将 AI 潜力转化为 AI 结果 ： 成功的 8 个步骤

发挥AI潜力进入AI结果： 成功的8个步骤 你的计划释放的力量 到处都是AI。这就是AI在工作。 作者： CamLau,EugeneWyniawskyj 战略参与和转型，UiPath Contents 3Introduction 4通过自动化释放AI潜力 5Defi确定AI成功的任务目标 6制定转型行动计划 6-步骤1：了解企业的战略问题陈述 8-步骤2：确定自上而下的价值 9-步骤3：验证由内而外的潜在价值 10-步骤4：Define软件和数据参考体系结构 12-步骤5：设想AI驱动的自动化的未来 13-步骤6：扩大和缩小价值链 15-步骤7：操作AI 16-步骤8：建立一个整体的投资案例的总成本所有权和AI潜力 17实现战略成果 Introduction C-Suite可以看到墙上的文字。我们已经进入了新的业务和技术范式，以及生成性 人工智能推动了我们。以前，自动化改变了通过其减少运营的能力来实现业务前景 成本和放大无数行业的产出用例。人工智能(AI)对 业务自动化的前景将更加广阔。 GenAI并不是所有企业的灵丹妙药，但它标志着在这一点上，强大的、可靠的、易于使用的AI具有成为企业可以接触到的。战略领导者必须 适应这个新现实或被它淹没。 人工智能与自动化协同工作，代表着一种高管和高管的巨大机会。新 它可以为企业创造的价值是指数的。在下一个十年来，高盛预计GenAI将在全球范围内增长财富减少7%(近7万亿美元)，提高生产率 增长1.5%。 人工智能和自动化的潜力是众所周知的。发挥潜力，交付真正的业务成果 已经更具挑战性。“AI高”的比例表演者“-麦肯锡对企业的称呼20%或以上的息税前利润(EBIT) 来自AI-一直顽固地保持在8%不变。AI领导者正在前进，而其他人则在滑行在第二档。 大多数高管都面临着战略制定的困境 对于他们不完全理解的技术。然而，他们知道这对他们企业的未来至关重要。他们 企业应该选择整体战略。一个带来的敏捷性和速度自动化与新一代人工智能和专门的AI能力来转变 运营、文化、产品和服务。 本白皮书提供了一个可复制的帮助执行领导者转向的策略将AI潜力转化为AI结果. 希望利用人工智能和自动化来增加他们的价值董事会和股东。但是业务还没有建立起来-在启用或技术条款-利用。 释放AI潜力虽然自动化 凭借成熟的自动化计划，各组织行业可以扩大产能或降低成本 到30%，根据UiPath分析。随着最近的GenAI 进步，潜力加倍。 为了实现这一点，基于价值的转型战略是需要确保人员、流程和技术的安全 大规模交付AI。这首先要了解业务 价值超过三年、四年和五年，投资案例，以及参考体系结构的演变。 与密钥一致的潜在价值的定义 业务驱动因素-以及相应的投资案例- 是需要的。这不仅证明了为什么,它可以让你阐明where,什么,andhow需要实现 所有这些都可以通过带来的变革力量 AI通过以下方式在企业中生活automation.Anddoingitina高度协商、分析和 战略方式。 价值潜力。 DefiNing任务目标 AI的成功 共同的挑战： •自动化节省与板级KPI •实现的ROI低和价值递减 交付日期(例如，生产率变为关键指标，而不是损益(P&L)影响等) •未按逻辑单位计算业务大小的值单元和/或功能可以实现(例如，自动化子流程没有价值 这种情况发生五分钟-一年一次) •自动化程序停留在试点或 PoC范围 •实施的禁止性成本和由于成本增加的维护利基技术人才 •避免整个建筑群的技术债务不同点解决方案的生态系统 执行领导人做了巨大的工作 在这些动荡的时代发生了变化。我们的许多客户都是推动转型和实现重大业务 通过将AI和自动化应用于他们的组织。 然而，对于许多高管来说，个人抱负引领AI和自动化转型是一个常数 技能之战，不会。从历史上看，人工智能和自动化转换是复杂的、高度联合的、传统的 野兽-从宏和API的子集开始整合到更前卫的数据科学计划 和新的应用程序业务构建。然而，最AI和自动化程序的常见迭代是“数字”精益六西格玛式卓越运营的变体programs. UiPath熟悉常见的异议和挑战当开始这种程序时。最常见的 一个是“人工智能的商业案例和价值是什么自动化？”。 启动和维持长期战略转型 人工智能和自动化是困难的。它需要一个深刻的了解技术和业务挑战， 每个业务线的专有建模和基准测试和行业垂直行业。这与普遍缺乏关于价值的清晰度-以及从 基本成本或节省时间的价值驱动因素，以更具战略性收入和风险度量。 这些生存挑战需要解决以释放 人工智能的潜力。我们的方法为整体战略提供了信息这使得我们的主要客户能够设计和阐明 实现大规模价值的愿景、价值和路线图企业。 制定转型行动计划 第一步：了解企业的战略问题陈述 图1 跨三个组织级别的任务目标示例：企业、部门和流程 企业 转化 分部 转化 Process 转化 通过以下方式促进企业敏捷性 培养创造力，合作， 和创新 跨部门数字化 非数字产品、服务或 Operations 减少时间浪费， 和材料驱动操作 费用efi效率 新的或升级的：技能，人， 进程 一层带来了新的和 提升旧的 诊断 通往最新智能和 认知技术 新建或升级:进程 和技术 一个平台 的所有阶段改进 改进 新增或升级：核心应用程序 新增或升级：核心应用程序 Monitor 最好的起点是看战略目标 由董事会设置。理解问题很重要开始前的陈述和相应的目标 在变革性的变革旅程中。当被问及 问题解决，阿尔伯特·爱因斯坦有句名言，“如果我有一个一个小时来解决问题-我花了55分钟思考 问题和5分钟思考解决方案。" 图1说明了不同类型的任务目标跨企业、跨部门、跨流程转型原型。考虑所有不同的转换 可能在组织中飞行，这不是一个 全面列表。然而，它确实是一个有用的上下文今天需要的转型规划。 定义企业问题陈述，可以 用AI解决并不容易。但是，通过查看为您的业务创造价值，可以专注于构成其余部分的概念和原则 改造计划。 UiPath帮助了许多财富500强公司回答这些问题： •“增加10%的运营能力有什么作用我的营业利润率？” •“这与EBITDA和营业利润率有何联系每股收益？” •“我们如何实现每周四天的工作？” •“我们没有解决哪些痛点，影响如何我们被我们的最终客户所感知？" 图2 创新举措经常遇到内部阻力 定义问题陈述不仅仅是关于识别阻力点和操作疼痛点。图2说明了电阻之间的平衡 和创新需要探索，以真正最大限度地提高 人工智能驱动的自动化可以带来的价值。一旦一个清晰的视图关于问题的陈述，确定潜力 解决方案的价值是交付的关键下一步这个价值。 创新电阻 创新的理由阻力点 竞争对手的举动释放营运资金， 宏观经济挑战 挥发性供应中的浮力 缺乏技术投资复杂的遗留系统和 链条 (更改法规和 跨价值链技术 地缘政治)新技术壁垒下降缺乏技能和才能缺乏角色建模 新进入者非竞争时间 缺乏加固 缺乏教育和 市场 日益增长的期望 机制通过操作理解 股东和客户人口老龄化和自然减员 干预措施示例干预措施示例 Automate发现Automate操作 启动新改善员工月拍 了解什么 连接点 思想和治理 产品推向市场 经验与 项目取胜 真正的痛苦你 正面和背面和数字成熟度 通过新的和现有渠道 当代AI 技术 心灵和思想 利益相关者提供了一种新的自动化集线器方式-a 数字孪生跨越真理的单一来源整个价值链 来源：UiPath战略参与和转型专家 步骤2：确定最重要的价值 确定解决问题的方法是关键证明开始执行死刑的理由和 交付这些杠杆。适当的价值分析有助于设置通过确定机会来实现成功的转型 以及最重要的企业价值驱动因素。 这些可以包括营业利润率、损益(P&L)、天数优秀销售额(DSO)、营运资金、净发起人得分(NPS)/客户满意度得分(CSAT)，甚至风险和合规性。这些价值驱动因素最终变得非常重要衡量成功的关键绩效指标。 图3 自上而下的方法有助于最大限度地取得成功和规模的AI和自动化转型 自上而下的方法 自下而上的方法 从高管愿景开始 自动化和价值攸关 通过以下方式建立年度自动化目标功能区 之间缺乏一致性 商业和CoE 资源计划和预算， 并定义企业引用 具有AI和自动化的架构 CoE说服企业找到更多的自动化想法 形成智能AI，内部很少有更多的自动化 自动化操作相同的业务解决方案 模型，卓越中心 诊断和构建AI和自动化用例管道按战略目标排序 建立CoE 业务和CoE共同领导推动快速实现价值 其中很少有自动化 业务功能 从一个小的POC开始 更好的业务成果，团队合作 共同实现共同目标 良好的开端，但不具有可扩展性和整体性 识别潜在价值可能是极其困难的和手动任务。当存在 没有流程或操作分类，数据质量遥测技术很差，或者缺乏业务 运营团队到位，以跟踪和收集见解。 定义将程序与核心价值对齐的价值驱动程序和问题陈述有助于转变 专注于特别关注的领域。最重要的是，它确定了特定的AI和自动化杠杆 需要部署。 自上而下的方法在以下情况下驱动更好的结果与更常见的自下而上相比 方法，如图3所示。UiPath已使用面临广泛场景的客户，以及 这是技术真正可以帮助的地方。他们利用了自上而下的采矿技术，如UiPath通信 挖掘和UiPath过程挖掘，结合 专有的AI和自动化基准测试。这意味着 他们可以建立一个数据驱动的事实基础，允许他们确定(不需要深度中小企业)“大石头” 数字化、精益、自动化和人工智能的机会在整个业务中。此外，它帮助了他们 建立基础来衡量所有人的效率范围内的转型举措。 步骤3：验证由内而外的价值潜力 自上而下的价值潜力大小需要底部-向上验证。从历史上看，这部分战略转型是通过深入的采访和 由咨询合作伙伴生态系统举办的研讨会。 考虑了适用性和ef的经济性在这个阶段。 在这里，对en的分析结合了现有的自动化成熟度和人工智能渗透率，以揭示 Theobjectiveofthisstepistocapturekeyprocessinformationerodetheaspiralautomationpotential.Aplatform- 和痛点，在这个阶段，以中心方式开发目标状态架构通常与 Thebusiness.Specificproductfeatures,o_the_shelfresourcesgreatdetailandbenefitsextendsbeyondthehardsavesof 像解决方案加速器和市场用例一样，是只有特定的用例。 图4 AI和自动化转型的价值超越个别用例带来的辛苦节省 AI和自动化的总体影响 从用例中节省了硬AI和自动化 60% 统一企业用户体验 30% IA中的减少TCO支出 访问全球人才库以降低 实施成本 10% 增加成功 机会 扩展AI和自动化库 200% 更快的时间价值交付 40% 降低IT运营总拥有成本 20% 减少 OPEX服务 总损益影响 资料来源：2023年-高成熟度财富500强客户的战略参与度研究 领先客户利用UiPath及其咨询 合作伙伴将专有行业和产品线带入生活业务数据集，结合任务和活动 捕获技术-如UiPath任务挖掘-以与业务运营的日常实践。这导致了 一个自信和可操作的用例管道。 然而，现实世界的用例只是总数的一小部分风险值。图4说明了损益影响 硬储蓄可以通过拥抱一个整体来实现 AI驱动的自动化平台。 步骤4：Define软件和数据参考体系结构 一旦我们知道在哪里玩，下一步就是确保我们知道如何玩。彻底分析很重要 企业技术栈。只有通过识别 企业风险和敏捷性可以在这里潜在的阻碍因素管理和优化。 定义整个企业的“好”外观 建筑的核心记录系统、差异系统和创新-与AI和自动化用例重叠 跨越堆栈的关键是知道如何战略性地利用这些技术。 例如，完全依赖于API集成的策略将记录系统连接在一起将达不到捕捉用户界面带来的全部潜力 图5 AI和自动