您的企業是否已為 AI 做好準備？企業適應性的 3 項測試

AI 從根本上打亂了可預測的技術發展步調，迫使企業進入了一個無休無止、混亂無序的創新時代。因此，僅僅依靠彈性（從中斷中恢復的能力）已經不夠了。企業組織必須注重提高適應性和持久性。

AI 是終極壓力測試。技術本身並不是最大的障礙，採用和部署 AI 會暴露企業組織在文化、策略和技術基礎方面的現有弱點。要成功大規模實施 AI，需要建立一個能夠在地面不斷變化的情況下持續創造價值並抓住機遇的企業。

在本文中，我們概述了一個策略架構，可協助您透過 3 項基本測試來稽核企業組織的 AI 就緒情況。三項全部通過，意味著您的企業已從單純的彈性發展成為真正持久且適應性強的企業，從而增強您在 AI 時代的競爭優勢。

什麼是適應性和持久性？

那麼，我們所說的適應性強、持久的企業到底是什麼意思？

適應性是一項重要的動態技能，可協助企業組織有效管理變革步調。它是一種能力，能夠洞察不斷變化的市場狀況，快速調整資源和流程，並主動調整策略以抓住新的機會。適應性強的企業會積極培養一種鼓勵快速創新的文化，讓員工在變化中不斷成長，而不僅僅是忍受變化。

持久性是一種持續狀態。一個持久的企業不僅僅是恢復，還擁有必要的強大文化和技術基礎，能夠在業務環境重塑期間持續創造價值。持久性意味著您的企業足夠穩健，不會因每一次新的進步、監管變化或技術架構而偏離正軌。

簡而言之，適應性是指快速改變方向的技能，而持久性則是策略性建構的結果，無論市場如何動盪，都能持續創造價值。

測試 1：目的測試：將 AI 策略與業務價值掛鉤

在急於採用 AI 的過程中，許多企業面臨著做出被動的短期決策的風險，這些決策會帶來不必要的複雜性並阻礙長期創新。這就是「為 AI 而用 AI」的風險，即在沒有明確業務目的的情況下投資技術。這裡的策略矛盾在於，核心風險不是不採用 AI，而是出於恐懼而不是目的而採用 AI。這會導致「技術優先」的支離破碎思維，不僅收效甚微，而且會分散對更具體、更有效策略的注意力。

持久性要求您超越諸如「提高效率」之類的廣義目標。相反，您必須專注於具體的高價值業務挑戰。深入研究團隊回饋和客戶對話，確定 AI 可能有助於解決的具體問題，然後才開始研究這項技術，看看 AI 是否是最佳答案。

您是否專注於提高開發人員的工作效率？想要最佳化您的供應鏈？解決關鍵的合規性瓶頸？採用 AI 的目標是增強，而不是取代。當 AI 整合到現有人類工作流程中時，它會以人類的努力為基礎，讓人們專注於更具策略性的工作和更高層次的決策，從而發揮最大作用。

採用 AI 並不是全部，您還需要一種方法來衡量和追蹤成功。我們認為，永續的 AI 投資需要從一開始就建立明確的關鍵績效指標 (KPI)。這些指標必須同時考慮技術效能（如模型速度和準確性）和業務成果（如降低維運成本或加快上市時間）。透過具體且可衡量的 KPI 來定義成功，您可以將投資與結果直接掛鉤，將 AI 專案從一次性實驗轉變為協助人們每天完成更具策略性工作的有效工具。

測試 2：基礎架構測試：在混合雲中實現一致性

要充分發揮 AI 的潛力，就必須在資料和應用所在的任何地方都能使用它。您的資料（可以說是任何 AI 模型中最重要的方面）已經分佈在整個企業環境中，可能包括資料中心、多個公有雲和網路邊緣。為了解決這個問題，各個團隊可能會啟動自己的實驗和模型，但在孤立的孤立環境中執行這些實驗和模型會降低效率、增加風險，並且無法實現一致的管理。

策略性答案是採用混合雲策略。我們的目標是將 AI 引入資料和應用，而不是相反。這種方法對於提高效率和效能至關重要，尤其是在推論點（模型提供答案時）。它還可以協助您的團隊在所有環境中保持一致的安全性、合規性和資料主權。

要在不同的環境（資料中心、雲和邊緣）執行 AI 模型，您需要一個跨這些環境的一致平台。這種統一的控制使您能夠以統一且可複製的方式管理資料、應用和模型。使用Red Hat AI 建構的平台具有統一且靈活的控制權，允許您在任何雲上使用任何模型和任何加速器。

測試 3：專業知識測試——培養安全實驗文化

當然，技術本身並不能創造持久性，它還取決於企業的人員。嚴重缺乏內部專業知識或資源是採用 AI 的主要障礙，這往往受到企業文化以及運算和基礎架構能力的阻礙。

我們相信，企業組織的持久性始於開放文化。領導者必須營造一個允許員工冒險、實驗、失敗、適應和再試的環境。這種快速、迭代的方法優先考慮從失敗中學習，對於掌握任何快速發展的技術領域至關重要。

員工還需要在學習和發展方面進行投資，並投入專門的時間進行實驗。透過向員工提供 AI 工具和培訓，並鼓勵持續使用和實驗，您可以幫助培養深厚、實用的專業知識，這是一種持久的能力，使您的團隊能夠理解、適應和應用新的進步。

投資於人員並允許安全實驗不是一種軟成本，而是任何成功的可擴展 AI 策略的硬性先決條件。專業知識測試的最終目的是培養適應能力強的員工，使他們能夠調整策略並抓住新機遇，而不會因每種新模式或工具而偏離正軌。

混亂中保持穩定

開放原始碼社群正在迅速湧現出大量 AI 創新成果。這種速度和分散性往往給人一種混亂的感覺，企業可能很難弄清楚如何在不造成維運不穩定或放棄現有大規模投資的情況下採用這些新技術。

這種挑戰並不新鮮。紅帽的基本價值始終是將這種創新混亂轉變為企業級控制。就像我們繼承了 Linux 的核心承諾（速度、靈活性和社群），並使其變得可靠、強化且可用於任務關鍵型 IT 一樣，我們正在將同樣的規則應用於 AI。

從單純追求彈性轉變為建構適應性和持久性，這是一項持續的策略承諾，將涉及企業的方方面面。但是，要想成功大規模整合 AI，需要透過以下三項關鍵測試：將 AI 策略與明確的業務目標掛鉤，採用一致的混合雲基礎，以及培養快速、安全實驗的開放文化。

瞭解更多

探索以下策略資源，在轉變企業的 AI 就緒度方面邁出下一步：

• 投資於適應性強的專業知識：探索紅帽培訓訂閱页面当前以 English (英文) 显示（暂无 Chinese, Traditional 选项）提供的隨選課程，協助您的團隊培養實用、持久的專業知識，以採用和整合新的 AI 技術。
• 探索混合雲解決方案：瞭解由Red Hat AI 提供支援的一致混合雲基礎如何提供必要的統一控制，以便在任何加速器和任何雲上執行任何 AI 模型。
• 下載電子書：在適應性企業電子書页面当前以 English (英文) 显示（暂无 Chinese, Traditional 选项）中取得完整的 AI 就緒策略架構，其中對這 3 項基本測試進行了擴展。
• 安排 AI 持久性評估： 與紅帽 AI 架構師索取策略簡報，將 3 項測試（用途、基礎架構和專業知識）與企業目前的 AI 採用策略相對應。