了解 AI 战略

成功采用 AI 远不止于获取技术，更需要精心制定 AI 战略，使其与企业目标相契合，既能促进创新，又能实现可衡量的业务成果。

下面，让我们深入探讨为何 AI 战略至关重要、AI 战略应包括哪些要素，以及如何克服实施过程中的挑战。

为什么 AI 战略对企业成功至关重要

缺乏明确战略就仓促启动 AI 项目可能会导致资源浪费、采用率低下和错失发展机会。AI 战略能为企业提供行动指南，帮助企业领导者明确投资方向、规划项目优先级，并将 AI 无缝融入现有业务流程。

如果缺乏 AI 战略框架，企业可能面临行动混乱、数据分散、目标不统一等问题，致使 AI 项目难以规模化实施或释放全部潜力。反之，具备健全 AI 战略的企业就能提升项目成功率和运营效率，并赢得竞争优势。

培养创新文化

要想制定成功的 AI 战略，首先要营造创新文化。企业需要鼓励尝试、容许经过评估且有数据支持的风险，并赋能跨职能团队探索 AI 潜力。这种文化能激发创造力、推动持续学习，并为 AI 应用落地创造势能。

领导层在这方面发挥着关键作用。他们应当提高透明度、识别 AI 高级用户，并鼓励各部门之间建立开放的沟通渠道。当创新融入企业基因时，AI 项目就能突破试点阶段，发展为可规模化实施且极具影响力的解决方案。

制定 AI 战略框架的八个步骤

要制定成功的 AI 战略，企业需要建立结构化框架，涵盖清晰的愿景、可衡量的目标、治理机制以及明确的运营模式。这种基础若搭建得当，将有助于确保各个团队协同一致并实现 AI 落地应用。

通过执行以下八个步骤，你将能更好地发挥 AI 的全部潜能：

1. 确定 AI 愿景和实施方法

企业领导者应首先明确其 AI 愿景，即 AI 在企业中发挥的作用。无论是为了提升客户体验、实现手动任务自动化、优化决策流程，还是开发新产品，清晰的愿景都能定下基调，使各利益相关方围绕共同目标达成一致。

其次，必须确定企业的 AI 实施方法。企业可以选择自主构建功能、与外部供应商合作，或是采用云端 AI 平台。实施方法的选择需综合考虑现有资源、预期时间表及 AI 解决方案的复杂程度。制定 AI 战略能让企业提前预见机遇和挑战，而不是在问题或趋势出现之后被动响应。这种前瞻性策略有助于企业在竞争中保持领先地位，更充分地发挥 AI 的潜力，实现长期发展。

2. 制定 SMART 目标

企业必须为其 AI 项目设定具体 (Specific)、可衡量 (Measurable)、可实现 (Achievable)、具有相关性 (Relevant) 且有时限 (Time-bound) 的 SMART 目标。领导者需要思考：

• 哪些流程应得到优化或自动化？
• 哪些成果需要改进（例如，成本降低、营收增长或客户满意度提高）？
• AI 如何助力实现总体业务目标？

通过将 AI 项目与业务目标相匹配，企业可以确保其工作重点明确、具有战略性且能交付切实价值。

3. 探索持续学习机会

在 AI 学习方面，课程与网络研讨会具有极其重要的价值。SAP 提供了许多 AI 专题资源，用于指导企业识别用例、评估准备情况并了解潜在影响。企业可以积极利用我们免费提供的网络研讨会、课程和认证机会。

4. 估算和预测投资回报率

量化 AI 的价值可能颇具难度，但这是证明投资合理性的必要步骤。

评估投资回报率需要全面考量整个生命周期的成本，比如开发、集成和维护成本，并将这些成本与预期收益进行对比权衡。定价通常采用按使用量计费的模式。举例来说，企业需要了解可能消耗的单位数量，才能准确估算成本并计算投资回报率。建立准确的预测机制可以为预算分配提供依据，并获得管理层和利益相关方的支持。

5. 创建关键绩效指标 (KPI)

与企业的 AI 目标一致的 KPI 有助于持续进行评估和纠正路线。相关 KPI 可能包括：

• AI 模型的准确性和速度
• 处理时间缩短幅度
• 客户满意度评分
• 节省运营成本
• AI 带来的营收增长幅度

例如，KPI 可以是发票处理时长，而目标可能是在一年内通过 AI 自动化将处理时间缩短 40%。通过追踪这些指标，企业能够评估 AI 项目是否达到预期成效，并确定需要改进的环节。

6. 制定 AI 技术和数据战略

完善的 AI 战略必须包含全面的数据战略。AI 的效能取决于能否访问高质量的相关数据。这意味着企业必须了解当前的数据架构，填补数据缺口，并确保落实数据治理标准。

企业应考虑：

• 内部和外部有哪些可用的数据源？
• 如何收集、存储和保护数据？
• 哪些技术支持数据集成和 AI 模型部署？

清晰明确的技术堆栈和数据流程有助于实现可扩展的 AI 开发。

7. 建立 AI 治理机制

治理框架能够确保 AI 的开发是负责任且合乎伦理的。这些框架解决了数据隐私、模型透明度、偏差规避和法规合规等问题。

建立 AI 治理机制有助于赢得客户、员工和监管机构的信任，同时还能保护企业免受因 AI 滥用或失误所带来的声誉和法律风险。

8. 选择运营模式和资源

企业的 AI 运营模式界定了 AI 项目的执行和支持方式，涵盖了团队结构、协作方法、资源分配和决策流程等要素。

主要考虑因素包括：

• 集中式 AI 团队与分散式 AI 团队
• 角色和职责（包括 AI 战略专家）
• 模型开发、部署和监控流程
• 员工培训和技能提升计划

有效的运营模式能够在敏捷性和控制力之间取得平衡，从而持续交付 AI 价值。

AI 战略卓越实践

成功的 AI 战略不仅需要采用新技术，还需要深思熟虑且条理清晰的方法，这种方法要与企业整体愿景和目标相契合。为了从 AI 中获取真正价值，企业必须聚焦几个关键要素，确保 AI 项目不仅具有创新性，还能解决长期的业务优先事项：

• 制定明确目标。清晰、一致的目标是一切 AI 战略的基础。这类目标可以帮助团队确定优先事项、分配资源以及衡量成果。
• 任命一名 AI 战略专家。该角色将充当技术团队与企业领导者之间的桥梁，负责将业务目标转化为 AI 用例、协调利益相关方的预期，并确保 AI 项目与企业宏观战略保持一致。
• 组建合适的团队。成功的 AI 团队需要融合各种技能，包括数据科学、工程设计、领域专业知识、项目管理及变革管理。企业可以从内部现有团队抽调人员着手组建适当的复合型团队，打造出真正满足实际需求的创新型解决方案。

克服 AI 战略实施过程中的挑战

实施 AI 战略可能会遇到各种挑战。企业必须谨慎应对这些障碍才能充分发挥 AI 的潜能：

• 数据问题。数据质量和可用性常常构成障碍。不完整、孤立或非结构化的数据可能延缓 AI 的发展。通过数据治理与整合措施尽早解决这些问题至关重要。
• AI 治理挑战。建立治理框架需要在创新与风险管理之间取得平衡。尽管这一过程可能妨碍 AI 实施进度，但这些框架是确保负责任地使用 AI 的关键要素。
• 认同和协同。AI 项目涉及到多个部门。如果缺乏协同一致，项目可能会遭遇内部阻力或优先级冲突。通过研讨会、清晰沟通和快速成果展示等方式尽早让利益相关方参与进来，有助于各方达成共识。

了解常见陷阱并采用主动式解决方案对于企业领导者顺利实施 AI 项目至关重要。

结语

明确的 AI 战略能为有效采用 AI 和持续开展创新奠定基础。这类战略将技术投资与业务目标相契合，培养创新文化，确保数据与治理机制准备就绪，并设定可衡量的绩效目标。通过投入时间和资源制定战略性 AI 框架，企业能够充分发掘 AI 的潜力，将尖端技术转化为可持续的竞争优势。

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