人工智能实验与实际影响之间的差距持续扩大，许多组织仍在努力将势头转化为价值。部分原因是公司缺乏将人工智能潜力转化为可在企业范围内扩展的结果所需的框架，另一部分则源于对人工智能应如何使用、治理和整合到现有流程中的更深层次的错位。
"我们仍处于人工智能的起步阶段，人们并不总是了解它能做什么或其局限性是什么，"super{set} AI顾问公司的近期合伙人兼Lucenn联合创始人Adrien Le Gouvello说。在引导财富100强公司和初创公司应对这一挑战的十多年中，他看到了强大基础对人工智能产生有意义影响的关键性。只有当公司定义可解决的问题、围绕实际工作流程建立框架、尽早让用户参与、根据其需求定制解决方案并从一开始就嵌入负责任的治理时，人工智能才能成功。
可扩展的人工智能始于明确、可解决的问题
"公司不知道如何将他们的需求分解为人工智能可解决的部分，"他说。这种缺乏具体性是可扩展采用的第一个障碍。想象一下，在不提供位置或资源等背景的情况下，询问人工智能代理如何登月。不完整的提示必然会导致不准确的答案，因为系统缺乏有效推理所需的信息。
当组织提供详细、结构化的输入，使模型扎根于现实时，人工智能表现最佳。这就是为什么上下文工程在重要性上已超过提示工程。"每个模型都不同，"他说，每个模型都依赖于正确的框架来提供有意义、可靠的输出。
一旦问题明确，工作就转向设计允许人工智能提供可重复价值的框架。这正是许多公司停滞不前的地方。高管们经常自上而下设计人工智能解决方案，而不让日常使用它们的人参与其中。结果是工具在理论上看起来很有前途，但在实践中却表现平平。这是他经常看到的情况。"百分之八十的试点项目停留在试点阶段，"他说，因为解决方案未能反映真实的工作流程。当这种情况发生时，用户就会脱离，采用率迅速崩溃。
将采用挑战转化为可行的框架
他的解决方法是从第一天起就让用户参与到过程中。"如果你从一开始就不让销售人员参与这个过程，你怎么能期望用户真正使用它呢？"他们的见解塑造设计决策，他们的参与使他们成为帮助产品在整个组织中扩展的倡导者。
这是他更广泛方法的核心原则，他将其转化为三个实际行动，帮助公司从实验转向企业范围的价值。
1. 深入了解流程。 领导者必须分析当前工作的完成方式、哪些信息最重要以及哪里的摩擦减缓了进展。改进而非复制成为目标。通常，最有影响力的人工智能解决方案不是来自复制工作流程，而是来自重新构想它。
2. 尽早且经常让用户参与。 他们的视角创造相关性，他们的所有权加强采用。当用户感到解决方案反映了他们的真实需求时，他们自然会为之倡导。
3. 定制解决方案，而不是仅仅依赖现成工具。 许多平台提供强大的基线能力，但只能覆盖问题的一部分。定制确保人工智能系统能够解决组织需求的全部范围。"深入一点"通常是解锁真正价值的关键。
负责任的人工智能保护信任并加速规模化
即使有正确的结构，人工智能也不能也不应该在没有保障措施的情况下扩展。负责任的人工智能实践将实验转化为组织可以依赖的成果，创造广泛采用所需的稳定性。
如今，公司面临监管压力、法律风险以及围绕数据隐私和幻觉的日益增长的担忧，这使得保护专有信息成为不可协商的起点。这始于构建安全架构、适当标记敏感数据并防止意外暴露。最近的高调案例，包括因人工智能生成的不准确信息而被罚款的全球公司，凸显了当这些护栏缺失时信任变得多么脆弱。
"幻觉是事实，"他说，这就是为什么组织需要持续验证输出的评估层。最后的保障是人类参与。人工智能应该为决策提供信息，而不是取代它们。人类评估结果是否通过基本的"嗅觉测试"，验证准确性并维持责任制。
员工培训对确保每个用户理解潜力和风险也至关重要。当人们知道如何负责任地使用人工智能时，公司就有信心扩大规模。
构建持久的人工智能框架
可扩展的人工智能不是从技术开始的。它始于精确的问题定义、对流程的深入理解、用户驱动的开发和负责任的架构设计。当组织接受这些原则时，人工智能就成为可衡量转型的催化剂，而不是停滞的实验。"你希望人工智能为你工作，而不是围绕你工作，这只有在基础正确的情况下才会发生。"
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