推动AI转型成功的1+4战略组合

人工智能是一种颠覆性技术，过去基于领域和职能的孤立思考方式，将很难在技术进化的速度下推动组织变革。相反，它们常常将企业引入两大陷阱：要么过度投入技术热点，业务目标与AI应用脱节，形成技术孤岛；要么过早追逐绩效结果，关注ROI、降本率等绩效指标，忽略数据、组织等前期能力建设。

兰德公司在2024年的研究¹指出了AI项目失败的五大原因：

1. 目标不明确：利益相关者对需要解决的问题存在误解或沟通不畅。
2. 数据不足：组织缺乏足够的数据来有效训练AI模型。
3. 技术至上而非问题导向：组织过于关注最新技术，而忽视了解决实际问题。
4. 基础设施不足：组织缺乏管理数据和部署AI模型的基础设施，增加了项目失败的可能性。
5. 技术使用不当：将AI应用于其难以解决的复杂问题。

AI项目的复杂性需要更全面和整体的思维模式。在数字化与AI转型中，许多企业开始采取场景驱动。场景驱动的本质是设计（而非分析）思维——它解决具体问题，聚焦构想和技术细节，充分发挥创造力和创新，产出实际成果而非路线图。

设计是解决复杂系统问题的必经阶段。近年来，将战略与设计思维相结合，是企业提升复杂局面应对能力的有效方法与主流趋势。

战略设计（Strategic Design）是面向具体领域、以问题为导向，基于设计思维开发并执行具备独特性和实用性的战略的方法。

基于战略设计思维，StrategyLogic提供了一套包含1+4战略投资组合和三类信号指标体系的AI转型框架，帮助企业一步一步将AI投资转化为可预见、可衡量和可优化的商业回报。

1+4战略投资组合

有效的战略组合是转型成功的关键使能因素。

StrategyLogic1+4战略投资组合为企业定义出了掌控复杂AI转型的范畴，包含1个核心（业务目标）和4个层级（战略组合），并为每一层提供了分阶段的投资维度。战略或转型变革部门可以基于差距和关注点制定项目投资组合与预算分配，构建符合企业具体需求的转型方案。

1个核心：业务目标

在具体的业务场景中实现明确的业务价值驱动业务目标的达成。

AI转型必须服务于明确的业务价值，而非技术本身。建议从以下三大价值维度展开业务场景：

• 客户体验：提供个性化、便捷且高质量的交互，增强客户满意度、忠诚度和推荐度。
• 运营效率：优化业务流程，减少冗余环节，提升资源利用率，实现成本降低与效率提升。
• 营收增长：推出创新产品与服务，优化定价策略与成本控制，提升客户价值挖掘能力。

战略设计通过明确Why（为什么做）和How（如何做）来快速探索场景。

• Why（为什么要使用AI）：回答须具有吸引力
• How（AI如何更好的解决）：回答须涉及技术细节

下面是零售业的示例：

4个层级：战略组合

使纵向职能的战略举措协调一致，更有效地推动业务目标。

AI转型需要从技术、数据、基础设施和组织等多个方面进行系统性规划和推进。以下四个层级覆盖了AI转型所需的技术与组织战略及阶段投资维度，并确保集成后的战略投资组合能够更有效地推动业务目标。

1. 应用战略

采纳→转化→创新阶段推进

应用战略是AI转型的切入点，它不仅仅是AI应用程序的开发，更是将AI应用到实际工作中。建议分三阶段推进，确保AI技术能够真正落地并创造价值。

• 采纳阶段：采取自下而上的措施，发挥组织成员积极性与主动性，将AI工具和技术应用到日常工作中，通过反馈机制收集AI的高频业务场景使用需求。
  • Why：大部分中国企业对AI应用和技术尚不熟悉，先使用市场上已经出现的产品和技术，才会有更深入的体会。
  • How：建立组织级的AI应用地图（Application Map），组织成员可以推荐、体验、发表体验评分与评价，定期组织AI应用的体验交流，激发潜在需求。
• 转化阶段：采取自上而下的措施，基于业务目标及价值维度设计完整的业务场景，确保其能够为企业带来实际的业务价值。
  • Why：采纳阶段初步探索了应用场景并积累了经验，但这些自发或试点往往缺乏系统性或规模化，难以为企业带来显著的效益。
  • How：建立领域级的产品概念清单（Concept Backlog），由专门的AI产品设计团队进行维护和概念验证（Proof of Concept），或与外部战略设计公司进行合作，完成端到端的设计到实现。
• 创新阶段：建立规范的机制来探索前沿技术和应用，保持企业的AI领先优势，开拓新的业务增长点。
  • Why：AI技术仍在快速演化，新产品层出不穷，仅仅保持现状是不够的。
  • How：建立产品级的路线图（Roadmap），每年投入一定比例的营收（如1%-2%）用于前沿AI技术的实验和转化。

2. 数据战略

就绪↔应用双向闭环

数据战略是AI转型投入占比最大的部分，也常常因治理工程的浩大让企业觉得启动困难，或长期不见效果。建议从数据的就绪度和应用率两个方面同时着手，确保数据在AI应用中“充分燃烧”。

• 就绪度：评估和提升数据覆盖率（关键业务数字化比例）、数据质量（准确性、完整性、时效性）和数据流动性（跨部门使用率）。
  • Why：数据是AI应用的燃料，数据质量直接决定了AI模型的性能上限。
  • How：用进入转化阶段的应用来拉动数据就绪，快速提升覆盖率（如达到90%以上）和数据质量，确保数据能够满足AI应用的需求。
• 应用率：评估和提升数据接入AI模型率（可用数据中被AI使用的比例）、AI模型数据时效性（训练数据更新周期≤X天）。
  • Why：高质量的数据需要与AI模型相结合，才能形成数据驱动的决策闭环。
  • How：将数据接入AI应用，构建数据与模型的反馈环，在模型性能低于阈值时，针对性地调整数据采集策略与模型参数。

3. 基础设施战略

关注部署效率 + 健康度

基础设施是AI转型的技术底座，其性能和稳定性直接影响AI应用的落地和运行效果。需关注部署效率和健康度两个维度，确保AI应用能够快速部署并稳定运行。

• 部署效率：部署效率是衡量AI基础设施能否快速响应业务需求的关键指标，需要新增对模型部署周期和AI应用部署周期的关注。
• 健康度：健康度是衡量基础设施稳定性和可靠性的关键指标，需要新增对AI应用SLA、算力利用率和AI故障恢复率的关注。

4. 技能与组织战略

采纳度→技能密度→核心人才逐个突破

AI转型不仅是技术的转型，更是组织能力的转型。技能与组织战略需要从AI采纳度、技能密度和核心人才三个方面依次着手，确保企业具备足够的能力来推动和实施AI转型。

• 采纳度：衡量企业内部对AI技术接受和应用程度。
  • Why：AI技术的有效应用需要企业内部的广泛支持和积极参与，高管和员工对AI技术的态度直接影响转型推进速度和成功率。
  • How：参考应用采纳阶段的措施，提升员工对AI技术的认知和理解，消除对新技术的恐惧和抵触情绪。激进的措施，可以将高管的KPI与AI决策率绑定，例如要求CFO使用AI预算优化工具进行财务决策。通过管理层的示范效应，带动整个组织对AI技术的重视和应用。
• 技能密度：衡量企业内部员工掌握AI技术的程度和比例。
  • Why：AI转型需要企业内部有足够的技术人才来推动和实施，技能密度越高，企业内部能够支持AI项目的人员就越多，项目的推进就越顺利。
  • How：通过内部培训、在线课程和实践项目，帮助员工提升AI技能。同时，建立内部知识共享平台，鼓励员工分享AI学习经验和实践案例，营造学习氛围。
• 核心人才：掌握具备市场竞争力的AI技术背景和创新能力的关键人才数量与比例。
  • Why：AI转型需要专业人才来引领技术创新和项目实施，核心人才不仅能够解决技术难题，还能为企业的AI战略提供方向和思路。
  • How：吸引和留住高端AI人才，通过与高校和科研机构合作，建立人才培养和引进机制。

结语

StrategyLogic1+4战略投资组合的优势在于全面性和系统性，帮助企业明确AI技术投资的落地与价值转化过程，不仅避免了技术孤岛和短期主义的陷阱，还能在复杂多变的环境中保持战略的连贯性和有效性。

采用1+4战略组合，企业将获得以下收益：

• 明确的转型路径：从技术、数据、基础设施和组织能力等多个维度，为企业提供清晰的转型方向和行动指南。
• 高效的资源配置：通过分阶段的投资维度，企业能够合理分配资源，确保每一步投资都能带来实际的业务价值。
• 灵活的应变能力：设计思维的引入使企业能够在动态变化的市场环境中灵活调整策略，快速响应技术变革。
• 持续的价值增长：通过系统性的规划和推进，企业能够将AI技术转化为长期的竞争力，实现客户体验、运营效率和营收增长的全面提升。

在接下来的篇章中，我们将进一步介绍三类信号指标体系。这一指标体系将为企业提供动态的监控与评估工具，帮助企业在AI转型过程中及时调整策略，确保AI投资能够转化为可预见、可衡量和可优化的商业回报。