在雄心勃勃的数字化转型项目方面，AI 的普及速度可能让许多组织感到应接不暇。
尝试一种不同的 AI 方法——“有意识地动手尝试”——能为团队创造低风险的试验空间。
本文概述了一个实用框架，助力资源有限的环境实现技术创新。
如何整合 AI，以推动有意义且可持续的影响？按照传统思路，你可能会制定 AI 战略，确定与目标一致的主要 AI 用例，调配充足资源，并启动复杂项目。这种经典的自上而下模式预设了若干条件：管理层认识到 AI 的潜力；可行的用例清晰明确；员工乐于改变工作流程；组织基础设施——治理流程、数据管理和 IT 系统——已为这些项目做好准备。
现实中，情况几乎从来不是这样。Ashoka 的情况当然也不例外。Ashoka 在 30 多个国家设有办事处，拥有约 4,000 名 Fellow 组成的网络，是全球最大的社会企业家网络。2022 年进行初步试验后，我们于 2023 年 9 月成立了专门的 AI 实验室。我们的初衷是：不要等待组织制定 AI 战略，而是先动手尝试，让制定 AI 战略成为可能。
迄今为止，我们由两名员工创建了 25 个原型。其中包括一些显而易见的想法，例如能够访问 Ashoka 知识库的聊天机器人，以及帮助在全球员工中寻找合作伙伴的工具。也包括出人意料的应用，例如角色扮演体验：在实时对话中，请同事向一群 8 岁儿童解释 Ashoka 的愿景。
如今，AI 应用为组织节省的时间相当于数名全职员工的工作时间，一项全面的 AI 战略也开始成形。我们将这种方法称为“有意识地动手尝试”。这个名称源自世界经济论坛介绍我们这一方法的报告《AI 创造影响：社会创新负责任 AI 的 PRISM 框架》。我们很喜欢这个说法，已在内部采用，并相信它也可能适用于其他组织。
有意识地尝试 AI
有意识地尝试 AI 通过从小处着手、逐步巩固成功经验，来应对风险规避、资源有限、抗拒变革以及缺乏 AI 战略等问题。三个简单步骤构成的良性循环，使我们得以推动创新、加快 AI 就绪进程，同时避免承担高昂成本或重大风险。
原型构想可以来自组织的任何部门。如果原型没有带来我们期望的价值，我们也只投入了 40-80 小时，却学到了一些东西。如果它确实带来了价值，就有数据支持进一步投资，也有积极投入的同事推动落实。
我们创建的原型越多，Ashoka 对 AI 的准备程度就越高。例如，初期原型可能需要法务团队厘清某个具体的数据隐私问题，或需要 IT 团队在服务器上提供一项新功能。落实这些改进后，下一个构想在 AI 就绪方面便可以提出比之前更高的要求。每一轮尝试也会鼓励更多团队试用这项技术，从而推动应用普及。
世界经济论坛正在采取哪些行动来推动社会创新？
推动速度和提升 AI 就绪程度，需要由“有意识地动手尝试”中的“有意识”来加以平衡。这意味着原型必须处于组织能够可靠、负责任地管理的范围内。如果没有确保法律和道德合规的治理流程，就不能创建处理敏感数据的原型。如果 IT 基础设施不够稳健，就不能构建支持关键业务流程的应用。原型只能在一两个方面小幅提升 AI 就绪程度，同时尊重组织当前的能力。这样才能快速创新而不引发灾难。
实践中的有意识尝试
我们的组织文化让这种试验变得容易。在我们致力于建设人人都能成为变革者的世界时，也会挑选具备这种创业精神的员工。寻找新想法和合作伙伴从来不是问题。
试验意味着并非每个原型都值得投入更多资金并获得管理层关注。不过，确实有少数原型值得这样做。三个不同的原型对我们的社会企业家及其创新数据库进行了分析：一个生成基准数据，帮助评估可能加入我们网络的新成员；另一个为任何目标找出潜在盟友（“寻找推动亚洲反铅暴露政策的社会企业家”）；第三个则为希望让报道更具建设性、更加注重解决方案的记者整理媒体简报。每项分析都为同事节省了大量时间；其中基准分析最多节省了整整两天的工作时间。我们意识到，是时候进行投资了。
世界经济论坛如何为人工智能建立防护机制？
人工智能卓越中心联结各领域的领导者，帮助他们理解人工智能的快速发展及其对经济和社会的影响。该中心支持各方就 AI 应用带来的机遇、风险和权衡取舍开展知情对话。
通过可信赖的交流空间和协作倡议，该中心帮助合作伙伴形成共同认识，并携手探索负责任的 AI 创新与应用方式。
我们聘请了一家外部开发工作室，为统一应用打造专业的用户界面，升级 IT 基础设施以确保全球员工都能访问该应用，并启动一项雄心勃勃的监测系统的开发工作。该系统会自动收集有关我们 4,000 名 Fellow 及其组织的最新信息。
对于一个社会企业家网络来说，创建一套 AI 工具来分析成员数据似乎显而易见。然而，当我们询问资深同事哪些 AI 应用最能为组织创造价值时，得到的答案并非如此。相反，这个项目源自不同团队的小规模试验；他们当时并未意识到，自己的尝试正指向同一个方向。
如何开始
有意识地动手尝试借鉴了敏捷、精益创业和设计思维等广为人知的方法，这些方法主张从小处着手、测试想法并快速学习。它也体现了日本的改善理念，即通过小幅、持续的改进来学习。或许最大的启发来自社区项目：这些项目推动数字包容，并与未来用户共同开发解决方案。这让解决方案更贴合实际，有助于推广应用，也确保用户拥有参与感和主人翁意识。有意识地动手尝试专门将这些原则应用于 AI，提供了一种灵活且负责任的创新方式。
如果你是创新者或“内部创业者”，不要等待管理层指示才开始接触 AI。找出重复性任务，请 IT 团队迅速为你构建工具。或者将创建原型作为副项目，自己动手实现（如果不会编程，可以使用 make.com 等平台）。
管理者应营造认可并鼓励动手尝试的环境。举办黑客松，为创新者安排一些脱离日常工作的时间来创建原型，并在组织内部展示这些成果。然后利用其中的宝贵成果为战略提供参考，助力变革管理，并推动这些成果更上一层楼。
