這正是AI可以發揮作用的地方，無論哪個行業，AI通過其前所未有的能力來分析和識別數據中的模式，有望徹底改變企業的運作方式，例如讓銷售電話更加高效、減少工廠的浪費以及在高風險行業中拯救生命，但要實現真正的AI轉型，我們需要比理解技術更需要理解人類。

 

作為認知科學家，我們注意到AI轉型通常分為三個階段：收集數據、發現洞察和采取行動。后兩個階段需要深刻理解驅動人類行為的因素：恐懼、動機、偏見、認知能力的局限性以及其他導致人們做出特定行為的大腦過程。AI可以識別數據中的模式，但要從這些模式中得出洞察并設計有效的企業變革舉措，理解人類是至關重要的。

 

 

讓我們通過一個現實世界的例子來探討AI轉型的三步過程。斯坦福大學的外科教授Teodor Grantcharov博士希望利用AI作為工具來分析并減少手術室中的手術錯誤。雖然估計數值差異很大，但研究表明，美國每年因醫療錯誤導致的死亡人數在44000到250000之間。據估計，其中大約四分之一的死亡是由于手術室中可預防的錯誤造成的。

 

20年來，Grantcharov一直致力于開發一種“手術室黑匣子”，用于分析手術過程中發生的所有事情。他從航空業使用的飛行數據記錄器（即“黑匣子”）中獲得了靈感。自1957年美國民航委員會規定所有客機必須安裝飛行數據記錄器以來，這些設備已經幫助揭示了事故和災難的原因。通過對飛行員培訓、航空設備和監管標準的改變，黑匣子記錄器拯救了無數生命。

 

手術室黑匣子的開發目的也是類似的：識別并采取措施以減輕可預防的錯誤。近年來，AI技術的進步使Grantcharov的團隊能夠克服之前在數據分析方面的瓶頸。他們獲得的洞察顯著提高了個人和團隊的表現，并增加了對標準操作程序的遵守，這些改變減少了使用黑匣子的手術室中的病死率、死亡率和成本，Grantcharov表示。

 

 

AI轉型的第一步是收集數據，這在今天是最容易的一步。截至目前，Grantcharov已經在美國大約20個手術室中安裝了這個平臺。通過各種傳感器，手術室黑匣子每天在每個地點捕獲多達100萬個數據點，這些數據包括手術過程中的音視頻數據、電子健康記錄和手術設備的輸入數據。數據還包括手術團隊的生物特征讀數，如反映壓力水平的心率變異性和通過無線腦電圖（EEG）測量的大腦活動。

 

這些數據包含了豐富的信息，但正如Grantcharov所說：“如果我們不能將數據轉化為臨床醫生能夠利用來改變行為的信息，那么數據是沒有用處的。”

 

 

識別數據中的模式是AI特別有用的地方。Grantcharov指出：“人腦不可能不斷監控所有這些數據點并尋找模式和隱藏的關聯，這就是現代AI方法能夠真正幫助我們將數據轉化為洞察并進一步轉化為行動的地方。”

 

但在這里，理解人類也是非常重要的。AI可以將手術室中的事故與某些事件相關聯，但如果沒有一個工作假設，這一切都只是噪音。例如，Grantcharov的團隊假設壓力可能通過影響認知處理和決策來影響外科醫生的表現。因此，他們設計了實驗來收集外科醫生的生理數據，AI能夠將這些數據與手術室中的事故相關聯。研究結果顯示，壓力過大的外科醫生出錯的幾率高出66%。

 

Grantcharov還注意到，門的打開、電話鈴聲或有人討論昨晚的足球比賽——換句話說，干擾——是導致最嚴重錯誤的根本原因。找到這一洞察需要理解大腦的有限認知能力。

 

得出其他洞察則需要理解團隊動態。研究人員觀察到，那些溝通不暢且缺乏心理安全感的團隊——即他們相信自己能夠在必要時發聲和提出擔憂——無論外科醫生的技術水平如何，都會有更差的結果。Grantcharov說：“最危險的手術室之一就是那種沒有人發聲或溝通的沉默手術室。”

 

盡管人們可能認為外科醫生的技能是成功的最重要決定因素，但手術團隊的非技術屬性，如他們如何協作，或者他們是否感到能夠安全地表達擔憂，對患者結果的影響最為顯著。“歸根結底，這一切都取決于文化，”Grantcharov說。

 

 

一旦AI幫助揭示了手術室錯誤的最大來源，醫院和手術中心理論上就可以開始引入新的程序來防止錯誤發生，但首先，他們需要理解行為改變是如何發生的。成功地改變整個企業的文化需要優先事項、習慣和系統的建立。優先事項是企業認為最重要的任務或活動，明確傳達這些優先事項至關重要，這樣每個人都知道應該將時間和精力集中在哪里。在這種情況下，優先事項很明確：通過避免可預防的手術室錯誤來改善患者的結果。

 

習慣是那些自動執行的行為，幾乎不需要有意識的思考。例如，通過訓練和實踐，提出擔憂而不是保持沉默可以成為一種習慣。

 

最后，系統是那些為了使所期望的行為成為最容易做到的事情而建立的程序或原則。例如，為了減少干擾并保護認知能力，醫院可以制定一項新規則，限制在手術過程中關鍵步驟時的無關討論。

 

除了優先事項、習慣和系統之外，AI轉型還要求企業中的每個人都要接受成長型思維模式——即相信失敗是改善的機會，而不是對自身地位或聲譽的威脅。Grantcharov回憶道，一開始，許多手術團隊對手術室黑匣子持懷疑態度，擔心它會讓他們看起來很糟糕，或者讓他們面臨訴訟的風險，但漸漸地，他們的態度發生了改變。

 

“當我們意識到沒有客觀的績效衡量就無法改進時，真正開啟了成長型思維和持續改進的世界，”他說。Grantcharov表示，歡迎這種轉變的醫院不僅在質量和安全方面取得了巨大的進步，還在效率和生產力方面得到了顯著提升。

 

 

并非所有行業都像醫療行業那樣關系到人類生命的安危，然而，無論哪個行業，AI都可以分析數據，為我們提供有價值的洞察，從而推動行動，無論是改進特定流程還是改變整個文化，然而，僅僅將AI應用于數據集，如果沒有值得測試的假設，將很難發現有意義的結果。

 

例如，在會議場景中，AI設備可以收集音頻和視頻數據（以匿名和合乎道德的方式），并在人的洞察幫助下，檢測到可能不明顯的模式：房間里是否有安靜的人有很好的想法，但其他人總是打斷他們？是否有人表現出過度焦慮或壓力的跡象？在視頻通話中，是否有人經常低頭，可能是被設備分心了？

 

通過這種方式，AI可以幫助領導者首先識別妨礙高效會議的障礙，然后找到解決這些問題的方法，例如努力提高心理安全感或減少干擾。

 

無論是在手術室還是在董事會議室，AI都可以幫助釋放企業的潛力，但具有諷刺意味的是，技術在我們生活中發揮的作用越大，我們就越需要理解人類如何與世界互動和處理信息。

 

 

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