AI 从根本上扰乱了可预测的技术发展节奏，迫使企业进入一个持续且混乱的创新时代。因此，仅仅依靠弹性（从中断中恢复的能力）已经不够了。企业组织必须注重提高适应性和持久性。
AI 是一项终极压力测试。技术本身并不是最大的障碍，采用和部署 AI 会暴露企业组织在文化、战略和技术基础方面的现有弱点。要成功地大规模实施 AI，需要建立一个能够在外部环境不断变化的情况下持续创造价值并抓住机遇的企业。
在本文中，我们概述了一个战略框架，可帮助您通过三项基本测试来审核企业组织的 AI 就绪情况。全部通过这三项测试意味着您的企业已从单纯的弹性发展成为真正持久且适应性强的企业，从而增强您在 AI 时代的竞争优势。
什么是适应性和持久性？
那么，我们所说的适应性强、持久的企业究竟是指什么？
适应性是一项重要的动态技能，可帮助企业有效管理变革节奏。适应性是一种能力，能够洞察不断变化的市场状况，快速调整资源和流程，并主动调整战略以抓住新机遇。适应性强的企业会积极培养一种鼓励快速创新的文化，使员工在变化中不断成长，而不仅仅是适应变化。
持久性是一种持续状态。一个持久的企业不仅仅能够恢复，还拥有强大的文化和技术基础，从而能够在业务环境重塑期间持续创造价值。持久性意味着您的企业足够稳健，不会因每一次新的进步、监管变化或技术框架而偏离正轨。
简而言之，适应性是指快速改变方向的技能；而持久性则是战略构建的成果，无论市场如何动荡，都能持续创造价值。
测试 1：目的测试 — 将 AI 战略与业务价值相关联
在急于采用 AI 的过程中，许多企业面临做出被动、短期决策的风险，这些决策会带来不必要的复杂性，并阻碍长期创新。这就是“为 AI 而用 AI”的风险，即在没有明确业务目的的情况下投资技术。这里的战略矛盾在于，核心风险不是不采用 AI，而是出于恐惧而非目的而采用 AI。这会导致“技术优先”的碎片化思维，不仅收效甚微，还会分散对更具体、更有效战略的注意力。
持久性要求您超越“提高效率”之类的宽泛目标。相反，您必须专注于具体且高价值的业务挑战。深入研究团队反馈和客户对话，确定 AI 可能有助于解决的具体问题，然后才开始研究这项技术，以确定 AI 是否是解决方案。
您是否专注于提高开发人员的工作效率？想要优化您的供应链？解决关键的合规性瓶颈？采用 AI 的目标是增强，而不是替代。当 AI 集成到现有的人工工作流程中时，它会以人工的努力为基础，使人们能够专注于更具战略性的工作和更高层次的决策，从而发挥最大作用。
采用 AI 并不是全部，您还需要一种衡量和跟踪成功的方法。我们认为，可持续的 AI 投资需要从一开始就建立明确的关键绩效指标 (KPI)。这些指标必须同时衡量技术性能（如模型速度和准确性）和业务成果（如降低运维成本或加快上市时间）。通过具体且可衡量的 KPI 来定义成功，您可以将投资与结果直接关联，从而将 AI 项目从一次性实验转变为帮助人们每天完成更具战略性工作的有效工具。
测试 2：基础架构测试 — 在混合云中实现一致性
要充分发挥 AI 的潜力，就必须在数据和应用程序所在的任何位置都能使用 AI。您的数据（可以说是任何 AI 模型中最重要的方面）已经分布在整个企业环境中，可能包括数据中心、多个公有云和网络边缘。为了解决这个问题，各个团队可能会启动自己的实验和模型，但在孤立环境中运行这些实验和模型会降低效率、增加风险，并且无法实现一致的管理。
战略性的答案是采用混合云战略。我们的目标是将 AI 引入数据和应用，而不是相反。这种方法对于提高效率和性能至关重要，尤其是在推理点（模型提供答案时）。它还可以帮助您的团队在所有环境中保持一致的安全性、合规性和数据主权。
要在不同的环境（数据中心、云和边缘）中运行 AI 模型，您需要一个跨这些环境的一致平台。这种统一的控制使您能够以统一且可复制的方式管理数据、应用程序和模型。使用 红帽 AI 构建的平台具有统一且灵活的控制权，允许您在任何云上使用任何模型和任何加速器。
测试 3：专业知识测试——培养安全实验文化
当然，仅靠技术无法创造持久性，它还取决于企业的人员。严重缺乏内部专业知识或资源是采用 AI 的主要障碍，这通常会受到企业文化以及计算和基础架构能力的阻碍。
我们认为，企业组织的持久性始于开放文化。领导者必须营造一个允许员工冒险、实验、失败、适应和再尝试的环境。这种快速迭代的方法优先考虑从失败中学习，对于掌握任何快速发展的技术领域都至关重要。
员工还需要在学习和发展方面进行投资，并投入专门的时间进行实验。通过向员工提供 AI 工具和培训，并鼓励持续使用和实验，您可以帮助培养深厚且实用的专业知识，这是一种持久的能力，使您的团队能够理解、适应和应用新的进步。
投资于人员并允许安全实验不是一种软成本，而是任何成功的、可扩展的 AI 战略的硬性先决条件。专业知识测试的最终目的是培养适应能力强的员工，使他们能够调整战略并抓住新机遇，而不会因每种新模型或工具而偏离正轨。
在混乱中保持稳定
开源社区正在迅速涌现出大量的 AI 创新成果。这种速度和分散性通常会让人感到混乱，企业可能很难弄清楚如何在不造成运维不稳定或放弃现有大规模投资的情况下采用这些新技术。
这种挑战并不新鲜。红帽的基本价值始终是将这种创新混乱转变为企业级控制。就像我们继承了 Linux 的核心承诺（速度、灵活性和社区），并使其变得可靠、强化且可用于任务关键型 IT 一样，我们正在将同样的原则应用于 AI。
从仅仅寻求弹性转变为构建适应性和持久性，这是一项持续的战略承诺，它将影响企业的方方面面。但是，要成功地大规模集成 AI，需要通过以下 3 项关键测试：将 AI 战略与明确的业务目标联系起来，采用一致的混合云基础，以及培养一种快速、安全实验的开放文化。
了解更多
探索以下战略资源，在转变企业的 AI 就绪度方面迈出下一步：
- 投资于适应性强的专业技能：通过红帽学习订阅提供的点播课程，帮助您的团队培养采用和集成新的 AI 技术所需的实用且持久的专业技能。
- 探索混合云解决方案：了解由红帽 AI提供支持的一致混合云基础架构如何提供必要的统一控制，以便在任何加速器和任何云上运行任何 AI 模型。
- 下载电子书：在《适应性企业电子书》中获取完整的 AI 就绪战略框架，其中对这三项基本测试进行了扩展。
- 安排您的 AI 持久性评估：请求与红帽 AI 架构师进行战略简报，根据您的企业当前采用的 AI 战略，对照三项测试（目的、基础架构和专业知识）进行评估。
