企业AI转型挑战
在企业实施人工智能时，领导团队面临重大责任。由于技术仍处于早期阶段，企业缺乏成熟的实施路线图，且许多人对使用大语言模型自动化流程存在本能的不信任，使得AI落地成为一项复杂的任务。
数据战略与治理
前Slack负责人、约会平台Bumble（Bumble）首席执行官利迪安·琼斯（Lidiane Jones）在其最新发表的论文中，深入分析了C-suite高管在AI实施过程中需要关注的关键领域。
琼斯指出，虽然ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）等数据转换技术早已存在，但企业数据仍普遍存在孤岛现象。她建议采用"全渠道数据战略"，以确保数据安全、便捷访问、实时处理能力，并与日常工具无缝集成。
合规与业务智能
在合规方面，琼斯强调企业必须谨慎保护关键财务数据。对于规模较大的企业，这些数据通常存储在ERP系统中，高管团队需要实时掌握业务表现、预算执行等关键指标。
琼斯通过一个销售主管离职的案例，说明了企业知识管理的重要性。她指出，协作软件如Slack、Google Workspace和Teams中蕴含着大量未被充分利用的非结构化数据，这些数据对于训练大语言模型具有重要价值。
AI代理应用与管理
在AI代理方面，琼斯强调了它们相较传统计算机的革新性：AI代理不仅能处理信息，还能自主优化工作流程。她建议将自主AI代理视为"数字员工"，需要考虑工作质量追踪、系统访问权限、审计跟踪等管理问题。
实施建议
基于在Slack的实践经验，琼斯提出四点关键建议：
- 领导者需要深度参与AI项目
- 积极寻求供应商和合作伙伴支持
- 培养AI优先的企业文化
- 明确企业特定的AI价值点
这些来自行业实践的经验见解，为企业在AI时代的转型提供了重要参考。