随着过去一年新 AI 技术在新闻头条中的激增，许多质量领导者感到自己在 AI 之旅中落后了。根据 Gartner 在 2021 年进行的一项调查，42% 的质量领导者表示他们不打算投资 AI。2023 年，当被问到同样的问题时，只有 2% 的质量领导者回答“不”。
随着人工智能在质量管理方面的优势越来越为人所知，领导者显然已经注意到了这一点。人工智能带来的好处非常显著，例如，通过以更少的资源超越绩效目标来提高效率，并降低总体成本。如果成功部署，此类用例还可以通过减少保修成本、召回、产量控制和客户投诉来管理风险。一些案例甚至表明，如果正确实施，人工智能还可以带来新的收入来源。
然而，尽管投资计划有所增加，但人们对人工智能在质量管理中的应用仍有很多假设，而且对于如何开始应用人工智能也存在困惑。当谈到人工智能在质量管理中的应用时，并非所有这些假设都是正确的。
鉴于 AI 用例对质量管理的影响，区分事实与虚构非常重要。以下是两个最常见的假设：
假设 1：我们的组织在采用 AI 方面落后于同行
许多组织都感受到采用 AI 的压力。由于这种压力，他们制定投资计划并开始探索用例，担心自己落后于同行。事实上，领导者往往高估同行在 AI 方面取得的进展。
相关内容
表现最佳的企业投资并受益于人工智能
推动供应商质量改进的 4 种非货币激励因素
人工智能在采购领域的曙光：开启效率和洞察力的新时代
根据 Gartner 的研究，只有 27% 的质量组织报告称已在整个组织内全面部署和使用 AI。全面部署 卡塔尔电子邮件列表 意味着该技术已在整个网络的各个站点使用，而不是仅在一个站点使用。这意味着大多数同行组织仍处于 AI 采用的初级阶段。
如果领导者仍处于 AI 试点阶段，他们就可以松一口气，因为他们知道自己并不孤单。随着新的 AI 技术不断出现在更广泛的新标题中，我们自然会认为 AI 在质量组织中比我们想象的更为普遍。
假设 2：人工智能将为我的组织带来立竿见影的效益
使用人工智能有很多好处，质量领导者通常可以认为这些好处几乎是立竿见影的。
在对质量管理中突出的 AI 用例进行研究时，Gartner 确定了 15 个基础用例。Gartner 分析师从多个维度对这些用例进行评分和汇总，以计算实施可行性和商业价值。在最终确定分数后，出现了一个令人惊讶的发现。没有一个用例被评为组织“可能获胜”——这意味着，没有一个确定的用例被视为同时具有高商业价值和高可行性。
整个组织中 AI 的部署率较低是有道理的，因为在质量管理中使用 AI 并不存在轻而易举的胜利。因此，领导者不应为了快速取胜而选择看似更简单的 AI 用例。事实上，对于希望管理风险并提高运营效率的质量组织来说，AI 之路将需要大量规划才能取得成果。