生成式人工智能已从新兴趋势迅速转变为董事会的优先事项。公司正在测试副驾驶、助理和大型语言模型（LLM），以提高生产率、激发创新和开拓新的商机。但是，试验工具并不等于采用工具。当 GenAI 融入组织流程、文化和战略的根本结构时，才会产生真正的影响。.
Artefact 开发了 行之有效的方法 帮助企业从探索走向可持续影响。不同之处在于从分散的试点转向融合战略、文化和执行的结构化旅程。.
1.明确的采用战略为何胜过人工智能炒作
与有机传播的消费类应用程序不同，GenAI 在企业中的应用绝非病毒式传播。. 治理、合规性、投资回报率, 和 变革管理 都是阻碍。.
机遇是实实在在的：自动化重复性任务、加速决策、增强创造力。但风险也同样存在：data隐私泄露、整合不佳的工具、一次性试验的计划。. 成功取决于平衡自上而下的战略计划与自下而上的基层动力.
2.自上而下还是自下而上？两者都重要
有两种互补的方法可以让 GenAI 坚持下去。.
- 自上而下：流程生产力
这条路线的目标是 跨职能工作流程, 支持 领导赞助 和 重大投资. .首先要选择优先自动化流程，通过概念验证对其进行测试，然后在各部门推广。回报是 集中的投资回报率 和 高冲击, 尽管时间更长，风险更高。. - 自下而上：日常生产率
给你, 员工推动采用 将 GenAI 应用于日常任务。业务功能的使用案例浮出水面，快速获胜的部署和成功故事有机地传播开来。优势在于 快速、低风险采用 和 强有力的参与. .缺点是数值分散，难以测量。.
在实践中，公司需要这两种方法来创造动力和带来实际回报。.
3. 从好奇到能力的六个步骤
我们的经验使我们能够建立一个 结构化的端到端采用旅程 框架，旨在 加快各业务职能部门采用 GenAI.
- 从成熟度审计开始： 在投资之前，先确定技术、文化和组织方面的优势和差距。这样可以避免在 “虚假的好想法 ”上浪费精力，并突出 GenAI 能够带来最大效益的地方。.
- 创造执行动力： 用鼓舞人心的具体实例向领导层展示 GenAI 的威力。尽早获得认可可确保合法性并加快决策进程。.
- 技能民主化： 对员工进行基础知识培训，从提示工程到局限性。有了共同的基础，就能减少恐惧，鼓励尝试，加快采用。.
- 找出真正的杠杆： 与业务团队面谈，了解真正的挑战和机遇。这样可以建立主人翁意识，确保路线图反映现实而非假设。.
- 行动起来 举办针对特定团队的研讨会，将 GenAI 嵌入日常工作中。团队在离开时可立即使用提示库和实践工具。.
- 利用专业代理扩大规模： 一旦基础打好，就可以推出针对特定职能（如人力资源、财务和营销）量身定制的共同驾驶员。然后，组织将成熟地进入高级用例，获得可衡量的收益。.
每一个阶段都与下一个阶段相辅相成，最终形成一份通过报告，按部门确定投资的优先次序，并制定长期路线图。.
4.现实世界中的收养给我们的启示
从奢侈品到医疗保健，我们帮助企业将 GenAI 的炒作转化为真正的转型。其中有几条经验尤为突出：
- 领导层保持一致不容商量:没有 C 级的支持，采用仍然是零散的。.
- 培训必须是实践性的:员工需要在日常工作流程中看到立竿见影的效果。.
- 平衡短期胜利和长期赌注:快速采用可提高参与度，而大规模流程改造则可带来战略性投资回报。.
- 治理确保信任:没有 data 质量、合规性和安全性的人工智能是一颗定时炸弹。.
5.GenAI 会是下一个 Excel 吗？
当电子表格在 20 世纪 80 年代出现时，它们悄无声息地永远重塑了办公室工作。GenAI 可能是下一次这样规模的革命： 每个员工每天都在使用的提高效率、创造力和决策的工具.
但是，正如 Excel 一样，采用 Excel 也不会一蹴而就。它需要经过深思熟虑 变革管理、提高技能和实验。. 及早行动的公司将获得生产率的提高，并建立可持续的竞争优势。.
6.超越工具：实现真正的转型
如今，企业面临着一个选择。他们可以把 GenAI 当作一个小工具，或者 将其深植于战略和文化中. .区别在于采用的方式是零散的还是结构化的，是肤浅的还是变革性的。.
GenAI 不仅仅关乎效率。它关乎 重新构想业务功能, 为员工提供新的能力, 和 让各组织为人工智能融入日常工作的未来做好准备. .路线图已经明确，现在行动起来的企业将定义下一个成功时代。.
