面向中型组织和企业的生成式人工智能采纳与集成框架（FAIGMOE）

生成式人工智能（GenAI）为组织带来了变革性机遇，但中型组织和更大型企业都面临独特的采纳挑战。中型组织面临资源限制和有限的AI专业知识，而大型企业则面临组织复杂性和协调难题。现有的技术采纳框架，包括技术接受模型（TAM）、组织环境技术（TOE）和创新扩散理论（DOI），缺乏针对GenAI在不同语境下实施的针对性，导致采纳文献中存在关键空白。本文引入FAIGMOE（Framework for the Adoption and Integration of Generative AI in Midsize Organizations and Enterprises，面向中型组织和企业的生成式人工智能采纳与集成框架），一种概念框架，满足两种组织类型的独特需求。FAIGMOE将技术采纳理论、组织变革管理和创新扩散视角整合为四个相互关联的阶段：战略评估、规划与用例开发、实施与集成、以及运营化与优化。每个阶段均提供可缩放的就绪评估、战略对齐、风险治理、技术架构和变革管理指导，可适应组织的规模和复杂性。该框架纳入了生成式人工智能特定考虑，包括提示工程、模型编排和幻觉管理，区别于通用技术采纳框架。作为观点贡献，FAIGMOE提供了首个显式针对中型组织和企业生成式人工智能采纳的全面概念框架，提供可操作的实施协议、评估工具和治理模板，需通过未来研究进行经验验证。