投资AI：感受到压力，这很好

人工智能的演变与炒作

人工智能（AI）并不是一个新概念。其旅程始于20世纪40年代，由约翰·麦卡锡等先驱激发了我们对AI可能实现的想象。然而，相对较新的是围绕它的巨大兴奋度。就像这股热潮在呈指数级增长。以ChatGPT为例，它于2022年轰动登场，而现在，DeepSeek和Qwen 2.5也在各地掀起波澜。

这种炒作是可以理解的。得益于计算能力的飞跃、对大量数据集的访问以及算法的改进，AI和机器学习（ML）模型正在以惊人的速度进步。我们每天都在见证推理和内容生成等领域的突破。这真是一个令人兴奋的时代！

然而，这种炒作也有其负面。可能会制造很多噪音，让AI看起来更多是炒作而非实质。我们已经习惯于被这些尖端发展的信息轰炸，以至于我们可能会开始忽略这些信息。这样做，我们就有可能错过AI带来的不可思议的机会。

关于生成式AI的误解

由于围绕生成式AI的噪音，一些领导者可能将其视为不成熟的，不值得投资。他们可能会等到广泛采用后再介入，或者将其使用限制在业务的低影响领域。但他们错过了重点。即使意味着快速失败，也要尝试使用生成式AI，总比完全不尝试要好。领导力在于抓住创新和变革的机会。AI发展迅速，如果你不参与进来，你就会被甩在后面。

这项技术将成为未来商业格局的基础。现在与之互动的人将塑造未来的样子。不要只用生成式AI来获取小收益，要用它来实现巨大的飞跃。这就是先驱者会做的事。

管理AI采用的风险

采用生成式AI本质上是一项风险管理活动，这是高管们熟知的。就像对待任何其他新投资一样。寻找在不承担过多风险的情况下前进的方法。只要做点什么。你很快就会看到它是否有效——要么AI提升了一个流程，要么没有。就这么简单。

你不希望陷入分析瘫痪。不要花太长时间过度思考你的目标。正如伏尔泰明智地指出的，不要让完美成为好的敌人。从一开始就设定一系列可接受的结果，坚持它们，迭代，并继续前进。等待完美的时机或用例只会让你在长期内付出更多代价。

那么，情况会有多糟？选择几个试验项目，启动它们，看看会发生什么。如果你失败了，你的组织会因此变得更强大。

AI实验中失败的价值

假设你的组织在生成式AI实验中失败了。那又怎样？从失败中学习有巨大的价值——尝试、调整方向，了解你的团队在哪里挣扎。生活就是要克服挑战。如果你不将你的团队和工具推向极限，你怎么会知道什么是可能的？

在合适的角色中配置合适的人，并信任他们，你就没有什么可失去的。设定具有真正挑战的延展目标，将帮助你的团队在专业上成长，并在工作中找到更多价值。

如果你在一个生成式AI实验中尝试并失败了，你将为下一个实验做好更充分的准备。

寻找AI实验的机会

首先，找出你业务中面临最大挑战的领域：持续的瓶颈、可避免的错误、未满足的期望或被忽视的机会。任何涉及大量数据分析、复杂问题解决或需要过多时间的工作流程都是AI实验的理想对象。

在我的领域，供应链管理中，有无数的机会。以仓库管理为例。这是一个开始使用生成式AI的完美起点。管理仓库涉及在近实时中 juggling 众多元素。你需要在正确的时间让正确的人在正确的位置处理、存储和取回产品，其中一些可能有特定的存储要求，比如冷藏货物。

这是一项艰巨的任务。仓库经理通常没有时间筛选无尽的劳动力和商品报告来让一切顺利运转。他们还常常要应对实时的干扰。

然而，生成式AI代理可以分析所有这些报告，并根据洞察和根本原因提出行动计划。它们可以发现潜在问题并制定有效的解决方案，为经理节省大量时间。

这只是生成式AI如何优化关键业务领域的一个例子。任何涉及数据分析和决策的耗时过程都是AI增强的主要候选对象。

所以，选择一个用例，开始吧。

拥抱生成式AI的未来

生成式AI将长期存在，并且正以创新的速度发展。每天都在出现新的用例，技术也变得更加强大。好处显而易见：组织从内部转型，人类在数据触手可及的情况下以最佳效率工作，做出更快、更聪明的商业决策。我可以一直说下去。

你等待“完美条件”的时间越长，你和你的业务就会落后得越远。

如果你有一个坚实的团队，一个强大的业务策略，以及真正的改进机会，你就没有什么可失去的。

你在等什么？