利用变更管理为 AI 做准备
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 确定 AI 如何影响各个行业。
- 解释 AI 的演变。
- 总结在实施 AI 时企业面临的挑战。
AI 的演变
人工智能 (AI) 正在以惊人的速度发展，为每个行业和职能部门创造了前所未有的机遇和挑战。
- 医疗：AI 驱动的诊断工具、个性化治疗计划和预测分析，以预测疾病爆发
- 金融：欺诈检测、算法交易、信用评分和个性化财务建议
- 零售：个性化的购物体验、库存管理和客户服务聊天机器人
- 制造业：预测性维护、通过计算机视觉进行质量控制和供应链优化
- 汽车：自动驾驶汽车、驾驶员辅助系统和预测性维护
- 营销：客户行为分析、定向广告和内容生成
- 人力资源：AI 驱动的招聘、员工参与度分析和劳动力管理
这些只是 AI 演变所带来的成果的一小部分。AI 在商业领域的成功取决于选择正确的解决方案，并确保部署顺利进行。
Salesforce 在帮助客户利用 AI 实现转型方面有着悠久的历史。
- 第 1 波：Salesforce 通过 Salesforce Einstein 掀起了第一波高潮，即预测性 AI。我们在 2014 年就知道 AI 将改变客户关系，因此我们建立了一个内部研究团队，通过推出 Einstein 帮助开创了适用于 CRM 的 AI。这为我们的客户带来了惊人的成果，让他们的销售更智能、服务更智能和互动更智能。
- 第 2 波：生成式 AI 促使我们的 GPT 产品问世，带来了惊人的生产力提升以及一系列新功能，例如交易洞察、客户摘要和简报。
- 第 3 波：我们正在迅速进入 AI 新浪潮，自主代理可以相互沟通并为您执行任务。现在，适用于销售的 Agentforce 可以根据之前的沟通和客户活动起草跟进销售电子邮件。以及 Agentforce for Service 允许服务代理在与客户聊天时使用 AI 生成的上下文响应。
成功实施面临的挑战
曾经只在科幻小说中出现的能够做出复杂决策的机器如今已成为现实，每个企业都希望抓住这次机会来促进增长、提高生产力和客户成功。
然而，超过 70% 的 AI 转型没有达到预期，人员挑战是他们无法克服的主要障碍。
这些是企业在实施 AI 时面临的五大与人员相关的挑战。
- 抵制变更：AI 的采用经常面临员工的抵制，他们担心工作岗位会流失或破坏既定流程。
- 技能缺口和劳动力准备：AI 的实施需要对员工进行再培训，使其掌握并利用先进技术工作。许多组织在技能提升或再培训劳动力方面面临挑战，尤其是在数据分析、AI 运营和机器学习等领域。
- 伦理和偏见问题：随着 AI 系统，尤其是生成式 AI 在决策中的应用日益增多，员工们对其伦理影响感到担忧。AI 可能会从训练数据中继承偏见，这可能会导致不公平或有害结果。
- 信任和透明度：AI 的“黑匣子”性质会在员工和利益相关者之间造成不信任。由于对 AI 模型的工作原理缺乏清晰的理解或透明度，尤其是在生成决策或内容方面，许多员工拒绝依赖 AI 系统。
- 文化一致性：AI 的采用通常需要组织文化向采用数据驱动决策和自动化转变。然而，培养这种思维模式可能很困难，尤其是在采用传统运营方式的公司中。
如果未能解决 AI 转型中的人员问题，就会在愿景和价值观实现之间造成巨大差距，这可能导致：
- 业务和 IT 错位
- 决策延迟
- 抗拒、缺乏信任、焦虑和对失败的恐惧
- 生产率低、采用率低和工具使用不理想
- 回归旧的思维和工作方式
- 由于员工体验下降而导致人员流失
通过实施量身定制的变更管理策略、伦理框架以及强有力的领导，主动解决 AI 转型中的人员问题，客户能够成功转向新的工作方式，加快实现价值的速度，并最终达成既定的业务成果。
要是有个框架能帮助进行 AI 变更管理就好了……哦，等等，还真有！继续学习下一个单元，了解如何推动所有正确的 LEVERS 来成功实施 AI 变更。
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