所有這些問題都有一個共同點：它們很好操作，并且具有戰術性。
在進行了很多關于實現人工智能的討論和參與之后，人們注意到了人工智能采用的兩個趨勢：
•在許多組織中，這個主題是由IT驅動的。
•其次，該主題采用技術思維方式處理。
人們通常提出的是關于數據、數據科學家以及將要使用的系統和應用程序的問題。
毫無疑問，這些都是重要的問題。但它們不是唯一的，可能甚至不是最困難或最重要的問題。
從總體戰略和應實施的范圍，還有許多問題，企業應從支持的業務領域等開始。它繼續涉及合規性和數據保護主題，并且非常重要的是，很多員工擔心受到影響。在德國，工人委員會將會定期發表意見。到了最后，人工智能總是關注自動化，而自動化就是采用更少的工作人員實現自動化。到目前為止流行的觀點是人工智能創造的就業機會比它所需要的要多，但是新的工作需要另一種技能，而不是那些能夠通過自動化完成的工作。
此外，還有一些道德問題。可以建議人們嘗試采用作為道德機器一部分的情感人工智能應用程序。這是一次真正具有啟發性的經歷，其偏差可以在同一類別中計算。一個公認的非常極端和明顯偏見的例子是微軟公司的Tay，這是一個通過在Twitter上發布而得到重新訓練的人工智能機器人，繼續從它的對話中學習。
從中得出的結論是，企業需要回答四類問題：
•戰術操作問題
•戰略問題
•合規性和安全性問題
•道德問題
這些問題相互關聯，可以通過應用麥肯錫公司開發的7S模型進行解答。
現實檢查的挑戰
戰術操作似乎最容易理解。例如，可以列出一個應用程序，接近實現一些人工智能場景。他們的一個想法非常具有戰術性，為人工智能驅動的聊天機器人實現原型以獲得一些經驗。這種方法清楚地解決了一些技術問題。他們決定構建人工智能能力中心(CC)，這是一個好主意，并且仍在尋求幫助。
但是負責構建這個人工智能能力中心(CC)的是IT部門。這嚴重限制了它們的范圍。雖然能夠解決有關數據、云計算戰略，所需計算資源或安全性甚至數據保護的問題的解決方案，但他們無法深入研究組織模型的必要更改等問題，更不用說流程或業務模型。那么這是否減輕員工的恐懼?他們是否會展示必要的文化和力量，以便充分利用他們將要追求的目標?
以下需要了解一下7S模型如何為人工智能轉型提供幫助。
人工智能轉型的成功因素
盡管完成每一項業務都是一項艱巨的任務，但要實現人工智能技術所能提供的可能性，這絕非必然。有幾種模型支持必要的過渡。其中之一是最初由麥肯錫公司開發的7S模型，不是作為實現人工智能的模型，而是作為支持人工智能轉型的模型。
圖1 7S模型
麥肯錫7S模型確定了七個成功因素，其中三個是硬性成功因素(紅色)，四個是軟性成功因素。而這個模型所表明的是，這七個因素需要協調一致，甚至相互加強，才能使組織在實施轉型變革時能夠持續成功。
由于七個因素是相互關聯的，它顯示了需要查看的內容，并且如果其中一個因素發生了變化，通常也需要重新調整。除了技術、操作、戰略問題之外，7S模型還涵蓋了有關合規性和道德規范的問題。它通過結合軟硬性成功因素來做到這一點。例如，道德是共同價值觀的一部分，并通過企業風格和員工以及如何接受培訓來表達。這與合規性和安全性類似，系統也可以支持或強制執行。
將它應用于將人工智能嵌入到企業中，它立即表明僅僅著眼于系統和技能是不夠的。在企業中實施人工智能的模式轉變也需要解決其他五個因素。
由于所有因素相互關聯并形成一個網狀，一種可行的方法是從硬性的成功因素入手。同樣重要的軟性成功因素提供了有助于保持企業一致的限制。
企業可以制定明確的人工智能戰略，然后用來創建可以使用現有的項目組合管理流程進行處理的計劃組合。重要的是，這種人工智能戰略是企業總體戰略的一部分，并且在項目組合管理流程中使用目標、關鍵績效指標(KPI)和支持框架進行管理。利用一種“大處著眼”的方法，其成果將得到快速交付，并且可以快速重新調整。
其次，選擇有助于實現給定策略的組織模型。這里有許多模型可以應用，從組建一個專門的團隊開始，從利益和職業相匹配的人員或平行結構中實施人工智能實踐社區。為了強調7S模型的相互依賴性，首選的組織模型在某種程度上取決于企業文化、意義風格和共享價值觀。選擇推動戰略主題的人員取決于他們的技能。
第三，根據企業選擇的平臺，有必要選擇有助于解決當前需求的人工智能系統，并提供更好地支持未來需求的路線圖。其核心功能之一是提供持續的學習設施，以便持續改進參與。
這里的關鍵詞是平臺，因為這又與員工和技能軟性成功因素有關，當然也與硬性策略因素有關。同樣，平臺的選擇會對員工和技能產生影響。
所有成功因素都會對其他因素產生影響。改變一個因素則需要對其他的因素進行調整。
7S模型表明，純粹從一個部門的角度來看待人工智能轉型項目是不夠的。
由于在一家企業中整合人工智能涉及到很多方面，7S模型也強化了思維模式，企業在開展小規模行動的同時思考大問題，從而不斷取得成功。
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