您是否對人工智能（AI）會影響轉型的業(yè)務成果感到樂觀？您是否設想您的組織從以數據驅動決策為基礎的輔助情報的基礎過渡到下一代增強情報，在此您的組織將設計用于增強人類情報和交互作用的機器？一切皆有可能。但是沒有人是不可能的。人們驅動文化。

視力。合作。文化。這些是為世界一流的AI卓越中心奠定基礎所需的支柱。無論您是對標準化和集成，利用數據資產還是衡量業(yè)務價值感興趣，卓越中心（COE）都能為組織成功提供必要的治理或資源平衡。

為了真正掌握卓越中心背后的愿景，讓我們回到其根源。卓越中心的起源可以追溯到公元前221年的中國秦朝。COE基于權限集中化的概念，該概念可捕獲該權限的系統(tǒng)且一致的集中。

這種集中化的優(yōu)勢包括直接的責任和職責，清晰的決策以及相信集中化的權力更加強烈地促進持有該權力的個人的利益的信念。緊隨這些優(yōu)點之后的是缺點，包括那些對問題最了解的資源無法做出決策，由于信息傳播速度慢而導致執(zhí)行延遲以及排除可能有助于更好決策的某些資源。

在工業(yè)革命期間，我們開始看到了新的制造概念，特別是從國內系統(tǒng)（投入系統(tǒng)）到工廠系統(tǒng)的轉變。家庭系統(tǒng)將材料運送到農村生產者，他們經常在其家外工作。這種分散的方法以相對較高的價格提供了合理但質量不一致的產品。

工廠系統(tǒng)使用機器集中大規(guī)模生產貨物。這種新方法降低了成本并提高了工人效率。工廠制度的采用提出了一個新的問題：我們應該在哪里生產商品？

AI COE與組織其余部分之間的協(xié)作程度直接受AI COE的組織設計影響。區(qū)位理論專注于預測經濟活動的理想地理位置。

簡而言之，公司應位于何處？我們是否關注差異成本？生產與分配之間的距離摩擦是否成問題？這些概念似乎已深深植根于制造業(yè)的舊世界，而當今的企業(yè)高管很少談論或參考這些世界。

有趣的是，我們可以開始在設計先驅COE的結構和定位理論之間找到相似之處。三種引人入勝的位置理論有助于我們理解設置AI COE固有的組織設計注意事項。