AI已成为各行业高管最关注的话题之一，2023年彭博社的一份报告预测，生成式AI到2032年可能成为一个1.3万亿美元的市场。随着AI工具不断涌现和演变，我们必须考虑“AI丰度”的影响。一方面，AI丰度总体上是积极的，特别是许多聪明的人用AI创新，使业务更加高效。然而，选择的多样性和AI模型输出量可能会让人感到不知所措。
正如美国著名学者赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）所说：“信息的丰富创造了注意力的贫乏。”在扩展AI工具时，领导者需要注重战略实施和管理丰度，以创造真正的变革，而不是让员工被迫应对信息过载。
我从两个方面定义AI丰度。首先是AI解决方案的丰度。过去五年中，市场上涌现出大量新的AI工具，斯坦福大学2024年的AI指数报告显示，2021年至2022年间全球AI专利授权数量增加了62.7%。AI创新者与平台供应商之间的合作也有所增加，他们通常认为合作是一个减轻AI丰度导致的实施负担的机会。我们已经在我的行业（医疗保健）中看到了这一点。例如，Epic将Abridge的AI功能集成到其电子健康记录系统（EHR）中，使提供者可以记录和总结患者对话，并将信息整合到患者病历中。在这种情况下，Abridge的AI工具在集成到现有工作流程中时更为有效，从而提高了采用率并使最终用户受益。
其次，AI工具可以产生大量的输出。如果对AI工具的提示不具体，最终用户将面临大量信息，这会加剧低效率。即使使用有针对性的提示，AI工具仍可能提供不会实质性改变操作方式的输出。例如，电子邮件使通信更高效，但我们仍然需要筛选收件箱以找到相关消息。我们已经学会了忽略噪音，对于AI我们也需要这样做。
为了更好地管理AI丰度并更有效地部署AI，组织必须将AI工具嵌入现有工作流程中。通过这样做，组织可以从被动AI（即在后台运行的笔记或摘要工具）转向用户可以真正交互的主动AI。最终，便利性推动了采用。例如，许多人使用ChatGPT编写或编辑电子邮件，但它并未集成到Microsoft Outlook中。相反，Microsoft Copilot直接集成到Microsoft应用程序中。集成到工作流程中的工具将占据优势；即使存在更高级的工具，便利性也会胜过完美，从而推动大多数情况下的采用。
在医疗保健行业中，AI展示了巨大的潜力。如果AI直接集成到EHR中，我相信它可以成为医生的得力助手，帮助他们做出适当的临床决策，并基于患者的独特生理状况提供高价值、低成本的护理。我们已经看到Oracle采取行动，预览了其下一代EHR，旨在在整个工作流程中利用AI。
如何应对当前的AI丰度
战略性和选择性的AI实施
虽然每个组织都在寻求利用AI进行创新，但有时AI并不是最佳解决方案。在这种情况下，最好授权员工决定哪种技术最适合特定用途。有时，现有的解决方案才是真正合适的选择。换句话说，车轮之所以被使用了6000多年是有原因的。
选择正确的AI模型
如果AI工具是最佳解决方案，选择合适的AI模型至关重要。如今市场上有大量AI工具，但决定哪些AI工具最适合以及如何使用它们并不总是清楚的，这可能导致AI使用的无效。用户还必须了解这些工具的盲点。大型语言模型正在迅速发展，现成的AI模型是通用的。然而，一些组织需要针对特定用途优化的模型。我在与医疗保健组织合作时看到了这一点，他们需要经过精细调整、具有更多临床知识的AI模型。
高质量数据是关键
我们的研究表明，61%的组织每天至少刷新一次数据以用于商业智能分析，但在构建和运行AI模型时，这一比例下降到32%。高性能的AI工具依赖于高质量的数据，持续训练和更新AI模型以获取最新数据有助于产生最当前和准确的输出。越来越多的组织正在寻找数据和分析平台以及数据统一解决方案，以提高数据质量。此外，组织可以训练AI模型以包括本地数据，使输出更加准确。例如，医疗保健组织可以选择使用本地患者人口统计或健康模式来训练AI模型，使输出更具相关性，并确保反映其所照顾的患者群体的真实世界动态。
当领导者审视组织的AI路线图时，他们必须以用户为中心，不要被闪亮的新事物分心。将AI工具集成到现有工作流程中可以使AI更易于使用，从而提高用户的粘性。
展望未来，我对医疗保健领域AI的发展趋势感到鼓舞。越来越多的各级医疗保健生态系统人员意识到，当AI集成到现有工作流程中时，它能产生多大的影响。我希望看到这些变化改善医疗保健服务的提供。
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