AI智能体时代企业组织成功的三个关键点

利用全渠道洞察，

构建面向未来的技术与数据基础

通过将从各种交互中收集的体验数据进行整合，包括实体店购物、社交媒体互动、购买后的支持服务、移动应用程序以及电子邮件通信等，组织可以全面了解客户的整个旅程。

这种整合使得AI能够全面理解客户旅程，并为每个阶段的体验生成准确且即时的洞察数据。负责现场的团队可以使用自然语言提示访问这些洞察，从而识别出在所有渠道和接触点上大规模改善客户体验的方法。这种整合方法已经被用于提高销售周期速度、转化率、价值创造时间、客户忠诚度和净收益保留率。

组织可能会采用多个智能体型AI平台，但成功的关键在于建立一个统一的、所有智能体都可以参考或访问的单一数据架构。数据架构可以被看作是定义数据库结构的蓝图。确保为各项服务提供的数据来自经过精心整理的单一数据来源是至关重要的。这一基础性的数据供应链对于实现高效的AI性能和决策过程而言是必不可少的。

设定有关风险、伦理和治理的明确规定

组织需要制定明确的指导方针，以展示在使用AI时的责任性，同时优先保护敏感数据并解决潜在的偏见问题。这些基本原则和控制措施对于建立对AI应用的信任以及遵守不断变化的监管标准至关重要。  

在一个由Qualtrics参与的美国医疗组织中，这种方法得到了实践。该组织认识到，仅以相对年轻且健康的州居民作为数据来源训练的AI模型可能会与其他地区相比产生偏见的结果。为了避免这种偏见，该组织采取了积极的措施。这种偏见规避的主动行动促成了AI在急诊部门脑卒中检测系统等领域的成功实施。该系统在检测到相关情况时会自动向脑卒中团队发送警报。

要从孤立的AI试点项目过渡到整个组织的战略，需要客户服务部门、业务部门和技术部门之间的协调监督与协作。先进的组织通过明确设立AI项目的决策流程和责任体系来实现这一目标，通常会设立专门的团队负责评估、优先排序以及实施的监督工作。

聚焦具有影响力的用例并进行效果评估

在AI推动的业务变革加速的背景下，先行者优势——即通过进入新领域获得的优势和利益——显得尤为重要。从小规模的尝试开始并验证结果是关键。目前的行业领先企业通常从小型用例入手。这些小型用例有助于识别技术或流程中的差距，建立必要的运营基础，同时证明其商业价值。正所谓“千里之行，始于足下”，这些早期实施的成功为后续的投资扩展创造了可能性。

有效的AI战略应从上而下推进。领导者需要制定战略时综合考虑当前的挑战与机遇，同时关注新技术（如AI智能体）的应用。负责提升客户体验的团队可以向管理层展示投资的即时收益，同时使组织处于未来变革的有利位置，为长期发展做好准备。

结论

下一代商业不仅仅是简单的交易，还需要注重构建可持续的关系、预判需求以及提供大规模个性化的体验。

当管理层为智能体型AI的未来做好准备时，通过识别AI应用的关键机会、规划必要的组织变革，并对技术、数据、人才以及流程进行基础性投资，可以成功推动转型的实现。