美国能源企业Ameren CIO谈如何推动AI时代的变革和转型

Bhavani Amirthalingam的职业生活生计长达25年，在多个行业和地域担负过要害手艺和高管职务。她在World Wide Technology工作了15年，担负过这家高科技、高增加型公司的首席信息官兼客户解决方案和立异副总裁。随后，她带领了全球财富100强能源治理公司施耐德电气的数字化转型。比来，她担负美国能源企业Ameren的高级副总裁兼首席客户和手艺官，2018年她插手该公司担负高级副总裁兼首席数字和信息官，2023年插手客户体验和运营部分。近日，Amirthalingam和我们切磋了成功引领年夜范围转型需要甚么，和带领者和企业应当若何思虑和操纵将来的AI和数据。您有帮忙年夜型组织改变客户体验和提高全部企业数字化能力的经验，那末您对那些着手进行年夜范围转型的带领者会有哪些建议？让跨本能机能团队齐心合力，明白、综合地实现方针，对这些转型获得成功相当主要。有时，组织会完全环绕着手艺进行转型。但这不是一项手艺打算，不是一项运营打算，而是一项企业打算，或是一项客户打算。起首，使这些转型阐扬感化的一个主要身分，是建立一个由两三人构成的团队——取决于全部组织的要害好处相干者——负责并承当转型责任，不管是在下层仍是最高层。第二，组织常常低估了变化治理，而变化治理对转型的成功相当主要。他们认为变化治理是项目竣事时要做的工作，这么想注定会掉败。变化治理是你从一最先就要着手做的工作，并且在实行过程当中和实行以后要始终专注于此。当你界说转型背后的缘由时，变化治理就最先了，并且要和大师一路做这件事。你让那些在一线工作的人，或假如客户，让他们介入进来，领会他们的概念，如许就可以领会甚么对他们来讲是主要的，然后让他们介入到全部过程当中来。你需要提早肯定并组建这个“核心小组”，确保它是有多样化的概念。或许某小我是你最好的采取者，由于他想要改变，会是最轻易承认你的人；或许有小我是最可贵到他承认的，他能让你领会他的挂念是甚么，和为何会有这些挂念。在你构建和设计解决方案的时辰，理解和鞭策变化治理从第零天就要最先了，而不是第九天或第十天，由于良多时辰，工作就是从第零天最先解体的。这就需要成立所有权——不单单是手艺团队的所有权；还有团队和带领者的所有权，他们将在全部组织中遭到影响。人们可能会陷溺于手艺。他们已期待了很长时候，巴望获得手艺，所以你继续向前推动。但你没有斟酌变化治理，也没有斟酌你想要打破和改变人们多年来一向以某种体例做的工作。还有哪些潜伏的盲点可能会阻碍您获得成功？你可能有准确的方针、准确的行动、准确的团队、每一个人都是连合的、奉行的变化是准确的——但是，你可能没法实现这类转型的价值。您可能具有准确的方针、准确的行动、适合的团队、每一个人都在连合一致、您已进行了准确的变化，而且已采取了变化 — — 但您可能没法实现这类转型的价值。价值实现是转型的一个主要方面。主要的是你要提早配合界说成功是甚么模样的。我们要寻觅哪些要害绩效指标来注解，我们处于X，我们需要到达Y，而且我们可以或许到达那边。这个时候框架是甚么样的？这段路程是甚么样的？然后，当你谈到全球财富500强企业的时辰，会发现有良多层复杂性。你必需领会组织动态和文化。例如，组织可能真的是矩阵化的，是以你必需弄清晰需要做甚么才能让每一个人都告竣共鸣。你还必需确保CEO介入此中，而不单单是手艺负责人或运营负责人。当你斟酌这些年夜型转型时，你但愿的是鞭策年夜范围影响并持久改变组织的数字能力，CEO的理解和介入对成功和价值实现相当主要。在您的全部职业生活生计中，您做了良多使人兴奋的工作来操纵数据和AI。带领者门有哪些机遇可以操纵AI来影响员工的工作体例并改良客户体验？起首我要说的是，AI其实不新颖了。自20世纪50年月以来机械进修就一向存在着，利用数据和算法来模拟人类进修的体例在20世纪80年月最先就呈现了，在21世纪进一步成长为深度进修。加快计较致使了年夜型说话模子的建立和扩大，这些模子此刻已使AI普及，也让ChatGPT成了AI的代名词。我有机遇操纵AI来改良客户体验，为客户供给有关其能源利用环境的更多洞察；经由过程猜测和预防故障和有针对性地进行保护，提高靠得住性，从而提高资产绩效；经由过程检测燃气和热水器泄露来提高客户和员工的平安性；经由过程电路电压优化为低收入客户下降本钱，和很多此类用例。我对带领者的建议是，要肯定潜力最年夜和影响力最年夜的那些范畴，评估数据的预备环境，构建或摆设操纵AI的现有解决方案，确保从打算一最先就从头思虑人们将若何操纵这些新功能以分歧的体例展开工作。关于生成式AI，可以采纳多管齐下的方式。起首，NI 可以成为一个接管者，经由过程领会你今朝具有的现有软件平台中嵌入的功能，为组织肯定若何操纵这些功能。此中一个例子多是你今天用于软件开辟的平台，此刻具有了AI功能，你若何利用它来简化协作套件、CRM、劳动力利用中的开辟和功能，等等。第二种方式可所以作为一个塑造者，你可以操纵超年夜范围数据中间运营商建立现有的年夜型说话模子的私有平安实例——素质上这就是你本身版本的ChatGPT，合用于你本身的企业，按照企业特定命据进行了微调，为你的营业供给很是具体的用例。你还可觉得全部组织的分歧本能机能构建Copilot助手。第三种方式是，你可以作为制造者，构建本身的年夜型说话模子，这可能本钱既高又复杂，但可觉得营业缔造差别化的价值。跨行业操纵AI最多见的两个用例是提高开辟人员的出产力和提高呼唤中间客户办事代表的效力。此中一个例子，就是通话以后的总结工作。你正在提高出产力、效力和互动体例，以便你可以把时候花在对客户更主要且只有你才能做的工作上。要害就是要肯定哪些用例是具有最年夜营业价值和影响的，肯定你可以或许以哪些分歧体例从中受益。在构建这些功能的时辰，你必需以收集平安思惟为先导。人的身分将变得愈来愈主要。服膺这一点，同时提高我们员工的技术长短常主要的。AI不会夺走所有人的工作，但正如哈佛商学院的Karim Lakhani所说，“人工智能不会代替人类——但具有人工智能的人会代替那些没有人工智能的人。”与我们谈谈带领者应当若何思虑数据质量在AI摆设中的感化吧。数据质量是有用摆设AI的基石。没稀有据质量，扩大AI解决方案就像在没有坚实地基的环境下建造年夜楼。带领者必需优先斟酌投资数据质量和数据治理。利用高质量数据练习算法所需的时候很长，但这对年夜范围实现预期成果是必不成少的。试点项目凡是会揭露扩大的可行性；但是，并不是所有打算都是具有贸易意义的。设计可延续的架构时，必需斟酌终究方针，确保可扩大性与营业方针连结一致。带领者应当把数据质量视为一项计谋资产。高质量的数据可以确保算法获得有用练习，从而实现更正确、更靠得住的AI利用。成立壮大的数据治理框架以确保数据完全性、平安性和合规性相当主要。这个根本为那些可以或许跟着营业需求转变而顺应和扩大的AI系统供给撑持。您认为AI若何影响将来营业的各个方面？我认为营业的各个方面城市以某种情势或体例遭到影响。打个例如，想一想互联网、移动、社交和云手艺在曩昔25年里是若何改变我们工作和糊口体例的。AI将对我们的平常糊口和贸易运作体例发生更年夜的影响，我认为这类转变将会变得愈来愈迅猛。我真的很兴奋可以或许解决很是复杂的问题，这些问题可以在我们有生之年改良人类的糊口，不管是应对天气转变的挑战，仍是找到治愈癌症的方式。想一想制药行业，药物研发需要多长时候。我认为利用AI将年夜年夜缩短这个时候。在产物立异方面，你供给的办事或产物自己可能会履历重年夜成长，乃至按照行业的分歧而产生底子性的倾覆。是以，你也要从这个角度来对待你供给的“产物”，这一点很是主要。听到您如斯布满活力和乐不雅地谈论AI，真是太有趣了，由于良多人对此感应加倍焦炙。想一想AI在匹敌今朝我们没法治愈的疾病方面的潜力就使人感应振奋。但是，这类前进并不是没有风险。收集平安和数据隐私是必需解决的要害问题。数据中间为实现AI而发生的能源耗损，对我们的净零方针组成了挑战。虽然存在这些挑战，但我相信，我们将制订需要的保障办法，并继续操纵AI造福人类。我相信，AI将有助于解决AI带来的一些挑战。 .app-kaihu-qr {text-align: center;padding: 20px 0;} .app-kaihu-qr span {font-size: 18px; line-height: 31px;display: block;} .app-kaihu-qr img {width: 170px;height: 170px;display: block;margin: 0 auto;margin-top: 10px;} 股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、前提单、个股雷达……送给你>>。

本文心得:

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