我经常听到首席信息官们谈论拥抱人工智能 (AI) 的重要性，但最大的挑战在于如何有效地规模化应用 AI。实验固然重要，但在我看来，AI 的成功应用取决于企业的准备程度。

现在是时候将 AI 与你的流程和数据整合，根据业务情境充分利用前沿模型。而 SAP 将全程为你提供帮助。不过在此之前，必须搭建合适的云架构。

在本文中，我将探讨要做好哪些准备工作才能实现规模化 AI 应用成果。这包括建立统一的 ERP 流程，实现系统模块化，以及营造适当的企业文化。因为如果缺乏内部准备，AI 部署注定会失败。

CIO 的角色不断变化

面临的挑战：

在 AI 热潮席卷的当下，你是否察觉到企业内部存在某种警惕情绪？尽管不知从何着手，但我接触的许多 CIO 都表示感受到"必须立即行动"的压力。

CEO 希望技术快速上线运行，要么领先竞争对手，至少也要并驾齐驱。领导层正期待着智能自动化带来的新效率。而由于 ERP 对于在业务流程中有效规模化应用 AI 发挥着核心作用，这种压力正变得愈发真实！

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首先要在你的团队内部以及企业各层级之间建立信任。这是制定并实施最优战略的基础。

长期成功源于业务与技术之间的战略协同，而非通过走捷径推动系统和运营的现代化升级。现代 CIO 的职责已经超越技术领导和系统管理的范畴。如今，你需要成为真正的转型合作伙伴。

CIO 现在需要怎样做

我们深知，过时的系统和数据孤岛会限制实时响应能力。当 IT 架构与业务 KPI 出现错位时，就会暴露出企业存在的局限性，这是因为

你需要把握这一契机，革新你的 ERP 核心系统。统一的模块化云架构既能支持实验探索，又能避免加剧僵化或引发混乱。这是你在保持系统掌控力并确保遵守不断变化的法规的同时，实现创新的有效途径。

实话说，你 可以 实现这一切。但你需要统一的数据和工作流来加速实现 AI 用例的价值。

关键战略步骤

AI 应用的第一步是系统设计，这并非取舍问题，而是同时兼顾敏捷性与掌控力的结构性要求。因此，你需要做到以下几点：

• 避免将 AI 应用于断裂的流程，这是因为在核心系统外重建业务情境既脆弱又易出错。正确的做法是，在考虑部署之前，先完成系统的革新、协同和整合。
• 利用模块化服务和干净整洁的界面，设计实验堆栈，提高测试和学习的敏捷性。这样做不只是为了提高速度，更是为了构建韧性、留出试错空间，并确保不会中断业务。
• 构建系统连接和情境，这是因为 AI 唯有理解其运行时所处的运营环境，才能真正发挥价值，包括提供实时洞察、异常检测和嵌入式自动化功能。
• 聚焦成果，而非工作流。作为 CIO，你要做的是确保每个转型项目与企业的 KPI 保持一致并设定目标。同时，将目标与职能或区域而非技术交付成果挂钩。
• 切勿过度简化 AI 商业案例，唯有聚焦具体场景，才能赢得 CFO 和 CEO 的认同。因此，不要只关注成本节约，应围绕跨职能收益和战略能力构建论据。
• 坚守明确的数据边界，确保 AI 始终在企业内部运行。员工（尤其是刚接触云环境的员工）需要确信：他们的数据不会被用于训练外部模型。
• 牢记集成非但不会拖慢速度，反而是提速动力！

我曾接触过一位 SAP 客户，他们认为在 ERP 革新过程中需要进行大量定制开发。然而在评估内置工作流后，他们发现 70%-80% 的流程都能通过原生功能或简单的云扩展实现。减少定制开发需求帮助企业保持了敏捷性，并避免了不必要的技术债务。

这里的核心启示是：企业系统中的 AI 必须反映企业的智能水平，绝不能脱离核心运营环境的业务情境。

总结

在部署 AI 之前，构建云架构和实现集成是基础要求，而非次要条件。要想在企业内规模化部署 AI，不仅要克服技术挑战，更要做好战略准备。

ERP 实施规划的另一个关键要素是信任，能赋予团队基于生成的新洞察采取行动的信心。因此，你的团队需要获得支持、培训及透明度。

SAP 的愿景是帮助客户实现上述目标，通过重塑企业文化与运营模式，确保 AI 深度融入新架构，并根据你的需求不断优化。你完全有能力提高灵活性和透明度，并实现以业务成果为导向的转型。

建议你尽早与 CFO 合作，依据围绕提升竞争优势的 ERP 系统的成果导向型转型目标，进行 AI 投资。请务必坚信：AI 的成功更取决于目标清晰度和人类能力，而非技术本身。