鉴于变化的速度迅速，预测人工智能将在5 – 10年内将在何处面临挑战，但可以肯定的是：AI将对我们的工作和生活方式产生深远的影响。
在观察到高级管理人员在最近的行业峰会上努力实施AI的实施后，很明显，尽管领导力了解变化的到来，但大多数组织仍在“ ni绕过角落”，而不是采用变革性的应用程序。
当前的实施挑战
组织在AI采用中面临基本关注。许多人想维护数据孤岛并限制AI在自己的墙壁内访问信息，从而创建一个反复出现的问题：AI系统应该可以访问哪些信息？这种谨慎的方法虽然从安全的角度可以理解，但可能会限制AI的变革潜力。
在AI采用背景下维持数据孤岛的愿望是一个复杂的忧虑问题，该问题由数据安全，竞争优势，监管合规，技术挑战和组织文化的组合驱动。尽管数据孤岛可以在控制和安全方面提供好处，但它们也可以阻碍创新并限制AI的潜力。在制定AI策略时，组织必须仔细权衡这些相互竞争的考虑因素。
缓慢的采用并不是完全负面的。高级管理人员通常缺乏深厚的技术理解，这种延迟使我们有时间更好地了解如何有效地使用大型语言模型（LLM）。我们仍处于实验阶段，就像蒸汽机的早期一样，当我们可以使它们正常工作而不完全理解基本原理时。
揭穿工作更换神话
广泛的声称，AI将消除大量工作应受到审查。尽管AI可能会减少某些类型的工作，但最常被认为处于风险的工作（编程和数据分析）实际上变得更有价值。历史向我们表明，随着工人的效率更加有效，组织不会用完任务。他们找到了利用这种效率的新方法。
显示与AI相关裁员的图表具有误导性。这些减少的大多数始于2022年，远是在Chatgpt获得突出性之前。真正的罪魁祸首可能是《美国税法》第174条，该税法要求公司资本化所有研发薪水，这一变化迫使许多组织能够修剪其技术劳动力以管理新的税收义务。
从历史上学习：蒸汽机平行
AI革命反映了蒸汽机的变换，而不是其他任何技术转变。在我们完全理解它们的力学之前，两种技术都出现了。正如卡诺（Carnot）开发的热力学是为了提高拿破仑战争期间蒸汽机效率的发展，而AI的进步却很快，该行业仍在摸索以了解最佳的AI体系结构（从嵌入空间大小到注意机制）。
最重要的是，蒸汽机的创建者不是最终的商业赢家。同样，AI发动机开发人员可能不会捕获最大的价值。缺乏强大的垄断影响，再加上不可避免的竞争（尤其是来自中国的开源计划），这表明AI基础设施提供商面临不确定的长期前景。
真正的机会在哪里
最大的赢家可能是成功地将AI融入其运营的组织，并获得了巨大的竞争优势，就像采用蒸汽机的纺织制造商改变了行业，利用了工业革命中的这一关键时刻。
工业革命看到了由理查德·阿克赖特（Richard Arkwright）和塞缪尔·格雷格（Samuel Greg）等有远见的纺织制造商驱动的关键转变。詹姆斯·瓦特（James Watt）和马修·布尔顿（Matthew Boulton）等蒸汽的变革力量意识到了蒸汽的变革力量，投资了其潜力，为革新生产造成了蒸汽引擎。他们了解到，蒸汽动力可以增加产出，降低人工成本和简化制造过程，从而有效地为现代工业奠定了基础。尽管这些专注于蒸汽的创新者，但弗朗西斯·卡博特·洛厄尔（Francis Cabot Lowell）因将工业革命带入美国而被认为，尽管他在那个早期阶段对蒸汽力量的依赖尚不确定。
今天检查AI的潜力揭示了多个部门的特殊希望：
- 知识管理 – 一场新的革命？
AI将从根本上改变组织捕获和应用部落知识的方式。人工智能不会管理数据，而是会彻底改变知识管理 – 我们如何组织，共享和从信息中获得见解。这代表了真正的“知识革命2.0”。
- 增强的专业服务
法律专业人员将通过抹布（检索功能的生成）系统和方案计划工具从先进的搜索功能中受益。教育将在课程计划，评分和个性化的学生反馈方面得到改善。这些不是替代工作，而是显着提高生产率。
在Chatgpt出现之前已经先进的视觉应用程序为监视和改善操作提供了巨大的潜力。公司在认识这些功能方面远远落后。 AI驱动的项目管理工具将为进步和问题提供前所未有的可见性，可能会阻止像主要基础设施项目中看到的那样昂贵的延误。
- 销售和客户关系
客户关系管理（CRM）将从笨拙的数据输入系统发展到全面的自动化平台。这些平台将自动监视互动（呼叫，电子邮件，会议），并合并来自不同来源的数据，从而对每个客户和合作伙伴创建统一的视图。这种转型将使销售专业人员释放专注于建立关系而不是行政任务。
- 内容和创意产业
AI工具不是消除创意工作，而是可以民主化内容创建并降低成本。当前的5,000英镑价格标签网站专家对基本网站开发的需求反映了工具限制，而不是公平的市场价值。改善的自动化可能会增加对创意服务的供应和需求。
基础设施问题
对AI基础设施提供商进行投资的“选择和铲子”策略会带来重大风险。 DeepSeek的具有成本效益的模型培训所证明的效率提高可能会迅速贬值现有的硬件投资。似乎在某些主要参与者中丢失的关键见解是，通过系统有效地移动数据比原始计算能力更重要。
此外，地缘政治紧张局势可能会加速替代基础设施提供商的发展，尤其是在中国，可能会破坏某些人认为是稳定的垄断市场。
前进的路
在接下来的十年中，大型企业必须拥抱AI或成功整合这些能力的竞争对手的风险。我认为，最重要的转变不是在数据处理中，而是在知识管理中 – 组织如何做出决策，解决问题并利用集体智能。
目前，领导团队专注于风险，治理和安全性（虽然很重要）错过了他们作为革命技术拥护者的关键作用。他们需要从防御定位转向积极探索AI在何处以及如何最大程度地发挥其组织的潜力，尤其是在部落知识领域。
蓬勃发展的组织将是那些超越暂定实验到周到，全面的AI整合的组织。问题不是AI是否会改变业务运营，而是您的公司是否会领导或遵循此转型。
当我们进入这个新时代时，成功将减少对最先进的AI模型的访问，而更多地依靠智慧，可以将这些工具有效地应用于真正的业务挑战。革命正在进行中 – 获奖者将是那些认识到我们不仅在AI革命中，而且在知识革命2.0中的人。
由Oliver King-Smith撰写，创始人兼首席执行官Smartr AI
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