7S模型成功实现人工智能转型

多关于实现人工智能的讨论和参与之后，人们注意到了人工智能采用的两个趋势：

• 在许多组织中，这个主题是由IT驱动的。
• 其次，该主题采用技术思维方式处理。

人们通常提出的是关于数据、数据科学家以及将要使用的系统和应用程序的问题。

毫无疑问，这些都是重要的问题。但它们不是唯一的，可能甚至不是最困难或最重要的问题。

从总体战略和应实施的范围，还有许多问题，企业应从支持的业务领域等开始。它继续涉及合规性和数据保护主题，并且非常重要的是，很多员工担心受到影响。在德国，工人委员会将会定期发表意见。到了最后，人工智能总是关注自动化，而自动化就是采用更少的工作人员实现自动化。到目前为止流行的观点是人工智能创造的就业机会比它所需要的要多，但是新的工作需要另一种技能，而不是那些能够通过自动化完成的工作。

此外，还有一些道德问题。可以建议人们尝试采用作为道德机器一部分的情感人工智能应用程序。这是一次真正具有启发性的经历，其偏差可以在同一类别中计算。一个公认的非常极端和明显偏见的例子是微软公司的Tay，这是一个通过在Twitter上发布而得到重新训练的人工智能机器人，继续从它的对话中学习。

从中得出的结论是，企业需要回答四类问题：

• 战术操作问题
• 战略问题
• 合规性和安全性问题
• 道德问题

这些问题相互关联，可以通过应用麦肯锡公司开发的7S模型进行解答。

现实检查的挑战

战术操作似乎最容易理解。例如，可以列出一个应用程序，接近实现一些人工智能场景。他们的一个想法非常具有战术性，为人工智能驱动的聊天机器人实现原型以获得一些经验。这种方法清楚地解决了一些技术问题。他们决定构建人工智能能力中心(CC)，这是一个好主意，并且仍在寻求帮助。

但是负责构建这个人工智能能力中心(CC)的是IT部门。这严重限制了它们的范围。虽然能够解决有关数据、云计算战略，所需计算资源或安全性甚至数据保护的问题的解决方案，但他们无法深入研究组织模型的必要更改等问题，更不用说流程或业务模型。那么这是否减轻员工的恐惧?他们是否会展示必要的文化和力量，以便充分利用他们将要追求的目标?

以下需要了解一下7S模型如何为人工智能转型提供帮助。

人工智能转型的成功因素

（编辑：淮安站长网）

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