AI 的真正竞争优势来自于拥有能够利用技术提供的可能性解决业务问题的业务领导者。
最关键的通过数字和人工智能 (D&AI) 转型实现大规模影响的最关键障碍之一是拥有足够的行业领域领导者。这些是 N-2 和 N-3 高管（即首席执行官以下的两到三级），他们领导一个领域（业务线或职能部门）并利用人工智能推动端到端转型。人工智能工具无处不在，但将其应用于实际业务问题（改善客户体验，同时大规模降低单位成本）的技能却不多。
拥有这些领域所有者可能是任何企业进行人工智能转型所需的最关键的角色。首席执行官必须全面领导转型，最高管理层需要协调优先事项和企业能力，以实现人工智能。但领域领导者负有将愿景和计划转化为真正的变革和真正的价值的运营责任。
什么是领域？
领域是一个端到端的业务流程（如果您来自精益学派，则可以是一个价值流）管理）。领域足够大，一旦改进即可产生有意义的影响，但又足够小，可以在不过度依赖业务其他部分的情况下进行转型。每个领域通常需要实施 5 到 15 个相互关联的用例或解决方案才能捕获真正的转型价值。数字和人工智能转型本质上是通过添加新领域或加深现有领域的影响来扩展的。
对领域的关注尤为重要，因为我们研究的大多数（如果不是全部）公司的大部分利益都来自于一些深度转型的领域。
因此，虽然培养企业中每个人的技术精通技能很重要，但我们将在本文中重点关注领域所有者。最有效的领域所有者可以谈论客户需求、战略、组织设计和运营绩效——传统的执行能力。但他们还建立了“第二块肌肉”：精通技术，能够开发人工智能支持的转型路线图，了解现代软件交付，并重视其数据资产、技术平台和工程人才的健康状况。
然而，我们今天还远远没有足够的领域领导者。我们对《财富 500 强》公司高级领导者 LinkedIn 档案的分析表明，他们的技能组合中只有 17% 本质上是技术性的，而且只有 5% 的职业生涯包括担任技术职务。1该分析涵盖了财富 500 强中 492 家全球公司的 3,348 名最高管理层领导者和 903,565 名高级领导者。 STEM领域，如数学、工程等；技术技能，占每个简介中提到的所有技能的百分比（例如，数据科学、DevOps、网络安全等）；技术职位的任期：在工程副总裁、首席数字官等职位上度过的职业生涯百分比。这并不奇怪。从历史上看，有技术能力的领导者倾向于在 IT 领域发展职业生涯。
尽管缺乏拥有强大人工智能能力的领域所有者，但如何成为有效的领域所有者以及如何构建相应的技术力量的模型正在出现。
定义领域所有者的技能是什么？
认识 Adam Boyd。他是公民银行的高级管理人员。几年前，他领导了一项名为房屋净值贷款的业务，该业务允许客户使用房屋净值作为抵押品借钱。 Adam 的愿景是利用技术重塑客户体验。他的愿景是为房主提供预先批准的信用额度、简化的申请流程以及自动化的后台操作，以便客户可以在短短几天内收到资金，而行业标准时间需要 35 天或更长。
要将这一愿景变为现实，Adam 需要与银行的技术、信贷、风险、合规、战略和财务领导者并肩工作，制定交付这一新产品的用例路线图。关键要素包括 1) 使用数据和人工智能自动分析客户的信用背景以进行预承保优惠，2) 创建个性化数字营销活动，3) 将数字应用程序简化为只需点击几下，以及 4) 实施流程自动化以缩短后台周期时间。
银行领导层对他的计划感到兴奋，并为他提供了四个跨职能开发团队。领导技术交付团队对于 Adam 来说是全新的。他必须学习敏捷软件开发以及敏捷团队中的不同角色。他还了解了该银行的数据架构和整体技术堆栈来构建这一新产品。亚当不仅负责监督这些团队，而且还负责监督这些团队。他密切参与，帮助克服障碍，在需要时重新调整开发工作，并通过迭代测试确保正在构建的技术能够满足客户需求。
最后，Adam 负责端到端的变革管理——解决渠道冲突、重新排序运营工作流程以及提高联络中心和分支机构同事的技能。这需要与分销、营销、风险管理、技术和运营方面的高级同事密切合作。
这个计划并不总是一帆风顺。最高管理层通常需要进行严格的跨职能权衡，例如将营销支出重新分配给数字渠道以及重新审视信贷政策。然而两年后，亚当和他的同事提供了远远超过行业的突破性客户体验，并且他们实现了更低的销售和服务成本。
亚当的故事很罕见，但并非独一无二。以嘉信理财 (Schwab) 财富与咨询解决方案主管尼莎·哈蒂 (Neesha Hathi) 为例。她并不是受过培训的技术专家，但在担任现职之前，她通过一系列早期职位掌握了诀窍，包括运营一家软件子公司和担任首席数字官。她在利用技术改变客户旅程和运营流程方面变得非常强大。或者以 Menno Van der Winden 为例，他在担任塔塔钢铁公司质量和产品开发主管时，在应用先进分析和人工智能来提高世界上最大的钢铁厂之一的产品质量和生产率方面积累了自己的力量，从而推动了质量和产量的逐步提高。
这些领导者体现了具有人工智能和技术能力的商业领袖所培养的关键技能，即我们所说的“第二块肌肉”。当企业领导者掌握了这项技能时，他们就有能力执行以下操作：
重新构想他们的领域并创建以客户为中心的变革性愿景。他们了解客户的痛点和未满足的需求。他们了解其运营中废物的主要来源。他们利用创造力和模式识别来通过人工智能重新构想业务，而不仅仅是自动化现有的工作流程。
制定支持人工智能的转型路线图。他们知道如何与领域专家和职能专家合作，通过人工智能和技术重新构想端到端流程。他们将这些输入转化为有序用例的综合路线图，并具有与结果相关的明确 KPI。他们不会将这项工作委托给 IT 部门或组织中的下层人员。他们拥有它，因为它是关键任务。
监督技术交付。虽然他们不是资深的技术专家，但这些领导者有足够的技术深度来监督开发，帮助他们的团队确定工作优先级，解决问题以克服障碍，并有效地挑战他们的思维。他们快速、迭代地工作，以构建令客户满意的可扩展解决方案。他们利用领导下的跨职能团队来提高开发效率和速度。
领导端到端变更管理。具有技术能力的企业领导者不会将实施人工智能解决方案的责任委托给他人。他们拥有自己的采用和扩展能力。他们不仅负责开发解决方案，还负责确保这些解决方案提供价值。因为他们对正在转型的端到端流程有最佳的整体了解，所以他们最适合设计和协调集成的变革管理工作。
开发第二块肌肉的业务领导者掌握着人工智能未来的关键。这就是为什么任何首席执行官或董事会成员要回答的大（也许是最大）问题是：您的公司有多少 Adams、Neeshas 和 Mennos？
如何打造第二块肌肉并成为领域所有者？
建立您的 AI 悟性商数是一项持续的工作；不要指望技术训练营和偶尔与初创企业的会面就足够了。打造第二块肌肉并防止其萎缩需要决心、纪律和长期专注。
像您的使命一样学习
许多公司都有复杂的培训计划，但最终，领域领导者明白他们需要拥有自己的学习旅程。我们称他们为“无畏的学习者”，他们受到好奇心和拓宽和加深知识的热情的驱使。
公民银行的博伊德每周花六到十个小时讨论和学习与技术相关的问题。这有多种形式：留出时间阅读最新进展、与银行的技术领导者交换意见、会见技术供应商和顾问、参加冲刺评审、参加会议、访问其他做过新事物的金融机构、与金融科技初创企业会面、参加在线课程等等。
Schwab 的 Hathi 描述了积极寻找机会深化学习的重要性。例如，作为一家健康公司的董事会成员，她是全国企业董事协会 (NACD) 的成员。当她考虑继续教育课程选择时，她决定加深对网络的了解，并参加了 30 小时的网络安全风险课程。
专注于价值并重新构想如何才能获得它
人工智能伪装者追求快速的概念证明，以勾选其绩效评估的复选框。 “使用科技”引导他们的思考。范德温登从不从技术开始。相反，他首先询问最大的问题是什么，然后找出技术方法是否可以解决这些问题。 “我不是数据科学家，”他说。 “我学到的是找出值得解决的有吸引力的问题。”
这本质上意味着领域所有者会去寻找值得起床解决的业务问题。我们的经验法则是，转型努力的潜在价值应产生 20% 的增量价值。领域所有者特别愿意接受新的做事方式以寻求这种价值。它们超越了改进流程，而是重塑旅程和打破正统观念。
我们正在通过人工智能代理看到这种心态的重要性的最新迭代。通过代理取得成功的公司不会关注单个用例或简单地自动化现有流程；他们正在重新构想端到端工作流程以利用代理功能。
这种心态建立在对人工智能能做什么的深刻理解之上，并且它不能被委托。正如 Hathi 所说：“许多不太懂技术的企业领导者只会说他们不懂技术，并将技术挑战或机遇交给 IT 来解决。”这种委托冲动的结果往往是限制思维和边际改进，而不是使用技术来释放实质性的新价值。
了解从技术中获取价值的操作杠杆
在提取方面从来都不是只是技术值来自技术。领域领导者明白，确保技术发挥其潜力需要整合技术和组织系统。这种系统级思维对于成功地重新构建业务至关重要。
Boyd 在将 D&AI 转型的价值方程描述为基于三条腿：人员、数据和技术时抓住了这一想法。 “技术的真正力量在于与合适的人合作构建能够接受客户输入的系统，将其与更好的模型结合起来，并提供更好的客户体验，”他说。
范德温登也表达了类似的信念，即开发技术解决方案不仅仅取决于技术本身。例如，他了解公司业务方面的领导承诺的必要性，以及拥有良好数据的重要性。 “只有存在业务案例和附属企业的高级负责人，并且数据可用且质量合理，我才会致力于解决方案。”
D&AI 转型的激烈、跨职能性质需要整个组织内更高水平的协作。这意味着领域所有者通常需要与各个职能部门的领导者进行接触和合作，无论是在解决方案开发的早期引入风险专业知识，还是与一线团队合作以确保解决方案得到采用。
在技术层面上，这种系统视图通常反映在理解企业架构的能力上，就像许多高级领导者理解资本或人才架构一样。这是因为围绕企业架构的决策对于推动规模、建立弹性以及启用支持端到端工作流程的跨职能功能至关重要，而这些工作流程是从 AI 中获取价值所需的.
亲自动手
在增强人工智能能力方面，没有什么可以替代在工作中学习。显然，企业领导者需要依靠熟练的技术人员和工程师来解决问题。但这并不意味着简单地将工作委托给他们。精通技术的领导者会与团队一起深入研究解决方案。
Hathi 强调，培养这种技术悟性需要领导者超越对技术的概念性理解，并在实践层面上掌握它。 “它增强了你的直觉，这样你就可以快速判断技术项目或问题是大还是小、复杂还是简单。”
拥有这种实际的理解有助于克服困扰许多高管的问题：校准或判断技术项目进度的困难。许多人很难理解一个技术项目是否进展顺利，因为他们不了解决定技术解决方案成功的实际细节。
Hathi 没有传统的技术背景，因此她投入了时间与团队合作。 “我参加了设计研讨会，真正深入研究问题并解决它们，”她说。她与工程师、数据科学家、技术主管和产品专家合作，了解他们在做什么。 “例如，当我与董事会交谈时，我可以充满信心和可信度地谈论某些投资如何帮助我们的团队构建我们所需的产品和服务。”
培养技术人才的嗅觉
人才始终很重要。但很少有领导者了解这对技术人才来说是多么重要，因为顶级工程师或架构师可以创造比同行多十倍的价值。在我们的Rewired工作中，我们观察到成功的领导者将大部分的时间花在人员问题上，从招聘到让人们在工作中蓬勃发展的运营模式。
这包括花时间与产品负责人、数据负责人打交道。工程师、数据科学家、解决方案架构师和人工智能专家，了解他们的最佳之处。他们能否解释解决方案架构以及做出选择的原因？他们能够预测漏洞吗？他们能描述数据如何流动吗？
要实现这一点，意味着要投入大量时间来制定激励措施（奖金和绩效 KPI），鼓励人工智能优先的行为，了解构建优先解决方案所需的技能，开发量身定制的学习旅程，以及创建新的薪酬模型。
Van der Winden 特别强调了培训的重要性。当他组建新团队来寻找新机会时，他依靠寻找顶尖工程师，然后培训他们使用高级分析并与跨职能团队合作。 “对于新团队的每个用例，我们都会从我的团队中引进一些以前做过该工作的人来与新人一起工作，”他说。 “这对于我们正在开发的技能和扩大能够完成这项工作的人员的足迹至关重要。”他的团队最终培训了 500 多名工程师。
学会接受模糊性，并分阶段推进你的努力
对于以“实现数字”为标准进行评估的高级商业领袖来说，这是最困难的事情之一。如果您摆脱渐进主义并真正重新构想您的业务如何以不同的方式运营，这将意味着前进的道路存在一定程度的模糊性。具备人工智能能力的商业领袖掌握了阶段控制他们的努力的艺术，通过每一笔投资实现一些经济效益，并在遇到障碍时不断调整他们的努力。
理解技术本身不应该是企业高管的目标；而应该成为他们的目标。了解如何利用技术创造价值。这乍一看似乎令人望而生畏，但这是非常可行的，正如博伊德强调的那样：“我的学习曲线非常陡峭，但六个月后，我开始对自己领导技术密集型业务转型的有效性更有信心。”
最高管理层应该做什么来培养更多具有人工智能能力的领域所有者？
在您可以想象的所有人工智能技能提升计划中，我们认为没有一个比培养有技术能力的领域所有者（以及最高管理层）更具战略性和影响力。 “你不能雇佣领域所有者，”范德温登强调。 “担任该职位的人必须了解公司并拥有领域专业知识。你需要找到他们并提高他们的技能。”大多数大公司（或集团公司的部门）大约有 15 到 30 个核心业务流程或客户旅程，每个流程或客户旅程都有一名业务领导者和围绕该领导者的具有适当功能组合的团队。这意味着您的 N-2 和 N-3 群体中需要大约 75 到 150 名领导者。
考虑采取以下三个实际行动来创建这一领域人才库：
安排合适的人员和激励措施。首先澄清哪些核心业务流程和旅程最有可能被人工智能改变，并问问自己是否拥有合适的现任领导者。更具体地说，他们是否具有前面概述的领导特质？更换 20% 到 30% 的现任领导者是很常见的。如果你不做出明确的改变，你将继续与遗留组织的引力及其可能产生的阻力作斗争。 印度尼西亚电信提供商 Indosat Ooredoo Hutchison 的首席执行官维克拉姆·辛哈 (Vikram Sinha) 断言，有效的变革是“10% 的工具、20% 的平台、70% 的人员”。作为将企业转型为人工智能原生电信公司的承诺的一部分，Sinha 倡导大规模的人工智能能力建设工作，包括季度高管套件人工智能沉浸式计划和针对前 100 名高管的人工智能领导力计划，重点关注学习人工智能并在人工智能时代发挥领导作用。
启动战略性技能提升计划。虽然产品管理是新技能组合的一个重要方面，但具有人工智能能力的领域领导者的工作范围更广泛、更复杂。这是因为领域所有者拥有一个端到端的业务流程，涉及数百或数千名业务运营和客户服务人员。他们的新技能还必须涵盖流程再造、人工智能模型、数据管理、工程人才和变革管理等领域。您的技能提升计划应该反映这一点。 虽然传统的课程有助于在这些不同的学科中打下基础，但要增强实力，需要针对实际业务问题进行实践练习。这可以通过以下方式完成：1) 与咨询合作伙伴并肩工作，2) 采用二合一领导模式，其中技术主管与高级业务主管合作，3) 作为人工智能大师班的一部分开展现实生活中的顶点项目。
修复运营模式以实现业务主导的交付。无论对技能提升进行多少投资，都无法克服无效的运营模式。具体来说，工程人才需要融入到在域所有者领导下工作的团队中。资助模式必须转变为所谓的“持续资助”，即将支出封套分配给路线图（而不是单个项目），从而为领导者提供重新部署的灵活性。最后，绩效管理和激励措施必须与转型路线图所针对的 KPI 改进保持一致。
当您建立了一批具有 AI 能力的域所有者时，您的公司就拥有了真正的竞争优势。这是因为这些领导者很难复制。它们结合了针对您的业务的深厚领域专业知识以及技术、数据和人工智能知识，使它们成为强大的业务变革者。
作者简介
Dana Maor是麦肯锡英国、爱尔兰和以色列办事处的高级合伙人；Eric Lamarre是麦肯锡特别顾问和波士顿办事处名誉高级合伙人； Kate Smaje是技术和人工智能领域的全球领导者，也是伦敦办事处的高级合伙人。
作者谨此感谢 Andrea Pedroni、Charlotte Seiler、Federica Rossi 和 Simon Gallot Lavallée 对此做出的贡献文章。
本文由纽约办事处编辑总监 Barr Seitz 编辑。
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