所有這些問題都有一個共同點：它們很好操作，并且具有戰(zhàn)術(shù)性。
在進行了很多關(guān)于實現(xiàn)人工智能的討論和參與之后，人們注意到了人工智能采用的兩個趨勢：
•在許多組織中，這個主題是由IT驅(qū)動的。
•其次，該主題采用技術(shù)思維方式處理。
人們通常提出的是關(guān)于數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)家以及將要使用的系統(tǒng)和應(yīng)用程序的問題。
毫無疑問，這些都是重要的問題。但它們不是唯一的，可能甚至不是最困難或最重要的問題。
從總體戰(zhàn)略和應(yīng)實施的范圍，還有許多問題，企業(yè)應(yīng)從支持的業(yè)務(wù)領(lǐng)域等開始。它繼續(xù)涉及合規(guī)性和數(shù)據(jù)保護主題，并且非常重要的是，很多員工擔(dān)心受到影響。在德國，工人委員會將會定期發(fā)表意見。到了最后，人工智能總是關(guān)注自動化，而自動化就是采用更少的工作人員實現(xiàn)自動化。到目前為止流行的觀點是人工智能創(chuàng)造的就業(yè)機會比它所需要的要多，但是新的工作需要另一種技能，而不是那些能夠通過自動化完成的工作。
此外，還有一些道德問題?？梢越ㄗh人們嘗試采用作為道德機器一部分的情感人工智能應(yīng)用程序。這是一次真正具有啟發(fā)性的經(jīng)歷，其偏差可以在同一類別中計算。一個公認(rèn)的非常極端和明顯偏見的例子是微軟公司的Tay，這是一個通過在Twitter上發(fā)布而得到重新訓(xùn)練的人工智能機器人，繼續(xù)從它的對話中學(xué)習(xí)。
從中得出的結(jié)論是，企業(yè)需要回答四類問題：
•戰(zhàn)術(shù)操作問題
•戰(zhàn)略問題
•合規(guī)性和安全性問題
•道德問題
這些問題相互關(guān)聯(lián)，可以通過應(yīng)用麥肯錫公司開發(fā)的7S模型進行解答。
現(xiàn)實檢查的挑戰(zhàn)
戰(zhàn)術(shù)操作似乎最容易理解。例如，可以列出一個應(yīng)用程序，接近實現(xiàn)一些人工智能場景。他們的一個想法非常具有戰(zhàn)術(shù)性，為人工智能驅(qū)動的聊天機器人實現(xiàn)原型以獲得一些經(jīng)驗。這種方法清楚地解決了一些技術(shù)問題。他們決定構(gòu)建人工智能能力中心(CC)，這是一個好主意，并且仍在尋求幫助。
但是負(fù)責(zé)構(gòu)建這個人工智能能力中心(CC)的是IT部門。這嚴(yán)重限制了它們的范圍。雖然能夠解決有關(guān)數(shù)據(jù)、云計算戰(zhàn)略，所需計算資源或安全性甚至數(shù)據(jù)保護的問題的解決方案，但他們無法深入研究組織模型的必要更改等問題，更不用說流程或業(yè)務(wù)模型。那么這是否減輕員工的恐懼?他們是否會展示必要的文化和力量，以便充分利用他們將要追求的目標(biāo)?
以下需要了解一下7S模型如何為人工智能轉(zhuǎn)型提供幫助。
人工智能轉(zhuǎn)型的成功因素
盡管完成每一項業(yè)務(wù)都是一項艱巨的任務(wù)，但要實現(xiàn)人工智能技術(shù)所能提供的可能性，這絕非必然。有幾種模型支持必要的過渡。其中之一是最初由麥肯錫公司開發(fā)的7S模型，不是作為實現(xiàn)人工智能的模型，而是作為支持人工智能轉(zhuǎn)型的模型。
圖1 7S模型
麥肯錫7S模型確定了七個成功因素，其中三個是硬性成功因素(紅色)，四個是軟性成功因素。而這個模型所表明的是，這七個因素需要協(xié)調(diào)一致，甚至相互加強，才能使組織在實施轉(zhuǎn)型變革時能夠持續(xù)成功。
由于七個因素是相互關(guān)聯(lián)的，它顯示了需要查看的內(nèi)容，并且如果其中一個因素發(fā)生了變化，通常也需要重新調(diào)整。除了技術(shù)、操作、戰(zhàn)略問題之外，7S模型還涵蓋了有關(guān)合規(guī)性和道德規(guī)范的問題。它通過結(jié)合軟硬性成功因素來做到這一點。例如，道德是共同價值觀的一部分，并通過企業(yè)風(fēng)格和員工以及如何接受培訓(xùn)來表達。這與合規(guī)性和安全性類似，系統(tǒng)也可以支持或強制執(zhí)行。
將它應(yīng)用于將人工智能嵌入到企業(yè)中，它立即表明僅僅著眼于系統(tǒng)和技能是不夠的。在企業(yè)中實施人工智能的模式轉(zhuǎn)變也需要解決其他五個因素。
由于所有因素相互關(guān)聯(lián)并形成一個網(wǎng)狀，一種可行的方法是從硬性的成功因素入手。同樣重要的軟性成功因素提供了有助于保持企業(yè)一致的限制。
企業(yè)可以制定明確的人工智能戰(zhàn)略，然后用來創(chuàng)建可以使用現(xiàn)有的項目組合管理流程進行處理的計劃組合。重要的是，這種人工智能戰(zhàn)略是企業(yè)總體戰(zhàn)略的一部分，并且在項目組合管理流程中使用目標(biāo)、關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)和支持框架進行管理。利用一種“大處著眼”的方法，其成果將得到快速交付，并且可以快速重新調(diào)整。
其次，選擇有助于實現(xiàn)給定策略的組織模型。這里有許多模型可以應(yīng)用，從組建一個專門的團隊開始，從利益和職業(yè)相匹配的人員或平行結(jié)構(gòu)中實施人工智能實踐社區(qū)。為了強調(diào)7S模型的相互依賴性，首選的組織模型在某種程度上取決于企業(yè)文化、意義風(fēng)格和共享價值觀。選擇推動戰(zhàn)略主題的人員取決于他們的技能。
第三，根據(jù)企業(yè)選擇的平臺，有必要選擇有助于解決當(dāng)前需求的人工智能系統(tǒng)，并提供更好地支持未來需求的路線圖。其核心功能之一是提供持續(xù)的學(xué)習(xí)設(shè)施，以便持續(xù)改進參與。
這里的關(guān)鍵詞是平臺，因為這又與員工和技能軟性成功因素有關(guān)，當(dāng)然也與硬性策略因素有關(guān)。同樣，平臺的選擇會對員工和技能產(chǎn)生影響。
所有成功因素都會對其他因素產(chǎn)生影響。改變一個因素則需要對其他的因素進行調(diào)整。
7S模型表明，純粹從一個部門的角度來看待人工智能轉(zhuǎn)型項目是不夠的。
由于在一家企業(yè)中整合人工智能涉及到很多方面，7S模型也強化了思維模式，企業(yè)在開展小規(guī)模行動的同時思考大問題，從而不斷取得成功。
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