专家们宣称，我们正在离开数字化转型时代，进入人工智能转型的新时代。
好消息是，早期数字化变革项目的基础，从云计算实施到机器学习的尝试，将为构建新的人工智能转型提供坚实的基础。
然而，向人工智能时代的转变将涉及克服重大的技术和文化挑战。
以下是商业和数字领导者应对这些挑战并成功实现人工智能转型的五种方法。
招聘专家瀚纳仕（Hays） Freshworks全球应用主管海伦?科尔尼（Helene kolnig）建议职场人士尽可能多地向专家寻求建议。
“看看其他人在做什么，”她说。“永远不要在孤岛上工作，并准备好在如何设置技术方面出错。”科尔尼和她的同事已经实施了Freshworks客户服务套件，这是一款全渠道支持软件，具有人工智能聊天机器人和票务功能。
她告诉ZDNET，与技术合作伙伴的密切合作帮助她的团队成功实现了人工智能转型。“因此，对于我们的一个人工智能项目，我们建立了基本的设置，并说，‘Freshworks，进来审核它。告诉我们，我们做得对吗？你会做不同的事吗？’”她说。
“他们走进来，看了看我们的设计，然后说，‘这个地方很棒，但你需要考虑这些事情。这种支持帮助了我们。所以，我对其他专业人士的建议是寻求帮助。”
机场集团MAG的首席信息官尼克?伍兹表示，领导人工智能转型并非易事，高管们必须确保他们的组织成功实现文化转型。
他说：“这项工作有很大一部分是关于心灵和思想的。”伍兹向ZDNET解释了他如何与初创公司合作，并将洞察力与传感器数据相结合，以开发基于人工智能的未来航空旅行。
他正在探索该集团的技术如何帮助机场进行季节性规划。这项任务传统上是一个手动过程，因此必须向员工展示自动化如何使员工、组织和乘客受益。“人们在这个领域工作了很多年，用某种方式做事已经很长时间了。我们必须带领内部客户踏上旅程，并证明其好处。”
“这段旅程是为了建立他们的信心，并向他们展示这项技术如何帮助改善他们的工作并取得成果。我们正在取得良好进展。”
旅游巨头途易的分析和人工智能数据分析师Anastasiia Stefanska认为，任何人都可以提出利用新兴技术的好方法。
她说：“TUI的每个人，而不仅仅是IT部门的每个人，都能够以他们的角色所期望的水平与人工智能合作。”“在过去的一年里，我们一直在研究这种方法。我们希望在数据团队中弥合业务专业人士和我们的技术知识之间的差距。”
途易使用生成式人工智能（gen AI）进行数据分析，并在培训项目中使用聊天机器人。该公司还使用了Cortex AI，即雪花的大型语言模型（LLM）。
Stefanska告诉ZDNET， TUI已经以游戏化的形式运行跨业务计划，以帮助发现新的用例。她说，这些会议中最好的想法已经被挑选出来实施，这将为组织节省大量的时间。
她说：“作为项目的一部分，我惊讶地发现，商业用户对他们的想法思考得如此之深——只需要问他们就行了。”“当我们问他们时，他们很自在地回答，想法就像雨后春笋一样冒了出来。很难选择优先考虑什么。”
建筑公司SimpsonHaugh的信息和数字系统合伙人戴夫·莫耶斯（Dave Moyes）表示，每个企业和数字领导者都必须为人工智能转型做好准备。
“它来了，”他告诉ZDNET。“你不能把头埋在沙子里，忽视人工智能。”
莫耶斯表示，所有领域的专业人士都应该采取一些明智的措施，包括与更了解人工智能的人合作。
“在每个组织中，都有一群对创新、发展和推动感兴趣的技术领导者，”他说。靠在他们身上。向那些想做人工智能的煤矿工人学习。不能保证你引进的技术会是下一个最好的东西，但至少你会意识到它的潜力。”
莫耶斯表示，SimpsonHaugh正在研究人工智能如何减少时间密集型任务，例如总结文本，并帮助员工找到图像来创建早期设计方案。
该公司还在考虑gen AI如何支持参数化设计的生产，其中建筑物的形状使用算法过程。在所有这些领域，客户数据的安全性将是关键。
他说：“对于我们这样一个拥有敏感数据的组织来说，使用任何工具都需要考虑到，‘实际上，该项目受保密协议的保护，所以不要把它放在公共云附近。’”
“我们将谨慎管理敏感信息。我们会设定界限，而不是把一个模型扔进去，让它嗅出所有东西。”
阿拉斯加电信公司GCI的企业云平台副总裁罗杰·乔伊斯（Roger Joys）表示，他的公司渴望在适当的情况下探索人工智能。
“从简单的用例，比如使用聊天机器人，通过帮助人们自助服务来帮助降低我们的呼叫中心成本，到更复杂的客户人口统计数据分析，合并许多不同的数据，以及能够回答诸如‘谁是进行营销活动的最佳候选人？’”
然而，Joys告诉ZDNET，重要的是不要急于进行人工智能转型。是的，好处是巨大的，但如果你没有为数据导向的变化做好准备，风险也是如此。
Joys正在使用VMware Cloud Foundation私有云技术和许多其他服务，为业务创新创建一个可扩展的安全平台。“数据科学家已经将一些可以放在公共云上的数据转移到Azure上的Databricks中，但我们不能上传所有的客户信息，”Joys说。
“我们可以安全地、安全地、私下地将数据存储在公共云上，这是有规定的。”
乔伊斯说，他的组织面临许多规定，特别是在通话数据和客户信息方面。任何关于人工智能的决定都必须考虑到这些问题。
“这些都是有待决定的事情，”他说。“公共人工智能在哪里？我们将在接下来的18个月里解决这个问题。”
