他说：“鉴于人工智能的幼稚，我们不相信有一种‘传统方法’来采用人工智能。至少现在还没有。”。“凭借在董事会近30年的胜利，我们喜欢对我们的技术方法进行更广泛的思考。”Stevens和他的团队通过可管理的步骤指导客户，以增强运营和解决特定业务问题的方式整合人工智能。他说：“这是关于能够大规模交付复杂性。”。
“这是关于采取与客户相关的观点，使用有纪律和数据增强的方法，让我们更接近客户及其用户的真正需求和问题。”这种对战略性但可实现的目标的关注，使从金融到医疗保健等各个行业的企业都能看到快速的收益，微小的变化会带来巨大的回报。该公司通过人工智能自动化简化了客户服务。例如，该公司使用基于人工智能的电子邮件价值识别（EVI）解决方案处理其每月50000多封服务台电子邮件中的95%。
该预测系统将错误率降低到1%以下，并将平均分辨率时间从30分钟缩短到仅20秒。因此，该公司已将12名全职员工重新部署到更关键的领域，到2025年，他们预计将处理超过一百万条记录。同样，该公司的预测性人工智能工具Megan在密码错误等常见问题升级之前解决了这些问题。这将人工处理的工单减少了80%，并显著减少了停机时间，使核心员工更快地重新上线。这种方法是以可实现的方式指导客户应对人工智能的复杂性。
该公司没有进行全面的改革，而是首先帮助企业评估当前的流程，确定有针对性的创新可能产生最大影响的领域。他说：“我们总是从整个业务的背景下审查我们当前的业务流程和系统开始，而不是在单个筒仓中审查它们。”。他补充说，对微观创新的关注使企业能够实施小规模的战略调整，从而实现重大改进。史蒂文斯说：“人工智能创新的成功取决于数据的完整性。”。他说：
“通过以高度有针对性的方式将几个关键原则应用于数据子集，在扩大规模之前评估有效性和微调将始终胜过全面修复的方法。”。为了支持人工智能驱动的创新，企业需要强有力的数据治理、强有力的安全措施，最重要的是，需要一个可以随着创新努力而扩展的基础设施。史蒂文斯强调，云基础设施、网络和身份管理的基础对于使人工智能的采用顺利进行至关重要，网络安全涵盖了整个过程。
最近的Gartner IT研讨会也强调了围绕人工智能采用制定战略的重要性。史蒂文斯说：“它重申了企业需要围绕人工智能制定计划。”。“需要强调的是，必须有有效的变更管理、有意义的生产力用例、使用现有技术提高最终用户的生产力，并对投资回报率进行基准测试。”为了使人工智能的采用切实可行，该公司还利用了流程自动化。通过一系列客户端服务器的自我修复自动化，它们帮助客户端保持更高的系统正常运行时间。
史蒂文斯说：“我们已经为我们的客户端服务器开发了50多个自愈自动化。”他列举了清理磁盘空间和重启应用程序服务等改进任务。他们还使用人工智能实现了动态阈值，通过分析最近的数据趋势来检测系统异常，从而能够更快、更准确地进行根本原因分析。Stevens说，配置管理数据库（CMDB）中的一致数据允许聊天机器人为用户执行身份验证，从而节省时间并提高系统安全性。
最终，微观创新不是避免更广泛数字化转型的捷径，而是更大战略的基础组成部分。史蒂文斯说，这些小步骤往往是最实际的起点。他说：“一旦你审查了你的业务并确定了你的制约因素，你就可以制定更广泛的数字化转型战略。”。这种方法意味着要扮演“夏尔巴人”的角色，引导我们的客户安全到达山顶。
从山顶看到的景色使攀登值得付出努力
澳大利亚最高技术机构澳大利亚技术委员会负责人达米安·卡萨布吉表示，随着企业整合人工智能解决方案以满足特定需求，微观创新正在各个行业和部门稳步扎根。卡萨布吉说，一些最具影响力的技术并不是人们所期望的颠覆性革命。“相反，它们是小型、一致和实用的解决方案，可以悄悄地解决特定的、基于行业的问题，”Kassabgi说。
微观创新的真正力量在于这些渐进式变化如何为更广泛的转变奠定基础。“看似微小的调整正在为长期增长和转型奠定基础，尤其是随着时间的推移。”例如，总部位于墨尔本的Harrison.ai开发了一个诊断成像平台，该平台的目的不是彻底改革整个医疗领域，而是旨在帮助医疗保健专业人员提高诊断速度和准确性。
Kassabgi说，对现有流程的这种有针对性的改进使专业人员能够提供更好的服务，而不会被复杂、昂贵的检修所困扰。这种方法也反映在创意领域。Kassabgi说：“Canva的Magic Studio工具举例说明了微创新是如何为不同技能水平的用户提供便利和赋权的。”。Resize和Magic Switch等功能可以自动翻译不同格式的设计，简化用户的创作过程，以最小的摩擦实现快速、高质量的输出。
人工智能驱动的工具，如机器人过程自动化和预测分析，也在改变零售、医疗保健、金融和制造业等行业。Kassabgi说：“这些技术不是关于大变革，而是关于提高日常任务的效率。”从将重复性任务数字化到优化工作流程，这些创新为行业带来了可衡量的生产力提升。展望未来，Kassabgi认为微创新是释放人工智能更广泛潜力的重要第一步。布伦南的史蒂文斯说：“有效的人工智能整合之路不一定是压倒性的。
通过专注于微观创新，公司可以培养一种有弹性、前瞻性的战略，在适应行业特定需求的同时实现增长。”