任何好的策略都始于清楚地了解您想要完成的任务，例如添加新的工具来提高工作效率或减少 MTTR。在向 IT 组织引入和实施 AI 和自动化时，第一步是从小处以及战略角度思考。

“对于您希望采用的策略，需要保持明确和规范。在添加 IT 自动化解决方案时，请明白这是团队之间的协作工作。一款简化流程的新软件不仅会影响其直属团队，还会影响跨职能团队及其他队伍。借助这次的全新实施来培养采用自动化的文化，并让员工看到这是添砖加瓦，而不是取而代之，并且是增强员工能力的一种方式。”- Tim Cronin，IBM Automation 产品市场营销经理

从组织定期执行且记录在案的流程或功能着手。然后选择一个涉及大部分业务的流程或功能。这通常意味着大量的手动工作，也意味着这是一个自动化的成熟过程。例如，增加新客户的流程可能需要与 10 个不同的人员或部门进行交互。查看每个步骤所需的工作量，并确定如果加快速度，这 10 个交互中哪一个对于您的组织而言代表最高价值的机会（无论是资源还是时间）。

“永远不要想一口吃成个胖子。操之过急就会失败，因为会忽略流程的某些部分。相反，选择一些可管理、合理且需要大量手动工作的相关内容。然后从那里切入。因为一些小的成功最终会带来巨大的胜利。”- Melissa Long Dolson

确定了起点之后，就需要定义如何衡量成功。在自动化方面，需要考虑一些标准的关键绩效指标 (KPI)。平均修复时间和平均响应时间 (MTTR) 以及应用程序运行时间是常见的衡量标准。以新增客户为例，您可以为在线客户申请表设置可用性 99.99% 的目标。

除了这些标准指标之外，其他衡量标准也很重要，但通常更难计算。例如，客户对新的在线表格的满意度如何？当您将 AI 和自动化融入其中时，还可以考虑引入净推荐值 (NPS) 或在线评价等指标。如果您想衡量员工的工作效率或士气，请考虑使用员工敬业度调查中的信息。

变革管理是另一个至关重要但可能难以衡量的领域。例如，通过提前发布新功能，您节省了多少开支？这些功能吸引了多少新客户？同样，品牌健康度或 NPS 等数据源将帮助您更准确地了解 IT 自动化投资的成功情况。

“我与很多客户讨论了变革管理的成本。在您出错并需要撤回代码时，或者当业务找到您说‘我需要您对此进行调整，因为这套特定功能不能以我们所需的方式支持我的业务’时，变革管理的成本就会很高。降低成本或完全避免变革管理的能力，会因为您在与业务保持一致而变得更强 - 这些才是真正需要衡量的部分。”- Melissa Long Dolson

毫不夸张地说，数据是任何自动化工作的核心。新一代 AI 的兴起让人们开始关注数据质量的重要性。¹

当您将 AI 应用到 IT 运营中时，请首先考虑以下组织层面问题：

• 我们会将哪些数据定义为关键任务数据？
• 我们为使用数据制定了哪些治理方法和防护措施？
• 我们的数据可信度如何？
• 我们如何衡量数据的健康状况？
• 我们如何管理知识产权 (IP) 问题？
• 我们如何应对合规准则，尤其是在受到严格监管的行业中？
• 我们提供哪些教育和培训计划来指导员工正确使用数据？

与大多数与 IT 关联的事物一样，尤其是当您考虑将 AI 添加到组合中时，成本始终是一个考量因素。根据 2023 年的一份报告，受访者中的 IT 高管预计他们的新一代 AI 预算将比四个月前的预期高出 3.4 倍。但这些高管也相信，这项投资一定会有回报。近四分之三 (74%) 的 AI 支出将用于人力资源、财务、客户服务、销售和营销以及 IT，这些领域的投资预计将能够削减成本。²

“组织一直在寻找降低成本的方法。启动 IT 自动化项目需要采用新工具，并获取新许可证或新 SaaS 服务，而这会产生与之相关的成本。但通过使用 IT 自动化最终降低成本的机会是真实存在的，并且可以为您带来真正的投资回报。”- Keri Olson

但最重要的是，作为领导者，您需要更深入地思考技术会如何影响您的工作方式、员工的工作方式以及组织与客户互动的方式。实施 IT 自动化实际上是为了了解组织目标，然后制定最佳策略来实现这些目标。它还涉及选择正确的技术和解决方案，并制定实施计划。它也需要 IT 团队培养更多不同的技能，例如 AI 提示工程师、ML 工程师、AI 数据科学家、AI 培训师和 AI 道德规范专员。

“寻找易于实施的 IT 自动化工具，例如 SaaS 工具。该领域的致胜解决方案也是最容易实施且最容易启动和运行的解决方案。寻找一款既能满足当前需求，又能随着业务增长而增长的工具。”- Keri Olson