最近、さまざまなボットからさまざまなエージェントに至るまで、企業における AI の実装について多くの友人と話しましたが、雰囲気は非常に熱いですが、プロジェクトの実際の進捗状況は予想とは程遠いです。 上司は非常に興奮し、ビジネスは使用したがらず、テクノロジーは繰り返し不満を抱いています。 チャットを展開して、お席に着くことを歓迎します。 このトピックには、上司、テクノロジー、ビジネスの間の「不可能な三角形」という、非常に難しい組織の緊張関係が関係しています。 多くの場合、問題自体は推進すべきテクノロジーとは何の関係もなく、実際には曲がったゲームの道であり、それらのほとんどは上司、テクノロジー、ビジネスの引っ張りにとらわれています。 1/ 最初に上司について話しましょう、彼らが望んでいるのは簡単です。 - 資本市場でストーリーを語り、資金調達、PR、AI 戦略を得ることができます。 - ビジネスの観点から見ると、ROI は速く、3 か月以内にコスト削減または GMV の増加が最善です。 だから私はしばしば頭を撫でて大きな決断を下します。 しかし、彼はそれがどこに落ちるのか教えてくれませんし、あなたがゆっくりと反復するのを待つこともありませんし、3か月を超えないと彼の忍耐力が尽きる可能性があります。 2/ 技術チームはどう思いますか? 技術チームは、技術的な観点から、すべて非常に純粋です。 - それをうまく行うには、マルチモーダルでなければなりません。 - コスト、推論速度、データコンプライアンスのバランスを取ります。 テクノロジーはツールボックスを構築するのに特に優れていますが、ビジネスをどの釘で打ち込むべきかわからないことがよくあります。 ほとんどの場合、デモは非常にクールで、ppt は付加的な機能を提示しますが、着陸するとすぐにあちこちに散らばっています。 3/ ビジネスはどうですか? 実際、ビジネスは最も現実的です。 - ユーザーが使用しているかどうか、コンバージョンできるかどうか、KPI の改善があるかどうか。 - すぐに効果を発揮できるかどうか、そうでなければまた花瓶になってしまいます。 当然、技術チームを信頼しておらず、KPIが達成されていても新しいことに挑戦する意欲を持つことは難しいです。 4/ したがって、AI 着陸の最も古典的な三角形のジレンマが形成されます。 - テクノロジーが把握できない→ボスは戦略を推進します。 - AI → ビジネスにおけるテクノロジーはすべて、この無精ひげをまったく受けません。 - ビジネスにはKPIの結果のみが必要であり、クレジットは技術的なもの→上司は、これは現在の価値にすぎず、私たちはまだ未来を望んでいると感じています。 これら3者の間には解決策はなく、絶え間ない妥協とゲームの行ったり来たりするだけです。 5/ したがって、ゲームを破るにはテクノロジーと製品を理解する必要があると多くの人が言いますが、実際には最も難しいのは組織を理解することです。 AIは決して技術的なプロジェクトではなく、組織のコラボレーションプロジェクトであるため、私は常にAIはトッププロジェクトでなければならないと言っています。 全員が一緒に座り、上司にMVPを受け入れてもらい、技術者にコンバージョンファネルを理解させ、ビジネスチームを迅速な磨きに巻き込みます。 6/ 私が参加した多くの AI 実装プロジェクトの中で、最もスムーズで効率的なパスは基本的に次の順序です。 - ビジネスリーダーシップ、最小限の閉ループシナリオを選択します。 - テクノロジーはツールチェーンと組み合わされ、エネルギーが供給され、説明可能 - ボスは資源保障、途中で後退しない、急いですぐに成功するな テクノロジーが世話をできないわけではありませんが、この道は最も困難であり、その過程でさまざまなリソースと抵抗があるに違いありません。 7/ したがって、エンタープライズ AI の実装を進めている場合は、パワー トライアングルを描いてみてください。 誰が話しているのか? 誰が横たわっていますか? 多くの場合、最終的にはどの当事者もコンセンサスという幻想から抜け出せない三者争いです。 着陸方法は、まず組織を通過する必要があります。 適切な人物とは、上司、テクノロジー、ビジネスの間に架け橋を築くことができる人であり、この人はテクノロジーまたはビジネスである可能性があるため、社内で AI プロジェクトを推進したい場合は、まずこの重要なノードを見つける必要があり、これによりはるかにスムーズに進みます。 あまりにも長々とした言葉ですが、実際、この文章は過去 2 年間で私にとって最大の経験です。