95%的人工智能试点项目未能带来显著的效率提升或成本节约。
智能选择架构有助于企业进行高层决策。
将智能选择架构与企业内部的文化转变结合起来，有助于兑现人工智能的承诺。
生成式人工智能的兴起带来了根本性转变。它改变了企业思考、决策和行动的方式。尽管潜力巨大，研究显示，95%的企业人工智能试点项目未能创造可衡量的价值。
要超越人工智能的承诺，将潜力转化为成效，领导者必须重新思考：不仅要思考做出哪些决策，还要思考如何设计决策过程，以及人类与人工智能如何才能最有效地协作。
今年的世界经济论坛达沃斯年会聚焦于在复杂性加速上升、创新呈指数级增长之际开展协作的必要性；而企业决策领域对这种精神的需求尤为迫切。
然而，要取得成功并实现人工智能的潜力，就需要新的框架。领导者必须建立相应机制，推动与人工智能持续、知情的对话，同时让人类始终参与其中。
展望2026年，人工智能影响的图景正变得更加清晰。我们正见证一种新型组织智能的出现：人类与机器协同塑造选择的形成、呈现和讨论方式。
要释放人工智能的真正价值，企业需要跨生态系统协作、运用深厚的领域洞见、确保严格治理，并通过协同创新模式负责任地扩大应用规模。人工智能应通过提供有数据支持的更优选择，改善组织的决策过程。
什么是智能选择架构？企业为什么需要它？
麻省理工学院斯隆管理学院与塔塔咨询服务公司近期的一项研究证实了许多领导者已有的感受：生成式人工智能正在重塑企业决策的基础。这代表着人类与机器协同推理方式的重大转变。要让这种人机协作取得成效，智能选择架构至关重要。
智能选择架构结合生成式人工智能与预测式人工智能能力，为人类决策者创建、完善并呈现选择。它们会主动生成新颖的可能方案，从结果中学习，搜寻信息，并塑造可选方案的范围。
要成功实施智能选择架构，组织首先必须重新思考“智能体”的定义，尤其是在决策分布于人机网络、而非局限于个人的情况下。
在这一新范式下，领导力不再主要关乎控制，而更多在于设计系统，让人类与机器能够共同做出知情选择。组织越能有效赋能由人工智能驱动的选择架构师，人类决策者就越能发挥作用。
构建服务于企业的人工智能的5项原则：
构建这一新基础，需要关注五项核心原则：
1. 信任需要逐步建立
要管理风险并增进信任，实施过程必须循序渐进。利益相关者需要逐渐相信决策环境的构建方式，而不只是相信决策本身的正确性。采用允许逐步学习的迭代过程，有助于同事了解如何在新架构中有效开展工作。
2. 可见性至关重要
组织必须追踪重大决策是如何做出的，并全面审视自身业务及更广泛的环境。智能选择架构依赖准确的数据；缺少准确数据，它们就会失效，甚至构建出错误的选择模型。
3. 开放心态不可或缺
智能选择架构不会一味迎合直觉；事实上，它们常常会挑战直觉。组织必须营造一种文化，让人们能够坦然地在他人面前犯错。在转变为善用这些系统的过程中，这也是走向成功的一部分。
4. 决策层级必须演进
要释放人工智能智能体的真正价值，就必须消除与决策相关的障碍。如果只有传统层级体系中具备资历的专家才能做出决策，那么无论智能选择架构的洞见质量如何，都可能遭到忽视。
5. 工作流程必须改变
如果能够实现文化转变，也必须制定新的工作流程来适应这一变化。流程需要更加灵活，才能落实智能选择架构提出的更优方案。这关乎的不是人工智能素养，而是建立内部系统，让源自人机协作的洞见能够被发现、理解并付诸行动。
人工智能时代的适应力
去年此时，我曾思考在智能时代，企业为何必须培养持续适应的能力。塔塔咨询服务公司正积极践行这一理念：为超过576,000名员工提供人工智能应用培训，与领先的人工智能创新者建立战略合作关系，打造先进的人工智能智能体，并将人工智能融入运营的各个层面。我们还建立了全球人工智能创新中心，以加速客户转型。
通过技术促进对话
2026年1月，在世界经济论坛达沃斯年会上，各经济体、企业和机构的领导者将齐聚一堂，讨论在复杂性加速上升之际，对话如何引导进步。
生成式人工智能有望通过为交流提供信息支持、助力决策，提升这一对话的成效。但如上所述，成功取决于我们能否改进系统，让技术造福所有人。
智能选择架构是确保对话更有依据、更具包容性的蓝图，能将结构化、数据驱动的视角带入讨论。作为这一方程中的人类，我们必须促使自己形成持续适应的思维方式，以开放心态接纳生成式人工智能带来的洞见，共同开启更美好的未来。
