企业领导者正在大量投资于人工智能,但一旦这些系统生效,许多团队会遇到一个熟悉的问题:任务更快,仪表板看起来更精细,人工智能生成的响应听起来更自信,但决策质量往往保持不变。 在某些情况下,信心下降. 领导者批准他们努力充分解释或捍卫的结果. 这种差距反映了自动化改善判断的持续误解。 . 它不 在受监管的、大规模的企业环境中,出现了一种一致的模式:当人工智能加速执行而不重新设计决策和拥有方式时,组织更快地朝着不一致的结果前进。 真正的机会在其他地方。生成人工智能在加强决策智能而不是取代人类判断时提供价值。本文探讨了企业决策系统如何负责任、透明和规模地应用生成人工智能。 企业AI中的自动化平台 自动化提高了效率,而不是决策质量. 许多企业人工智能倡议停滞不前,因为它们优化表面任务,同时保持底层决策系统不变。 显示,当人工智能支持评估而不是取代它时,结果会有所改善.当人们将人工智能输出视为权威时,性能往往会下降。 AI协助决策 AI协助决策 这种区别在企业规模上至关重要,决策具有财务,法律和声誉后果,人工智能通过增强人类推理而不是超越它来增加价值。 最持久的限制不是数据或模型,而是分裂的背景。政策生活在一个系统中。历史决策生活在另一个系统中。 决策智能作为一个系统,而不是一个模型 在企业环境中,决策需要数据、背景、限制、解释和问责,将人工智能视为一个独立的引擎,忽略了决策来自系统,而不仅仅是模型。 一个决策系统汇集输入,应用规则,表面调解,并在适当的时间路由权威到适当的人。 下图显示了数据如何流入背景,背景进入见解,以及洞察到人为授权的决策,在整个范围内应用治理。 在企业产品和分析环境中,可测量的收益只有在团队澄清见解的尽头和决策的开始时才会出现。 区分见解、建议和决策 在企业决策系统中,混乱往往会发生,因为团队将洞察力、建议和决策视为可互换的。 洞察力 洞察力解释了发生了什么以及为什么。它们表面上显示了数据源的模式、异常和关系。洞察力减少了不确定性,但它们不规定行动或假定拥有权。 建议 建议在明确的限制下将见解转化为排名选项;它们提供了推理、假设和妥协;建议指导行动,但它们没有承诺。 决策 决策代表着具有财务,法律或运营后果的权威承诺,它们具有明确的所有权,并需要人为授权,特别是在涉及财务风险、合规义务或客户影响的情况下。 这种分离与可解释的,以人为基础的决策支持的研究相一致,这表明决策系统在人类能够评估不仅输出,而且背后的推理和限制时表现最好。 在企业决策系统中定位生成人工智能 生成人工智能在合成方面表现出色,总结了复杂的历史,将结构化和非结构化数据转化为解释,通过自然语言支持场景探索,这些优势降低了认知负担。 在企业部署中,生成系统在运行在清晰的守护栏后增加最多的价值,他们吞噬历史决策,政策和升级记录,他们表面解释和可比案例,他们永远不会最终确定结果。 研究检索增加的生成提供了这种信任界限的实际基础. 通过限制生成输出到检索的可验证来源,RAG架构减少幻觉并使推理可追溯。 获取增加的一代作为信任界限 信任决定了企业系统是否被采用,不受限制的生成侵蚀了信任,不属于需要解释和审计的企业系统,可追踪性不仅仅是流畅性。 在大规模的决策平台中,RAG允许解释性而不会减缓工作流程,它允许团队审核为什么建议出现,以及哪些来源向其提供信息。 人类循环作为意图建筑 人类的监督必须是故意的,而不是反思的。高性能系统会基于不确定性和影响,而不是体积来触发审查。 
 
 
 
 
 
 升级触发因素反映了不确定性和风险,而不是活动计数。 审查角色是明确的,包括批准者和超级当局。 建议包括理性、来源和限制。 团队应记录以背景和理由为基础的操作,以支持可追踪性和审计准备。 结果回馈到政策门槛和决策支持逻辑。 该图表显示了下行决策流程和上行反馈循环,用于学习和系统改进。 这种结构反映了企业领导者已经如何运作,人工智能成功时,它适应了这个现实,而不是试图取代它。 跨决策平台扩展治理和审计能力 在企业环境中,解释性和审计性是运营要求。 已建立的人工智能风险管理框架强调透明度,问责性和在人工智能生命周期内的持续监控,这些原则直接与决策情报系统一致,这些系统记录结果并随着时间的推移完善门槛。 测量AI增强决策的影响 成功取决于决策质量,而不仅仅是模型的准确性。 
 
 
 
 
 
 决策延迟:输入和结果之间的时间 过渡率:如何经常绕过建议 升级到分辨率比例 下游影响收入、合规性或客户满意度 在类似的决策环境中的一致性 斯坦福AI指数显示,人工智能能力和组织准备之间的差距越来越大,采用取决于信任和可衡量的价值,而不仅仅是实验。 准备大规模决策情报的组织 人工智能的成熟并非来自添加更多的模型,而是来自重新设计如何拥有、管理和执行决策,而那些成功使用生成人工智能的组织则通过澄清决策所有权,通过强大的数据基础来保持背景,并确保领导者能够批判性地解释人工智能的输出来做到这一点。 麦肯锡的分析表明,人工智能只有在组织重新考虑决策的方式和谁负责时才会改善结果,而不是将人工智能视为独立的生产力层。 许多企业感到停滞不前,因为人工智能的能力存在,但决策架构却没有。 下一步不是增加自动化,而是故意的决策系统设计。 对于负责人工智能采用的领导者来说,工作始于绘制端到端决策系统,识别工具和团队之间的背景片段,定义人类权威的清晰区域,使用生成人工智能来组装背景,表面妥协,并在不做出决策的情况下解释推理。 采用这种方法的组织超越了实验,他们将决策智能作为一个持久的能力。 References: 
 
 
 
 
 
 
 Dorsch, J. 和 Moll, M. (2024 年 9 月 23 日). 可解释和人为基础的 AI 用于决策支持系统:表面性近似伙伴关系的理论 人工智能的哲学:艺术的状态 https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.14839 McKinsey & Company. (2025年6月4日) 什么时候AI可以做出好的决定?AI企业公民的崛起 https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/when-can-ai-make-good-decisions-the-rise-of-ai-corporate-citizens 国家标准与技术研究所(NIST)。(2023年1月)。人工智能风险管理框架(AI RMF 1.0)。美国商务部。 https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1 Potapoff,J.(2025年4月14日)。AI在司机座位?研究探讨人类AI决策动态。华盛顿大学福斯特商学院。 https://magazine.foster.uw.edu/insights/ai-decision-making-leonard-boussioux/ 斯坦福以人为中心的人工智能研究所(HAI)。(2025年4月7日)。AI指数报告2025年。斯坦福大学。 https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report Wampler, D., Nielson, D. 和 Seddighi, A. (2025年11月7日)。 RAG 堆栈的工程:检索增加的发电系统的架构和信任框架的全面审查。 arXiv. https://arxiv.org/abs/2601.05264 
 
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从自动化到智能:将生成型AI应用于企业决策系统

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