 AI 能力开发和营销分析副总裁 Boobesh Ramadurai 表示：“如果你的流程依赖于部落知识、分散的数据或手动决策，代理就会停滞不前。

当知识被囤积或业务流程充斥着未记录的异常时，新员工做出贡献已经具有挑战性。如果主题专家是批评者并且在分享知识或提供有关代理绩效的反馈方面进展缓慢，那么引入人工智能代理将具有双重挑战性。

“编纂您的业务逻辑，以便代理可以通过标准化元数据、定义升级规则和确保系统连接来遵循它，”Ramadurai 建议道。“提高团队的技能，减少对执行的关注，而更多地关注编排，而分析师应该设计实时反馈循环。”

人工智能代理具有语言和推理模型，但它们的响应和建议是不确定的。测试它们将需要主题专家审查和验证代理绩效，提供错误解释并提出改进建议。

“人工智能代理并不总是完全按照你的指示去做，尤其是当他们开始根据数据模式而不是明确的指令做出决策时，”Pendo 产品现场副总裁 Dave Killeen 说。“团队需要了解代理如何与真实工作流程交互，在输出偏离预期时发现，并在需要时有明确的干预方法。”

建议：主题专家在确保人工智能代理负责任地行事并值得信赖方面发挥着重要作用。首席信息官应与人力资源部门合作，为拥抱人工智能并为成功项目做出贡献的专家定义绩效目标和激励措施。

六、为最终用户提供学习机会

ThoughtSpot 首席数据和人工智能战略官辛迪·豪森 （Cindi Howson） 表示：“员工现在担心人工智能会取代他们，因此领导者的首要工作是解决他们的恐惧并制定再培训计划，其中包括人工智能素养，如今，88% 的美国人失败了。

员工对人工智能的关注应该是首席信息官变革管理计划的首要任务。沟通和计划应针对不同的工作职能和技能水平进行定制，特别是在优先考虑员工采用人工智能代理的领域。

“人工智能无疑正在改变劳动力，是的，我们看到了对入门级工作的最大影响，”Quadient 首席执行官杰弗里·戈德 （Geoffrey Godet） 说。“经常被忽视的是，人工智能首先取代了任务，而不是人，这为以更智能的方式重新设计角色打开了大门。那些投资于技能提升和人机协作的公司将蓬勃发展，因为这是你释放创造力、文化和长期价值的地方。

基于技能的培训可能是第一个想到的想法，但这并不是 CIO 赞助学习计划的唯一方式。“提出好问题、提示、理解幻觉和批判性思维等技能都需要磨练，”ThoughtSpot 的 Howson 说。

建议： 随着人工智能能力的提高，创造一种宣传终身学习的公司文化将至关重要。领导者应该创造持续的学习机会，而不仅仅是那些与工作、角色或技能转变相关的机会，如果员工将他们与转型计划联系起来，这可能会成为不信任的根源。

八、将创新者重点放在客户体验中的 AI 上

大多数企业 SaaS 公司都在为其平台添加代理 AI 功能。人力资源代理指导经理进行绩效评估，供应链代理可以在全球中断期间采取行动，员工体验代理处理会议跟进。评估任何员工工作流程 AI 代理时的一个关键目标是提供给它的企业数据是否会导致更明智的决策和更快的行动。

未来的真正创新将涉及将人工智能代理构建到客户体验中。我预计会看到更多的医疗保健代理改善患者体验，金融服务代理帮助银行客户进行投资，零售代理增强购物体验。

但是，导致生产部署的成功实验将需要创新和一线团队之间的更多协作。

“积极使用人工智能的一线团队也在其公司内部实施其轨迹中获得了宝贵的利益，”MelodyArc 首席商务官 Ashley Moser 说。“领导者应该让他们兴奋地利用人工智能，然后收集反馈以确保人工智能直接满足客户需求，因为这些团队已经拥有直接的客户洞察力。”

建议：与瀑布式项目管理相比，基于产品的 IT 组织在将客户输入与敏捷开发流程联系起来方面要好得多。在开发 AI 代理时，计划提高风险，因为团队将需要更多学科和职能角色的协作。

在引入人工智能代理时，一个关键的成功因素是领导变革管理工作以影响和影响人们，这有悖常理。但人工智能代理是一项技术，未能及早引入变革管理实践并针对影响员工群体量身定制，这是许多人工智能工作无法实现业务成果的原因之一。

由CXOUNION-CXO联盟（cxounion.cn）转载而成，来源于数智化转型网；编辑/翻译：CXOUNIONCXO联盟小O。

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