使用 LEVERS 框架提高 AI 的采用率
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 定义变更管理的 LEVERS。
- 确定可用于提高 AI 技术采用率的策略。
变更管理的 LEVERS
变更管理是一系列策略，旨在帮助组织和个人采用新计划，例如启动新的 AI 解决方案。如要成功采用，需要结合知识（“我知道怎么做……”）和期望的行动/行为（“我选择……”）。
行为受多种因素的影响，包括信念和能力等个人因素、同行压力和领导方向等社会因素以及政策和激励措施等结构性因素。这些因素可以通过 LEVERS 模型来捕获，该模型代表领导力、生态系统、价值观、赋能、奖励和结构。
根据研究，发现启用 4 个或更多 LEVERS 时，成功变更的可能性会提高 10 倍。
领导力
要实施变更，领导者需要鼓励、示范并支持新工作方式的部署。领导者的行动传递出强烈的信息，即新计划的优先性和重要性。
推动领导力方法的策略包括：
- 鼓励透明沟通：领导者需要清楚地传达 AI 的好处、解决对工作岗位流失的担忧，并展示 AI 如何为工作带来好处而不是取代工作岗位。
- 推动员工参与变更过程：领导者应在 AI 采用过程的早期让员工参与进来，允许他们提供和共同创建 AI 解决方案。这有助于在整个组织内获得认同和支持。
- 鼓励领导问责制：领导者应将 AI 项目的成功纳入他们的个人目标，以表明承诺和责任担当。
- 编制有针对性的高管简报：为领导者提供简明扼要、以 AI 为重点的文件，以便在他们的会议上讨论 AI 计划的影响和进展。
- 建立双向反馈渠道：为员工创建渠道（使用 Slack 等平台），方便员工提供关于 AI 工具使用情况和有效性的反馈，鼓励领导层积极参与讨论。
生态系统
组织的“人员系统”包括客户、员工、合作伙伴、供应商和社区。这些群体内部和群体之间的关系会影响人们在整个组织中思考、行动和完成工作的方式。
推动生态系统方法的策略包括：
- 执行 AI 利益相关者评估：确定受 AI 实施影响或能够影响 AI 实施成功的关键群体和个人，并制定量身定制的参与策略。
- 建立 AI 变更网络：促进积极参与，支持新的 AI 驱动流程，并鼓励跨部门协作和知识共享，从而培养更加融合的 AI 文化。
- 创建 AI 伦理委员会：创建跨职能伦理委员会可确保从多个角度审查 AI 项目，让组织各个部门的利益相关者参与有关 AI 治理的决策。
- 组织以 AI 为重点的路演：举办活动以提高对 AI 过渡的认识，收集反馈，并让整个组织参与 AI 采用对话。
- 评估对组织结构的影响：评估 AI 的实施是否需要变更组织设计、岗位规范或团队配置。
- 执行 AI 人才缺口分析：确定由于采用 AI 技术而可能出现的技能或人才短缺问题，并制定解决这些缺口的计划。
价值观
将变更与人们已有的价值观相联系是激励他人最有效的方式。采用价值观方法就是要挖掘人们的个人动力。但是，这可能很棘手。不可能强迫任何人产生个人动力。那么，变更推动者可以做什么呢？他们可以将变更与人们关心的事情联系起来。在变更与人们关心和重视的事物之间建立清晰、真诚的联系，以培养倡导者。
推动价值观方法的策略包括：
- 传达 AI 的目的和价值：清楚地传达组织采用 AI 的原因。说明 AI 如何与公司的使命和愿景保持一致，AI 如何为实现关键业务目标做出贡献，以及它为个人带来的好处。
- 建立 AI 伦理治理：建立强有力的道德准则，解决 AI 领域存在的偏见和公平性问题，以便员工能够负责任地参与到 AI 中。
- 展现 AI 模型的透明度：让员工了解 AI 模型如何做出决策有助于建立信任，也符合员工希望工作场所诚实正直的愿望。
- 打造目标驱动的 AI 故事：撰写一个故事，将 AI 变更与更宏大的目标相联系，使其对员工具有相关性和意义，突出对现实生活的影响和成功案例。
- 设计 AI 实践机会：创建实践机会，让员工亲自体会到 AI 对他们的工作、客户和流程合作伙伴的积极影响。
赋能
培训对于任何新业务计划的成功都至关重要，对于 AI 解决方案来说更是如此。对于不熟悉 AI 功能在工作场所如何运作的员工来说，具有未来特色的技术和术语会令人生畏。虽然自动化、算法和机器学习等术语对某些人来说具有积极的含义，但其他团队成员可能并不了解 AI 基础知识。
推动赋能方法的策略包括：
- 创建详细的培训策略：开发系统的方法来培训用户。寻找机会，在工作流程中部署具有实际应用和实践经验的培训。
- 进行真实演示：展示特性和功能。就用户如何充分利用这些优势提供实用指导
- 招募超级用户：聘请知识渊博的用户作为 AI 工具的倡导者，提供同行支持、培训他人、解决问题并协助整个组织采用。
- 利用线上 AI 培训平台：鼓励使用 Trailhead 等平台免费按需提供有关 AI 工具和技术的培训。
- 创建 AI 创新和实践实验室：为用户创造一个探索和测试新 AI 功能的空间，提供实践经验和为未来增强功能提供反馈的机会。分享提示和创建提示的最佳实践。
- 分享自导入职资源：提供对入职工具的持续访问，使用户能够按照自己的节奏独立学习和练习使用该工具。
- 提供 AI 伦理培训：为员工提供关于识别和减轻 AI 偏见的专门培训，以便他们能够负责任地为 AI 开发和部署做出贡献。
奖励
奖励就是利用外在动力——实施有形和无形的奖励和认可，鼓励人们以某种方式行事。在工作中，这些外在动力源泉包括表彰计划、津贴、绩效管理系统和付酬（例如：奖金、佣金和现金奖励）等。
这些可以成为强烈影响人们行为的因素，但应适度使用，因为研究表明，过分强调外在奖励会降低其他现有方法的有效性，甚至会产生与预期相反的结果。
推动奖励方法的策略包括：
- 制定激励计划：制定一项策略，鼓励和奖励组织内部完成培训和使用新的 AI 技术的人员。
- 表彰早期 AI 采用者：在团队会议或领导层更新期间表彰迅速接纳 AI 工具的个人。
- 利用 AI 采用仪表板：运用仪表板以跟踪整个组织的 AI 工具使用情况。表彰并奖励那些持续使用该工具，并能以新颖方式将 AI 融入工作流程的团队和个人。
- 为精通 AI 工具者提供奖励：为顶级 AI 工具使用者提供激励措施，提供礼品卡、公司商品或现金等奖励，以鼓励持续参与和卓越表现。
- 建立领导力表彰计划：制定一个定期计划，以表彰擅长使用 AI 工具的优秀团队成员。使用 Slack 等平台在组织内庆祝这些成就。
结构
推出新的 AI 解决方案可能会影响与流程最密切相关的团队和系统。例如，Agentforce for Service 显然会影响服务智能体的日常任务，但也可能会影响其他部门的运营。考虑新技术对业务的更广泛影响是变更管理的一部分。
可以通过变更管理减少的其他障碍包括验证解决方案的真实需求、确保适当的指标跟踪以及减少关键系统宕机时间。在流程早期识别障碍使新流程能够尽可能无缝地集成到现有流程中。
推动结构方法的策略包括：
- 建立 AI 治理：实施治理结构，包括道德准则、透明度标准和偏见缓解流程，以确保负责任地使用 AI 系统并与组织目标保持一致。
- 运用 Slack 对 AI 工具进行讨论：设立专门讨论 AI 话题的 Slack 频道，通过将对话从个人收件箱转移到协作平台，提供一个提出问题、分享反馈和提高可见度的空间。
- 开发 AI 工具反馈循环：创建让员工提供反馈的渠道，以结构化、迭代的方式推动持续改进并完善 AI 流程。
- 构建 AI 仪表板：使用 AI 增强的仪表板和报告，强调这样一个原则：未在 AI 工具中记录的数据和活动将不予认可。
- 实现自动化以实现效率：尽可能使用自动化技术取代手动流程，旨在简化操作并减少工作流程中的摩擦。
- 修改政策和程序：更新标准的组织政策、流程和程序，以适应引入 AI 工具和新工作方法带来的变化。
确保 AI 技术的长期成功
AI 解决方案的长期成功不是在启动后一天甚至几周后就能确定的。新技术的实施需要时间，阻力是变更管理中的常见挑战。启动能够极大改变员工工作方式的大规模 AI 解决方案时，阻力尤其常见。顺利采用 AI 的关键之一是保持变更并将新流程嵌入组织的工作流程和文化中。
通过使用一开始就能概括这些计划的变更管理流程，新技术的长期成功几率将显著增加。因此，要继续推动变更的 LEVERS（至少四个）方法。
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