AI创新正在以我们前所未见的速度加速发展。
沃顿商学院知名教授、AI思想领袖伊森·莫里克（Ethan Mollick）曾表示，当前的AI工具是它们最差的状态。这意味着，尽管我们已经看到AI工具取得了显著进步，但未来的AI将更强大、更快、更智能。我们需要为未来的AI能力做好准备。
在当今的AI时代，组织正在进行一场大规模的授权实验，试图确定哪些任务可以完全交由AI完成，哪些任务仍需人工监督。然而，领导者和AI决策者在制定当前战略时，必须牢记AI未来的潜力。
贝塞默风险投资公司（Bessemer Venture Partners）、亚马逊网络服务（Amazon Web Services）和贝恩公司（Bain & Company）进行的一项新研究表明，超过一半的医疗机构在实施AI后12个月内实现了显著的投资回报率（ROI）。为了让更多医疗机构最大化ROI，领导者必须认识到，不能简单地用AI复制现有的工作流程。
AI的实施应是一个重新定义的过程，在此过程中，领导者需要采取大胆而全面的方法来匹配AI创新的步伐。虽然某些解决方案目前可能无法实现，但未来可能会成为可能。通过这一过程，团队将识别出需要人工干预的领域，并建立适当的护栏和AI治理机制。
采用这种方法的组织将保持在AI创新曲线的前沿，从而帮助团队构建更高效的工作流程，使员工能够专注于推动业务增长的高价值工作。
赋能员工激活AI战略
当组织利用AI重新定义运营时，AI的力量最为强大。大变革往往由小而渐进的变化驱动。领导者应鼓励团队创造性地思考AI的实施，并激励员工设想一个完全自动化的工作流程会是什么样子。
如果团队不去想象没有限制的可能性，他们无意中就会设置障碍并抑制创新。通过指导员工想象一张空白画布并设计一个完全自动化的工作流程，组织可以发现AI的新机会。
例如，在我的公司Arcadia，一名员工注意到同事们在内部Slack频道中提出类似的问题，意识到可以用AI自动处理那些无需人工干预的任务。他开发了一款AI工具，该工具连接多个内部数据源，并在几秒钟内为员工提供自动化的答案。这不仅减少了员工互相寻找答案的时间，还使他们能够专注于更高价值的任务。
这些低风险、高回报的工具带来了约九个数量级的效率提升，表明当领导者鼓励团队跳出框架思考时，AI驱动的创新是可能的。
整合AI系统以最大化效果
一旦团队了解了完全自动化的工作流程如何运作，就可以开始构建优化的基础需求。
凯撒医疗集团（Kaiser Permanente）是一个积极推行AI实施的典型案例。他们最近发布了一份关于其AI驱动的病历记录工具推广的案例研究，其中包括经验教训。令人惊讶的是，凯撒在AI病历记录工具的初步试点和最终推广之间更换了供应商，因为他们希望该工具能更好地集成到其电子健康记录系统中。
正如我之前所写，当AI被整合到现有工作流程中时，结果总是更好。在凯撒的例子中，尽管医生们对最初的AI工具感到满意，但灵活的领导者迅速调整了方向，因为他们希望工具表现得更好。他们看到了这项技术的全部潜力，并决定为其业务创造更有意义的影响。
为了构建自动化工作流程的基础，连接使用不同类型AI的工具至关重要。在凯撒的案例中，他们最终选择的AI病历记录工具使用了“代理型AI”（agentic AI），这种AI能够自主做出决策并解决多步骤问题，无需人工干预，用于转录患者就诊记录。同时，生成式AI（generative AI）被用来从转录内容中生成摘要。生成式AI需要更多的人工干预，因为它主要解决不太复杂的问题，并依赖提示生成特定输出。
通过整合利用不同类型AI的工具，团队能够为未来的完全自动化工作流程奠定基础，同时消除繁琐的行政任务，让员工专注于最高价值的工作。
理解人工干预的关键节点
目前，采用更全面的AI实施策略并不意味着人类完全退出。我特意写道“目前”，因为很难预测AI将如何彻底改变我们的世界。
但就目前而言，这意味着组织能够更好地识别需要人工干预的场景。许多人仍然从极端的角度看待AI的整合——要么人类做所有事情，要么机器做所有事情。但我认为人工干预的程度是一个光谱。
在医疗领域，初级保健的交付是医生不应完全退出（目前）的领域，但AI可以帮助自动化管理任务，例如生成患者摘要。然而，许多大型连锁药店正面临财务困境，药房工作流程是一个适合自动化的领域，自动化处方药物分发可以帮助减少错误风险。
当组织深入了解工作流程中需要人工干预的环节时，他们就能够建立更有效的AI系统。领导者和AI决策者必须带领团队走出舒适区，鼓励他们以不同的方式思考AI实施，以匹配不可阻挡的AI创新步伐。真正的转型将在组织整体实施AI工具并将其整合为一个连贯系统时发生。
这种思维方式将使企业能够进行更具战略性的AI投资，并充分利用AI的力量，为业务带来更高的效率和增长。
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