人工智能加剧部门孤岛问题 - 人工智能在提升部门效率的同时，正无形中加剧企业内部的职能孤岛现象，各职能部门各自为政、重复投入、缺乏协同，削弱了组织整体绩效 [1][3] - 部门负责人常先决定实施人工智能，后才寻找应用问题，现成工具互不兼容，供应商将工具作为独立解决方案推销，进一步强化了部门隔离 [4] - 当不同部门使用不同数据集和模型解决相似问题时，会得出相互矛盾的结论，不仅效率低下，还直接威胁统一的商业战略 [7] - 70%的人工智能项目在首次部署后难以进一步拓展，原因是项目应用与评估基于“孤立的人工智能实施”模式 [9] 部门孤岛的具体影响 - 孤立的人工智能系统使解决客户体验、可持续发展和创新等需跨部门协作的业务挑战变得更加困难 [4] - 以澳大利亚制造公司Emacom为例，IT、供应链、销售和人力资源部门分别独立运行人工智能解决方案，虽各自提高效率，但未能协调解决减少延误这一核心问题 [4] - 以澳大利亚跨国银行Western Pacific为例，财务部门的人工智能将某客户群标记为高风险，而营销部门的人工智能却将同一群体确定为主要目标，导致内部战略冲突 [7] - 以澳大利亚零售连锁店Vera & Wilde为例，各部门人工智能应用均成功（缺货减少15%、响应时间缩短40%、邮件打开率提高25%），但公司整体客户满意度停滞，市场份额被竞争对手抢占 [9] 构建中心辐射模式以整合人工智能 - 建立人工智能卓越中心作为核心枢纽，汇聚专家、战略领导者和共享资源，职责是将所有人工智能项目与公司目标结合，以扩展人工智能能力 [5] - “辐射点”为各业务职能部门内嵌入的人工智能团队，利用卓越中心资源和标准，结合自身领域知识迅速解决特定业务问题 [5] - 以澳大利亚公司Bathurst Insurance为例，其卓越中心发现整合销售与承保流程的机会，辐射点团队借助共享平台构建了能实时预批保单并传递至销售团队的人工智能模型 [5] 从目标出发而非流程的解决方案 - 需将思维模式从“流程优先”转变为“目标优先”，明确界定全公司范围内希望实现的成果，然后逆向推导人工智能如何跨职能部门支持这些成果 [7] - 以澳大利亚在线零售商Nexora Market为例，公司以“提高客户终身价值”为首要目标，创建统一推荐引擎，使营销、库存管理、物流和客户服务部门的人工智能项目协同努力 [8] - 该方法确保人工智能成为战略推动者，而不仅仅是战术工具，创造出超越部门界限的连贯客户体验 [8] 通过激励协作实现跨职能成果 - 设计反映集体成果的共享关键绩效指标，如端到端客户满意度、产品发布周期或跨职能流程改进，以衡量和奖励跨职能的人工智能协作 [10] - 以澳大利亚农业公司CropEdge Research为例，领导层引入共享指标（客户满意度得分、试验周转时间、数据质量一致性），替代各部门孤立的关键绩效指标，鼓励跨职能人工智能协作 [10] - 大多数绩效指标针对特定职能，若希望实现跨职能协作，需对其进行衡量并给予奖励 [10]