本案例研究回顾了一项战略，旨在用人工智能驱动的验证替代医疗分析实验室中高度依赖人工的质量验证流程。我们跟踪了具体的实施步骤，并展示了在战略层面如何推动人工智能的落实——包括必要控制措施的引入以及与利益相关者需求的对齐。
本案例关于人工智能实施战略将于2026年慕尼黑OOP大会上进行展示。联系我们，了解BSC Designer平台如何帮助组织管理人工智能战略，并使其与整体业务目标对齐。
OOP 2026，地点：Munich, Germany，日期：2026年2月13日。
公司简介
本案例研究考察了一家专门从事医学分析的私人实验室，拥有一个全国性的附属实验室网络。
- 该实验室每天在其网络中处理约80,000个测试。
- 它拥有自己的IT系统，连接各种实验室仪器——包括用于诊断和临床测试的仪器。
初步分析
初步分析包括利益相关者识别、成本映射、质量基准的定义以及能力差距的评估。
利益相关者分析
起点涉及识别利益相关者及其需求：
- 质量验证挑战主要影响内部质量专家。他们的需求通过平均每月小时数来量化，花费在手动质量分析上。
- 其他利益相关者因法律义务被识别。他们的兴趣包括保持文件化和可追溯的验证过程的持续存在。关于人工智能处理，法规要求在经营所在国家内处理医疗数据。
- 高级利益相关者期望提高速度、降低成本，并达到或优于当前水平的错误率。
成本映射
在利益相关者分析之后，直接和间接成本被映射出来。其中包括质量专家的工资（基于验证所花费的时间）和相关的管理费用。
实施范围
实施范围被定义为明确区分人工智能实施可行的领域，以及相反，传统软件自动化是首选的领域。
质量基准
为了跟踪改进，定义了质量基准。基线是当前人工验证的错误率，并与未来人工智能驱动的绩效进行比较。
能力和基础设施差距
能力差距 在开发团队和人类质量控制人员中都被识别出来。
现有的IT基础设施已被审查并验证其是否适合支持人工智能驱动的自动化任务。
实施战略
确定的挑战、成功标准和行动方向使用平衡记分卡风格战略地图进行映射。
实施
战略监督平台
鉴于新技术的不确定性，AI实施采用了战略性的实验方法，而不是固定计划。已经用于一般战略实施的BSC Designer平台被采用为跟踪AI实施成功的主要工具。
安全规则的定义
AI验证系统的一个基本要求是包含安全规则，这些规则限制AI处理需要人类确认的主题。
为了验证AI的基本功能，引入了使用已知案例的自测。
实施阶段
为了确保向利益相关者提供有序的价值，实施被分为以下几个步骤。
试点阶段
- 准备数据并进行匿名化处理；这涉及将现有的阈值标准和测量单位转换为结构化的JSON格式。
- 建立初步学习循环，开发者将人工智能验证（用户不可见）与人工验证进行比较。
- 设计控制措施，让人工操作员更新人工智能指令。
- 创建第二个学习循环，使人工操作员能够直接调整提示。
扩展阶段
- 扩展数据范围，以便人工智能检测更广泛的异常。
- 通过首先识别任务并仅加载与任务相关的知识来优化人工智能的速度。
- 以人工智能优先的思维重构流程，从当前数据分析转变为包括历史数据。
人工智能治理与战略对齐
- 人类监督和自动化测试的量化输出被自动路由到人工智能仪表板。
- 对由人工操作员修改的人工智能提示进行按月审查和重构。
- 对典型错误模式和误解进行按季度审查，以改善人工智能的学习过程。
结果
人工智能系统将整体错误率减少了10倍，与人工验证相比。
运营成果
- 在90%的情况下，验证几乎是即时完成的，省去了平均5小时的人为验证等待时间。
- 大约5名全职等效（FTE）医生从主实验室的常规分析中解放出来，每个分支有2名FTE。
创新
- 通过扩展人工智能背景与分析和临床历史数据，使得一些以前无法识别的病例得以检测出，其中一些后来在科学文献中被引用。
- 组织的持续学习努力得到了具有可衡量KPI指标的结构化学习循环的支持。
失业恐惧
尽管由于对失业的恐惧而预期会出现一些负面看法，但实际上并未发生任何实际情况。这可能归因于验证任务的常规性质。创造性的判断和最终决定仍由人来掌握，因为不明确的情况仍需要人类监督。
人工智能治理
- 建立的控制措施有助于量化风险并确保有效的缓解。
- 通过定期报告实现了绩效报告的自动化。
- 利益相关者对人工智能的实施和运营有清晰的可见性。
战略对齐
来自特定目标的输出被用作其他记分卡中的领先指标。例如，错误率数据被纳入质量保证记分卡，而学习循环绩效则被引入人力资源记分卡。
品牌影响
成功的实施、战略对齐以及由人工智能驱动的异常检测将实验室管理者定位为其领域内创新的领导者。
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结论
实施人工智能是通过采用颠覆性技术进行数字化转型的一个例子。其成功取决于对利益相关者需求的深入理解，并建立适当的控制措施以确保持续的质量和学习监控。
- BSC Designer团队通过提供战略咨询增加了价值——将技术实施要求与人工智能治理的最佳实践以及整体战略对齐。
- 通过BSC Designer平台自动化了特定的监督控制，支持持续监控和学习。
