智算与业务共生治理体系包括哪些？

为了保障智算与业务共生演进，我们需要塑造组织体系、同步技术使能、协同业务活动 ，建立与智算匹配的组织治理体系，以保障智算与业务共生演进发展。

组织治理体系重塑主要包括战略、流程、组织、数据和IT等五大要素的重构与升级，需要将更多的智 算增量价值添加到这些要素内。为此，企业需要提出一系列创新举措来对智算这一新型能力进行全体 系策划和全程打造。企业需要从战略到执行以及业务成效等端到端设计实现的路径，包括将智算纳入 到现有的商业模式、运营流程、组织与人才、知识与数据以及企业IT系统中并对它们加以改造。其内 容主要包括以下方面：

战略：企业对内外利益相关者进行需求画像，制定智算能力发展目标，包括但不限于政策成果、制 度成果、标准成果，以及绩效成果等。企业要把智算能力发展目标分解到最小单元。特别是企业需 要重新思考战略模型。在价值创造上，企业需要将智算用于商业洞察活动中，同时， 也要利用智算来帮助组织识别创新点。而在价值获得方向上，一方面，企业需要依据自身的能力现 状，在确定自己在智算新五者定位的同时，运用智算快速而准确的给出组织的战略定位；另一方 面，企业需要重新设计商业模式并将智算能力添加其中，做出正确选择，开发算法模型或其上的预 训练后基础模型，并使基础模型与商业模型完美融合。

流程：智算新型能力的流程应覆盖智算能力全生命周期打造和应用全域，并使打造过程与应用过程 有机统一，这些流程是企业整体流程的重要组成部分。智算新型能力最为明显的一个特征是它们能 够将几乎所有的事情自动化和智能化。企业需要检查各个业务流程并在所有可能的地 方实现自动化和智能化。这需要组织具备端到端思维，重新思考满足客户需要和智能体验的途径， 使所有的工作能够无缝联接，以及拥有跨职能的管理能力(Thomas H. Davenport and Thomas C. Redman)。智算驱动下的业务流程可以概括为，接受内外部客户或用户的输入，运用智算提供的推 理功能对输入的内容进行智能处理，并通过训练提升智算推理能力；在（多重）推理下，智能自动 化地不断通过交互来理解客户或用户的意图，直至可以自主做出决策或提供决策选项，这些决策牵 涉到所要提供的产品、服务、内容等；再通过智能编排形成围绕产品、服务、内容的解决方案，根 据情况对产品、服务、内容进行加工生产；最后，将加工好的产品、服务、内容打包交付出去，并 做好行销策略的优化，同时将过程数据反馈，以便进一步提升智算推理能力。这个新颖的流程预示 着各职能的人员以全新模式参与到各个活动中，包括文化、工作和创新。人与智能体的共生共创成 为主要的工作与活动形式。

组织：智算新型能力在组织层面所关联的主要有组织结构、职能职责分配、人力资源配置和组织变 革的能力。往往，组织变革能力体现在组织的动态能力，它更为关键。它包括领导力、团队合作、 勇气、文化以及变革管理的其他要素（如对机会的敏锐力，及时把握机会的能力以及迅速转变机会 的能力等）。由于信息技术的普及，组织的管理层次朝扁平化发展，团队成为组织的最为活跃的单 元，正在各类组织中得以广泛的采用。这同样适合智算带来组织的变革。智算新型能力 的团队建立，同样需要瞄准和对齐企业的客户价值主张，需要确定团队所需要的技能、知识、经验和能力的人。团队人员要理解需要实现的目标，愿意学习以达到目标。智算技术是新兴且复杂的技 术，有着丰富层次的技术栈，因而组织有必要提供足够的培训和支持来驾驭智算带来的变革。智算 新型能力团队可能不止一个，企业需要依据在“智算新五者”定位来确定在不同的智算价值链中建 立相应的团队，并以适合的团队交互方式（如协作和服务提供方式）促进团队间有效协作与协同。 团队需要建立拥抱开放、信任、分享和变化的文化。组织建立人与智算智能和谐共处的原则以及相 关的激励措施，使团队及人员能够基于道德要求下正确使用智算智能并将其融入日常工作中。

数据：数据是智算新型能力打造的关键要素。数据的全生命周期管理不仅包括我们所熟知的数据采 集、清洗、传输、入湖、加载、分析的过程，而且需要从数据要素的智能升级过程，即将数据加工 为信息、信息转变成知识、知识升级为智慧的过程。这预示组织需要将纯粹数据要素扩展到知识认 知要索，实现从全域数据到文档、从知识库到向量库，再到高质量语料和数据的有效治理，在这些 过程中应用智算技术将数据和语料转化为智能新动力。现实情况是，许多公司在数据方面面临较大 的挑战，企业大多数数据都没有达到基本标准，而真正的数智化转型对数据的质量要求很高。转型 也涉及到企业需要理解新型的非结构化数据（例如，企业各类知识文档、视频等）、从外部获得的 大量数据、可以利用的专有数据，并且需要将所有数据集成在一起，同时，还需要覆盖那些大量过 去从未使用过的数据。同样，企业在数据人才方面既要有一定的广度又要有一定的深度。更重要的 是，能够确保组织一线的大量人员担当起数据消费者和数据创造者的新角色。这意味着他们需要通 过现有的数据以及转变后的数据来思索和交流。它还意味着组织需要帮助一线工作人员改进工作流 程和工作任务，以便他们能够正确地创造和利用数据。

 IT：从云计算、大数据、5G、物联网，到区块链，到数据湖，再到人工智能，新兴技术「包括数 据、信息与通信（DICT）的软硬件技术」的内在潜力惊人。尽管其中许多技术正在变得更加易于 使用，但了解这些特定技术如何促进变革，使它们满足业务的特定需求，并将其与现有系统集成， 这对于大多数公司而言是一项极其复杂的任务。更为复杂的是，大多数公司都有着巨大的技术债务——既拥有较多且需要花更多的精力来改造的遗留技术。我们需要同那些既有技术广度和深度又 有能力在业务上携手合作的公司和人员一道来解决这些问题。智算技术在企业内能够顺利利用并发 挥作用离不开IT部门及相关机构为主的参与，更需要在企业内锻造一批既懂业务又懂智算技术的业 务人员、技术专家和战略人才。智算技术本质上是将机器智能转变成为新质生产力，作为当下最 为先进的生产工具，如果企业不能正确地评估、实施和采用该技术，就无法实现企业独特的业务 目标。因此，组织需要从战略层面出发，构建企业智算智能化技术架构以及IT评估、治 理、实现和技术支持的体系。智算智能化技术参考架构是系统化的架构，它包含智能感知、智能联 接、智能底座、智能平台、人工智能大模型、千行万业等六层。这六层之间不是独立的，而是相互 协同的，就像人体一样，能感知、会思考、可进化、有温度，共同服务于千行万业的智能化发展。 智能化技术参考架构是一个面向全行业的、能够服务不同智能化阶段的参考架构，通过分层分级建 设，选取合适的技术能力和产品，提升企业的智能化水平。