AI 驱动型创新的四大支柱

Updated on 2024年11月15日

创新不仅仅是构思。归根结底，创新是关于价值创造的。

随着组织寻求利用其潜力重新设计业务流程和重新设计业务模式，AI 在推动创新的概念方面引发了越来越紧迫的紧迫性。目标是在客户体验、产品、服务、运营和社会成果中创造新价值。然而，将智能或“智能”功能集成到产品和服务中带来了技术之外的独特挑战。创新不仅仅是技术进步;它是关于开发可持续、可扩展且有影响力的解决方案，以满足现实世界的需求。实现这种水平的可持续创新需要设计思维、数据科学（AI/ML）、经济学和文化赋权的战略结合。这些要素为促进有意义的变革和长期成功奠定了基础。

创新是开发新的或改进的产品和服务以满足未满足的市场和客户需求的思维方式和过程。

您是否希望利用 AI 的强大功能实现新的创新水平？组织必须融合四个关键支柱，以利用 AI 推动新的创新水平：设计思维、数据科学、经济学和文化赋权。让我们深入研究这些领域中的每一个，然后为您提供一个框架，您的组织可以使用它来在这个 AI 时代生存和发展。

支柱 #1：设计思维

设计思维是一种以人为本的创新方法，专注于理解和同情最终用户的需求。它涉及迭代问题解决、快速原型设计、测试和根据用户反馈提炼想法。该支柱强调敏捷性、适应性和跨职能协作，将不同的观点汇集在一起，以开发创造性和实用的解决方案。通过以客户和利益相关者的一致性为中心，设计思维确保创新既新颖又相关、有效且可扩展。基本的设计思维原则包括：

敏捷性和适应性。设计思维通过鼓励快速原型设计、迭代开发以及根据用户反馈进行调整的开放性来培养敏捷性和适应性。这种方法使组织能够快速响应不断变化的客户需求、不断变化的市场条件和新兴趋势。通过不断完善想法和解决方案，团队可以保持敏捷性和灵活性，确保他们开发的创新保持相关性和影响力。
以客户为中心和利益相关者保持一致。设计思维是关于以客户为中心并与利益相关者的期望保持一致。解决方案是在深入了解最终用户的需求、痛点和目标的基础上制定的，确保最终产品或服务功能齐全，并且与使用者高度相关。通过在设计过程中尽早并经常让利益相关者参与进来，组织可以确保听到和考虑所有声音，从而提高采用和成功的可能性。
持续的人类学习。设计思维的一个基本原则是结合反馈循环和持续学习。通过在整个设计过程中定期收集用户和利益相关者的意见，团队可以改进和改进他们的解决方案。这些迭代周期确保解决方案根据用户需求和市场动态不断发展，从而允许持续优化，并在条件变化时最大限度地降低错位风险。

支柱 #2：数据科学

数据科学和 AI/ML 通过利用高级分析（AI/ML）来发现洞察、预测趋势和自动化流程，从而推动创新。该支柱建立在持续学习的基础上，其中模型在适应新数据和模式时会随着时间的推移而改进。通过使用数据做出明智的数据驱动型决策，组织可以提高效率、优化资源并发现增长和价值创造的新机会。主要功能包括：

高级分析。高级分析利用四种类型的 AI（分析、因果、生成和自主）从庞大的数据集中提取有价值的见解，从而发现原本隐藏的模式和趋势。这些功能能够精确预测未来结果，帮助企业做出主动和明智的决策。此外，自主自动化可以通过处理重复性任务、优化运营和实现可扩展性来简化流程，同时降低成本并提高效率。
持续算法学习。持续学习是 AI 模型的标志，使它们能够通过处理新数据和适应不断变化的模式来适应和改进。利用深度学习和强化学习等技术，AI 系统可以改进其预测和建议，在每次迭代中变得更加准确和相关。反馈循环至关重要，因为它们使 AI 模型能够自主发展，确保它们保持可靠、适应性和能够提供价值，就像设计思维中的迭代改进方法一样。

支柱 #3：数据驱动的经济学

数据驱动型经济学侧重于理解和最大化数据的经济价值。与传统资产贬值不同，数据在不同场景中使用时会升值，这使其成为业务转型的强大驱动力。该支柱强调了货币化、可持续的 ROI 和战略性使用数据以创造价值的重要性。通过将数据视为可重用的资产，组织可以优先考虑具有最重大经济影响的计划，确保创新工作在财务上可行且可扩展。

数据的经济价值：该支柱强调数据应被视为战略资产。数据的价值随着在多个场景中的使用而增加，使其成为业务转型和创新的强大驱动力。
货币化和价值创造：组织需要关注数据如何推动价值，不仅在效率方面，而且在支持新的业务模式、服务和收入流方面。
可持续性和投资回报率：有效的数据经济学可确保从数据和分析计划中获得的收益是可持续的、可扩展的和可衡量的，从而保证明确的投资回报。

支柱 #4：文化赋权

文化赋权是指创造一个环境和 AI 素养成为组织不可或缺的环境，使各级员工都能有效地利用这些技术。这一支柱培养了持续学习、实验和协作的心态，确保团队能够进行创新而不必担心失败。道德和治理在嵌入负责任的 AI 实践以建立信任并确保创新符合社会价值观方面发挥着关键作用。

通过教育赋权：建立一个所有员工都具备AI和数据素养的文化，确保每个人都理解数据的价值以及他们在负责任地利用数据中的角色。这培养了一支更加敬业和积极主动的员工队伍，可以推动组织任何部分的创新。
道德与治理：嵌入道德考虑和稳健的治理框架可确保创新符合社会价值观和法律标准，从而促进信任和负责任的 AI 开发。这对于获得利益相关者和客户对新技术的信心至关重要。
持续学习和适应：文化赋权还意味着创造一个不断学习的环境，将失败视为机会，并且人们愿意适应。这种心态可以培养韧性和长期成功。
组织即兴创作和“团队中的团队”。组织即兴创作培养了适应性和实时问题解决能力，使团队能够快速、创造性地应对意外挑战。“团队的团队”方法鼓励敏捷的跨职能协作，促进共同的愿景、开放式沟通和持续学习，以实现大规模的实践创新。

AI 驱动的创新和像数据科学家一样思考的方法

像数据科学家一样思考（TLADS） 方法捕捉并激活了创新的这四大支柱。通过整合设计思维、数据科学、数据驱动经济学和文化赋权，TLADS 提供了一种整体方法来推动可持续、负责任和有影响力的创新。

TLADS 如何激活设计思维支柱：TLADS 从对业务需求和客户问题的深刻理解开始，与设计思维的原则保持一致。它强调与利益相关者产生共鸣、迭代开发和定期反馈循环，确保根据实际输入改进解决方案。
TLADS 如何激活数据科学支柱：TLADS 提供了一种利用数据科学和 AI/ML 的结构化方法，指导团队从建模实体到探索和完善分析算法。通过将反馈机制和持续学习嵌入到流程中，该方法可确保 AI 模型能够随着新数据的出现而适应和改进。
TLADS 如何激活数据驱动的经济学支柱：TLADS 强调对业务用例进行优先级排序和量化，以确保数据计划在战略上保持一致并提供可衡量的经济价值。通过将数据视为可再生和可重用的资产，该方法可帮助组织释放其数据资产的经济价值，从而推动即时收益和长期可持续性。
TLADS 如何激活文化赋权支柱：TLADS 培养了一种持续学习、数据素养和道德责任感的文化，鼓励实验、协作和从失败中学习。通过将道德准则和治理整合到框架中，TLADS 确保 AI 计划实用、负责任和值得信赖。

采用这种全面创新方法的组织将发现自己更有能力驾驭现代商业环境的复杂性，将数据转化为可操作的见解，并转化为对现实世界影响的见解。