我注意到，当数字或AI驱动的创新被应用时，关于哪些技术有可能在各行业产生影响、哪些技术已经失去光彩的讨论会神奇地消失。传统技术经常演变，但往往被错误地贴上标签，而且如果其他人选择不同的升级或转型速度，它被认为是在我们的数字化转型中拖后腿。
然而，当计算能力被应用或技术被数字化，现在再加上AI作为成分，突然间，魔法发生了。电话变成了“智能智能手机”，能够实时翻译对话；数字传真解决方案能够“读取”手写文本；笨拙的基于规则的聊天机器人变成了AI驱动的数字客户服务代理。
对于领导者来说，这是一个提醒，即一些“旧技术”有可能通过更现代的方式产生影响，领导者不应忽视这些技术。
以医疗行业为例。这是一个高度分散和受监管的行业，通常使得技术采用过程缓慢。尽管如此，人们对任何形式的传真（无论是纸质还是数字）都有深深的厌恶，即使它是医疗行业中使用最广泛的技术之一，每年由医疗机构传真90亿页的信息。对于那些不符合联邦激励条件以实施电子健康记录（EHR）的小型组织而言，数字传真仍然是关键且合规的健康信息交换渠道。
然而，当自然语言处理和机器学习应用于数字传真或其他类型的文档时，它们可以从非结构化文档（甚至是手写文本）中提取信息，并将其应用于EHR中的结构化字段。这将临床医生所需的信息直接置于他们的工作流程中，加强了护理决策。这也为医疗保健组织提供了大量可分析的信息。
电话通信是另一个领域，AI与传统技术结合使我们从旋转拨号电话时代跃进到智能手机更加智能化的时代，能够移动数字照片中的物体、将手机铃声音量与环境匹配，并实时监听电话以提醒用户可能遇到诈骗。机器学习提高了智能手机的智能水平，未来还有无数尚未发掘的用例。
在客户服务方面，据KPMG称，AI正在“重写游戏规则”。领先公司正在利用云技术收集和管理来自多个系统的数据，并应用AI创建超个性化的客户体验。KPMG报告称，这种方法使苹果、耐克和阿迪达斯等公司能够创造与其实体零售店的独特性相辅相成的在线体验，同时展示整个企业的新技术。
与此同时，银行开始应用AI，确保与数字助理的互动反映机构的价值观和品牌。
在EY报告称金融、供应链和制造行业通过使用AI获得了一些最强的成本优势的时候，探索利用AI克服传统技术不兼容性的新方法是有商业意义的。通过摒弃反传统技术的心态，专注于解决方案，领导者可以更有效地加速其业务的数字化转型。这种方法可以促进务实创新，跟上转型的步伐，而无需让他人破产。
重要的是要循序渐进、战略性地推进。不要急于进行全面改革，这可能会扰乱运营并疏远员工。相反，应优先考虑AI能够带来最大影响和投资回报率的领域，然后逐步在整个组织内扩展。以下是三个关键建议：
- 确保AI驱动的传统技术创新适合工作环境。最近一项Black Book调查显示，85%的早期AI采用者在医疗保健领域难以看到投资回报，因为这些技术“未能理解现实世界临床环境的复杂性”。这是一个警示，说明为什么AI应用必须补充而不是破坏其使用环境。
- 对传统技术创新的潜力进行评估，以应对您的AI路线图。高性能生成式AI组织更有可能遵循一套最佳实践，包括战略相关实践，以指导其AI实施。这强调了制定AI路线图并用其评估机会的重要性，包括将AI应用于传统技术的选项。培养持续改进的文化。技术进步的快速步伐，尤其是在AI领域，要求适应性和愿意学习和进化。
- 确保合适的员工参与决定在哪里投资以及何时投资。关注增强人类能力、提高员工满意度和创造更好客户体验的解决方案。这不仅有助于顺利实施，还能发现可能加强AI对传统技术价值的过程变化。这样做可以为更高水平的参与奠定基础。
利用外部专业知识和合作伙伴关系有助于保持领先地位。通过在拥抱创新和保持稳定之间找到正确的平衡，企业领导者可以应对不断变化的技术格局，并为其组织的成功定位。
(全文结束)
