设计一个卓越的人工智能中心以进行有规律的转型

您是否对人工智能(AI)会影响转型的业务成果感到乐观?您是否设想您的组织从以数据驱动决策为基础的辅助情报的基础过渡到下一代增强情报，在此您的组织将设计用于增强人类情报和交互作用的机器?一切皆有可能。但是没有人是不可能的。人们驱动文化。
 

视力。合作。文化。这些是为世界一流的AI卓越中心奠定基础所需的支柱。无论您是对标准化和集成，利用数据资产还是衡量业务价值感兴趣，卓越中心(COE)都能为组织成功提供必要的治理或资源平衡。

为了真正掌握卓越中心背后的愿景，让我们回到其根源。卓越中心的起源可以追溯到公元前221年的中国秦朝。COE基于权限集中化的概念，该概念可捕获该权限的系统且一致的集中。
 

这种集中化的优势包括直接的责任和职责，清晰的决策以及相信集中化的权力更加强烈地促进持有该权力的个人的利益的信念。紧随这些优点之后的是缺点，包括那些对问题最了解的资源无法做出决策，由于信息传播速度慢而导致执行延迟以及排除可能有助于更好决策的某些资源。

在工业革命期间，我们开始看到了新的制造概念，特别是从国内系统(投入系统)到工厂系统的转变。家庭系统将材料运送到农村生产者，他们经常在其家外工作。这种分散的方法以相对较高的价格提供了合理但质量不一致的产品。
 

工厂系统使用机器集中大规模生产货物。这种新方法降低了成本并提高了工人效率。工厂制度的采用提出了一个新的问题：我们应该在哪里生产商品?

AI COE与组织其余部分之间的协作程度直接受AI COE的组织设计影响。区位理论专注于预测经济活动的理想地理位置。

简而言之，公司应位于何处?我们是否关注差异成本?生产与分配之间的距离摩擦是否成问题?这些概念似乎已深深植根于制造业的旧世界，而当今的企业高管很少谈论或参考这些世界。

有趣的是，我们可以开始在设计先驱COE的结构和定位理论之间找到相似之处。三种引人入胜的位置理论有助于我们理解设置AI COE固有的组织设计注意事项。

（编辑：衡阳站长网）

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