推動AI應(yīng)用的是團(tuán)隊，而非高管

AI正大行其道。隨著企業(yè)認(rèn)識到生成式AI幾乎無窮盡的潛力，他們開始快速推進(jìn)現(xiàn)有的AI項目，并在供應(yīng)鏈、人力資源管理、銷售、營銷等所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域啟動新的項目。

我們應(yīng)該讓經(jīng)驗(yàn)豐富的高管集中管理AI項目，對嗎？

錯了。每當(dāng)有新技術(shù)出現(xiàn)時，大公司都會認(rèn)為，需要任命一位指定的高層領(lǐng)導(dǎo)者——用流行語說就是“沙皇”——來推動新技術(shù)。元宇宙、區(qū)塊鏈以及AI都是如此。許多企業(yè)幾乎下意識地會任命一位高級負(fù)責(zé)人來監(jiān)督新技術(shù)的應(yīng)用。這往往也是一個很大的錯誤。

據(jù)我觀察，這一過程通常始于董事會聽說了一項熱門的新技術(shù)。各團(tuán)隊向領(lǐng)導(dǎo)層提出了非常樂觀但相互矛盾的應(yīng)用案例。董事會雖然很興奮，但卻不知道該如何著手，于是便讓某個可憐的、毫無防備的人負(fù)責(zé)整個事情。這種做法很少成功。在與新技術(shù)苦苦掙扎幾年而收效甚微之后，這個負(fù)責(zé)開辟新路線的領(lǐng)導(dǎo)者往往會離開企業(yè)，而公司內(nèi)部對此會感到非常驚訝，但實(shí)際本不該如此。這些領(lǐng)導(dǎo)者失敗是因?yàn)?，他們根本不知道公司的一線業(yè)務(wù)是如何運(yùn)行的，也不知道如何將想法付諸實(shí)踐。

那么，企業(yè)應(yīng)該怎么做呢？

在開發(fā)AI等應(yīng)用技術(shù)時，領(lǐng)導(dǎo)者必須在日常工作流程中尋找機(jī)會。換句話說，要想找到新技術(shù)的用途，就必須了解公司的工作是如何完成的。沙皇們很少能搞清楚這一點(diǎn)，因?yàn)樗麄冸x一線工作太遠(yuǎn)了。

有一種更好的方法：領(lǐng)導(dǎo)者不應(yīng)讓決策層層下傳，而應(yīng)讓創(chuàng)新發(fā)生在一線，并通過組織的卓越中心來提供平臺、數(shù)據(jù)工程和管理支持。企業(yè)不應(yīng)親自挑選一位專家領(lǐng)導(dǎo)者，而應(yīng)讓團(tuán)隊主導(dǎo)整個過程。重要的是，這種結(jié)構(gòu)可以讓你發(fā)揮運(yùn)營專長，負(fù)責(zé)任地、大規(guī)模地、快速地將新技術(shù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)中。

這就是我們在Verizon的做法。我們不采用自上而下的集中式結(jié)構(gòu)，而是由貼近一線工作的團(tuán)隊主導(dǎo)AI的應(yīng)用，這意味著，大量的利益相關(guān)者都可以向我們提供實(shí)時反饋。

例如，我希望我的供應(yīng)鏈職員找出最佳的AI應(yīng)用案例。他們擁有的洞察力是一個專注于戰(zhàn)略、收入和增長的“沙皇”所沒有的。他們能識別出高效完成工作所面臨的挑戰(zhàn)、迅速發(fā)現(xiàn)最有效的工具。這些一線團(tuán)隊有預(yù)算壓力和服務(wù)協(xié)議，必須面對最終結(jié)果。他們通常會將注意力集中在既能提高這些指標(biāo)，又能產(chǎn)生可見成果的項目上。這就意味著，你會得到一個能產(chǎn)生可見成果的AI使用案例。

目前，Verizon正在與外部公司合作，在三個領(lǐng)域應(yīng)用AI并對模型進(jìn)行微調(diào)：1）在運(yùn)營方面，建立大型語言模型，幫助完成認(rèn)知和計算任務(wù)；2）在網(wǎng)絡(luò)方面，將AI應(yīng)用于構(gòu)建設(shè)計、容量預(yù)測和功率放大，幫助實(shí)現(xiàn)自動化并加快網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度；3）在客戶服務(wù)和銷售方面，幫助實(shí)現(xiàn)營銷和個性化。

我們已經(jīng)做了一段時間，并從錯誤中吸取了教訓(xùn)。

例如，在過去的十多年里，我們采用了一種集中的、包羅萬象的方式來解決客戶服務(wù)問題。但我們從一線員工那里了解到，各種各樣的信息——比如，如何操作特定設(shè)備、兌換促銷活動、解決特定的賬單計費(fèi)問題、回答有關(guān)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的問題等——可能過于復(fù)雜，很難從這種萬能的方式中找到，這讓客服代表本就很沉重的負(fù)擔(dān)更加沉重了。我們公司支持?jǐn)?shù)百種不同的設(shè)備，任何時間都有大約100種不同的促銷活動，而我們的客戶服務(wù)團(tuán)隊需要了解所有這些活動。

這就是我們求助于AI來減輕員工認(rèn)知負(fù)擔(dān)的原因。

比方說，一位客戶打電話來詢問移動端促銷活動，并希望了解他們在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)方面有哪些選擇。客服代表很可能會在多個屏幕上搜索并調(diào)出文檔，概述所有可用的促銷方案和家庭互聯(lián)網(wǎng)配置?，F(xiàn)在，想象一下，有1萬份這樣的文件和一個AI搜索機(jī)器人（或者助手），它能立即告訴你想要了解的信息，并為客戶提供個性化服務(wù)。這就是我們現(xiàn)在正在測試的技術(shù)。

再舉一個例子：以前，產(chǎn)品開發(fā)周期涵蓋一系列步驟：確定需求、構(gòu)建軟件、發(fā)布，然后再聽取反饋意見，在下一個版本中更新?，F(xiàn)在，AI可以在工作的過程中不斷學(xué)習(xí)并進(jìn)行近乎實(shí)時的更新，因此，產(chǎn)品開發(fā)的周期會變得快得多。如今，我們會根據(jù)代理商的互動情況訓(xùn)練AI，以獲得實(shí)時反饋。這表明，AI的發(fā)展與AI在前線的應(yīng)用是同步的。

我們只在已經(jīng)衡量過有效進(jìn)展的領(lǐng)域進(jìn)行投資。在這些領(lǐng)域，AI不僅能提供實(shí)時信息，還能改善KPI。

我們的成果在不斷進(jìn)步。使用AI搜索機(jī)器人得到的答案準(zhǔn)確率與人工相當(dāng)，但我們相信，未來可以將準(zhǔn)確率提高到99%。技術(shù)每天都在不斷改進(jìn)，但衡量成功的最好標(biāo)準(zhǔn)是提高凈推薦值（Net Promoter Scores），這也是Verizon今年的目標(biāo)。

同樣，在銷售方面，我們已經(jīng)開始部署AI工具，幫助預(yù)測客戶可能需要什么，并主動為客戶提供選擇。我們捕捉了大量的數(shù)據(jù)點(diǎn)來更好地服務(wù)客戶。在此基礎(chǔ)上，我們能做100多種不同的預(yù)測，為客戶提供更加個性化的體驗(yàn)——比如，根據(jù)興趣提供最佳的互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)容選項，或根據(jù)使用年限提供獨(dú)一無二的促銷。當(dāng)能準(zhǔn)確、主動地識別客戶需求或愿望時，我們就能在與客戶的第一次對話中解決所有問題。

這種積極主動的工作已經(jīng)將銷售轉(zhuǎn)化率提高了6%以上，包括新用戶注冊、增加獨(dú)家優(yōu)惠，以及升級套餐等所有方面。AI讓機(jī)器做機(jī)器最擅長的事，讓人類做人類最擅長的事。

而且，為了強(qiáng)調(diào)我的觀點(diǎn)，我們已經(jīng)授權(quán)一線團(tuán)隊來指導(dǎo)其他人，如何最好地利用AI來減少認(rèn)知負(fù)荷，并提高客戶服務(wù)效率。這樣，員工們就可以專注人際互動、換位思考和如何超越客戶的期望?？蛻艚灰字袥]有沙皇，只有一線員工利用專業(yè)知識做出決策。然后，績效結(jié)果會向上級傳遞，以便整個組織對流程進(jìn)行評估，并在整個企業(yè)范圍內(nèi)進(jìn)行微調(diào)。我們分散了決策流程，以尋求最佳結(jié)果。

AI讓我想起了本世紀(jì)初的互聯(lián)網(wǎng)時代。每個人都有自己的網(wǎng)絡(luò)公司，但并不是所有人都做得很好，因?yàn)槌晒λ璧牟皇且粋€互聯(lián)網(wǎng)高級副總裁的職位和一個.com的名字。如今，每家公司都想利用AI，但要取得長期成功，需要的不僅僅是讓一位高管推動技術(shù)應(yīng)用。在Verizon，AI的成敗不是由“沙皇”決定的，而是由一群掌權(quán)的利益相關(guān)者決定的，他們可以看到結(jié)果、客戶參與度和反饋。正如一些人最近倡導(dǎo)的那樣，企業(yè)應(yīng)該對AI有一個清晰的愿景——我們也是這樣做的。但正如歷史向我們展示的那樣，學(xué)會利用一線員工的才能創(chuàng)造運(yùn)營優(yōu)勢的公司，才是最后的贏家。這一次，AI也不例外。