想让人工智能为您的业务服务吗？这里有一个重要启示：大多数企业在应用人工智能方面都面临挑战，但成功的企业却能实现更快的增长和更好的业绩。关键何在？请聚焦以下三个方面：将人工智能与业务目标相融合、确保健全的数据管理实践，以及营造支持人工智能应用的企业文化。
需知要点：
- 只有15%的企业能够有效推广人工智能。
- 96%的人面临数据质量差、策略不明确等障碍。
- 将人工智能融入核心业务的公司，其增长速度会提高7%。
您将学到：
- 如何利用MITRE人工智能成熟度模型等工具评估您的人工智能准备情况。
- 为何强大的数据基础设施和治理不可或缺。
- 领导力、培训与协作如何推动人工智能的成功。
- 将人工智能项目与业务目标保持一致并衡量投资回报率的实用步骤。
- 克服阻力与管理预算的建议。
准备好了吗？让我们一步步来解析如何让您的组织做好迎接人工智能的准备。
人工智能应用统计数据与组织准备度关键指标
别再凭空猜测：打造一个真正能落地实施、具备人工智能应用能力的组织
sbb-itb-e314c3b
评估贵组织的人工智能成熟度
在着手进行人工智能投资或招聘专业人员之前，务必先退一步，全面评估贵组织在人员、流程和技术方面的现状。这种评估有助于找出不足之处，并确保您的努力集中在能产生最大影响的领域。
2022年对721家企业的调查揭示了一些发人深省的发现：仅有7%的企业被归类为“具备AI未来准备度”。与此同时，28%的企业仍处于“试验与准备”阶段，34%处于“构建试点”阶段，31%已进入“产业化”阶段 [7]。值得注意的是，处于更先进阶段（第3和第4阶段）的企业在财务表现上往往优于同行业同行，而处于早期阶段的企业则通常表现落后 [7]。
开展人工智能成熟度评估
要了解您当前的状况，不妨从一个结构化的框架入手。MITRE人工智能成熟度模型（MITRE AI Maturity Model）是一个全面的评估工具，涵盖六个支柱下的20个维度，包括战略与资源、组织架构、技术使能因素、数据，以及绩效与应用 [6]。若您寻求更快捷的方案，微软的AI就绪评估仅需约45分钟，涵盖七大支柱，例如AI数据基础与基础设施 [8]。
“人工智能旨在为组织中的各个层级提供体验。”——MITRE公司 [6]
这些评估会给出一个客观的评分，将您的当前状态与目标成熟度水平进行对比。例如，Gartner 的模型侧重于七个核心领域——战略、产品、治理、工程、数据、运营模式和文化——并提供基准评估以及定制化的路线图 [9]。
麻省理工学院计算机与信息研究实验室（MIT CISR）主任斯蒂芬妮·沃纳强调了这些工具的重要性：
“企业可以利用麻省理工学院计算机与信息研究实验室（MIT CISR）的企业人工智能成熟度模型，评估自身当前能力，找出不足之处，并制定涵盖流程、技术和组织文化等多个维度的改进路线图” [7]。
目标是从临时性、依赖个人英雄主义的工作流程（第1级）过渡到更加规范、受管控的体系（第3级），在此体系中，工作流程保持一致，决策机制也明确界定。
确定成熟度评分后，下一步就是关注数据基础设施，这是任何成功的人工智能项目的基石。
审视数据基础设施的优缺点
以您的成熟度评估为起点，深入审视您的数据基础设施。这将决定您的 AI 计划是蓬勃发展还是遭遇阻碍。需要评估的关键领域包括数据质量、可访问性和治理。
数据质量低下——例如记录不完整、格式不统一或信息过时——甚至会让最先进的AI模型失灵。如果数据在各部门之间孤立存储，导致必须手动提取和整合，那么数据的可访问性也会成为一大障碍。此外，治理不力还会引发合规风险和伦理问题。
MITRE 和 Gartner 等成熟度模型提供了评分标准，可帮助您客观评估数据基础设施。例如，MITRE 在其 20 个维度中专门设有一个“数据”支柱，而 Gartner 则将数据作为其七个核心领域之一进行评估 [6][9]。这些工具可帮助您识别关键的改进方向，例如整合孤岛式数据或自动化数据管道，从而使您的组织更好地做好人工智能应用的准备。
麻省理工学院（MIT）高级研究科学家彼得·韦尔指出了许多组织面临的一个关键挑战：
“第二阶段最难的部分在于变革。我们该如何从‘命令与控制’的文化转变为‘指导与沟通’的文化？” [7].
这种文化转变与技术升级同样重要。通过建立一种文化，借助更便捷的数据访问权限，赋能一线人员进行决策和自助服务，企业便能从手动、分散的流程过渡到自动化、工业化的系统。
将人工智能战略与业务目标相结合
在评估了贵组织的人工智能成熟度和数据基础设施后，下一步至关重要：将人工智能计划与业务目标相协调。如果缺乏这种关联，项目就可能无法达到预期效果。一项研究突显了这一点——78%制定了正式人工智能战略的企业表示，已从生成式人工智能中获得了投资回报 [11]。
为此，应将自上而下与自下而上的协调相结合。高层管理人员可以制定诸如降低成本或提高客户满意度等总体优先事项，而一线团队则可识别出人工智能能够发挥作用的具体挑战。
谷歌云人工智能价值创造高级总监彭瑞蒙解释道：
“单个AI应用项目本身不太可能对财务业绩产生显著影响……通常，最重大的影响来自多个用例的协同作用，它们共同重塑整个价值链。” [11]
资源的分配方式也起着至关重要的作用。研究表明，应采用“10-20-70”模式：将70%的精力投入到提升小幅生产效率的举措中（如自动化重复性任务），20%用于运营改进（如供应链优化），10%则投入到能够重塑业务的变革性项目中 [13]。这种方法确保了对短期价值和长期价值的均衡关注。
制定人工智能愿景与核心原则
战略对齐始于明确的人工智能愿景。这意味着要明确贵组织投资人工智能的初衷——而不仅仅是想开发什么。将这一愿景与可衡量的目标挂钩，无论是推动创新、降低成本，还是提升客户体验。
公平、可靠、隐私和问责等原则应成为您项目的指导方针 [12]。例如，如果透明度是首要考量，您可能会选择可解释的人工智能模型，而非更不透明的替代方案，即使后者的表现略胜一筹。
微软商业云与人工智能营销副总裁托比·鲍尔斯指出：
“成功在不同的组织中表现各异——而且，随着时间的推移，成功的具体形态可能会因您独特的业务挑战和目标而发生变化。” [10]
将人工智能愿景和原则形成书面文件，可确保各部门在决策时保持一致。许多组织还任命首席人工智能官（CAIO），以在扩展人工智能工作时确保所有业务部门保持步调一致 [10]。
选择用例与评估风险
在确立了清晰的愿景后，下一步就是选择合适的人工智能项目。用例应与您的业务目标保持一致，并体现贵组织在数据和人工智能方面的准备程度。优先级矩阵可通过根据“业务价值”（影响、战略契合度、可扩展性）和“可操作性”（数据可用性、技术可行性、实施速度）来评估潜在项目，从而提供帮助 [11]。专注于高价值、高可行性的项目，能够带来早期成果并积聚发展势头。
对于每个用例，请定义：
- 目标：该项目的总体宗旨。
- 目标：您希望达成的具体成果。
- 成功指标：用于衡量进展的可量化目标 [12].
同时，进行风险评估。美国国家标准与技术研究院（NIST）的人工智能风险管理框架将风险分为三个领域：
- 数据和模型风险：诸如对抗性攻击或提示注入等问题。
- 运营风险：诸如模型漂移或性能下降等挑战。
- 伦理/法律风险：对偏见、幻觉或合规性的担忧 [14].
对指标采取系统化的方法也至关重要。例如：
| 区域 | 指标 | 目的 |
|---|---|---|
| 模型质量 | 准确性、可靠性、安全性 | 评估技术表现及负责任的人工智能实践 |
| 系统指标 | 性能、计算成本、延迟 | 监控基础设施的效率和可扩展性 |
| 采用指标 | 使用频率、用户反馈 | 跟踪员工融入与适应情况 |
| 运营指标 | 点击率、任务耗时 | 衡量对业务流程的影响 |
| 业务影响 | 收入增长，成本削减 | 展示了与战略目标挂钩的财务成果 |
在项目启动前为这些指标建立基准，有助于进行准确的A/B测试和投资回报率（ROI）计算 [11]。
如需了解更多见解，不妨考虑参加行业活动，例如将于2026年7月8日至9日在巴黎卢浮宫旋转木马（Carrousel du Louvre）举办的RAISE峰会。该活动的“摩擦”专题将聚焦投资回报率（ROI）的挑战与价值实现，为您提供向同行学习的机会 [2][3]。
最后，需决定是开发定制化人工智能解决方案，还是采用商业平台。定制化解决方案非常适合用于实现竞争差异化，或在利用专有数据时。对于人力资源或费用处理等更常规的任务，商业平台可能更为实用。与专业人士合作也有助于应对复杂项目并降低风险 [13]。
打造适应人工智能时代的领导力与企业文化
让组织做好迎接人工智能的准备，不仅仅在于采用最新技术，更在于塑造一种支持持续学习、协作和实验的文化。领导层在此过程中发挥着至关重要的作用。研究表明，在人工智能应用过程中，70%的挑战源于人员和流程问题，而非技术本身 [18]。然而，许多领导者却将责任归咎于员工的抵触情绪，而非审视自身的战略 [18]。尽管90%的高管认为人工智能能提升营收，但仅有1%表示人工智能已完全融入其工作流程 [20]。这一巨大差距凸显了需要领导层以身作则、坚定不移地建立信任并营造一个具备人工智能应用能力的文化。这需要高层管理者的投入、跨部门的团队协作，以及勇于尝试、接受失败并从中学习的意愿。
为人工智能项目培养领导人才
领导者不必成为数据科学家，但他们必须对人工智能有足够的了解，才能做出明智的决策并评估其潜力。为什么？因为74%的企业难以将人工智能转化为可衡量的成果 [18]，且放弃AI项目的公司数量急剧上升——从2024年的17%升至2025年的42% [18]。为解决这一问题，领导力培训应聚焦三个核心领域：战略愿景（将人工智能与业务目标相连接）、变革管理（引领文化转型）以及伦理治理（确保负责任地使用人工智能） [18][19]。伦敦政治经济学院（LSE）的“AI领导力加速器”等项目专门针对这些领域，帮助领导者驾驭变革并采用符合伦理的AI实践 [18]。
领导者也能从亲身使用AI工具中获益。例如，2025年6月，Box首席执行官亚伦·莱维宣布公司实行“AI优先”战略，精简运营流程，并鼓励员工公开分享应用案例 [20]。设有董事会层级AI监管机制的企业，其对净利润的影响提升了3.6倍 [18]，而设有首席人工智能官等专门职位的公司，其成功概率是其他公司的三倍 [19]。
一旦领导者具备了正确的思维方式，下一步就是促进跨部门协作。
促进跨部门协作
当团队各自为政时，人工智能项目往往会失败。美国空军首席数据官艾琳·维德琳强调，建立互信、协作的伙伴关系至关重要 [17]。
促进协作的一种方式是成立跨职能指导委员会。这些委员会将高层领导与IT团队汇聚在一起，以确保人工智能战略既雄心勃勃又切实可行 [18]。例如，新加坡星展银行（DBS Bank）开发了一个统一平台，赋予数据科学家基于角色的数据访问权限，从而减少了与数据所有者之间的摩擦。他们还引入了“数据讲故事人”这一角色，帮助非技术背景的利益相关者理解复杂的数据 [16]。将AI工具推广至整个团队，而非仅限于小范围试点，也有助于促进同行学习与知识共享 [15]。拥有强大数据驱动文化的组织实现业务目标的可能性是其他组织的两倍，而那些将变革管理置于优先地位的组织，其人工智能项目成功的可能性高出1.6倍 [17].
在建立合作关系的基础上，接下来的重点是培养一种勇于尝试的心态。
培养实验思维
营造一种鼓励尝试、视失败为学习过程一部分的文化至关重要。安森（Anthem）高级副总裁兼首席数字官拉吉夫·罗南基（Rajeev Ronanki）解释道：
“在尝试和开展新事物时，[最大的挑战]很大程度上在于如何适应‘快速试错、及时调整’的思维方式” [17]。
在首席执行官萨蒂亚·纳德拉的领导下，微软的转型正是这一转变的有力例证。纳德拉赋予首席技术官凯文·斯科特对公司人工智能项目的完全掌控权，整合了相关项目，并加速了生成式人工智能的发展 [16]。纳德拉本人曾表示：
“我喜欢将CEO中的‘C’理解为‘文化’，它决定着每个组织的成败。在微软，我们所做的每一个决策都植根于我们的文化，而塑造这种文化正是我作为CEO的首要职责。” [16]。
人工智能项目需要时间——至少12个月——才能克服初期障碍并取得成果。过早削减预算可能会阻碍进展。此外，在实际场景中持续测试人工智能模型也至关重要，而非盲目信任其输出结果 [18][17]。有趣的是，与表现较差的企业相比，表现优异的企业更倾向于信任AI生成的洞察而非自身直觉，其概率约为前者的三倍 [17]。
对于希望深入了解如何构建适合人工智能发展的企业文化的人士而言，将于2026年7月8日至9日在巴黎卢浮宫旋转木马广场举行的RAISE峰会，将为您提供一个向正在应对这些挑战的行业领军人物直接学习的机会。
为员工提供人工智能相关培训
强有力的领导力或许能指明方向，但若缺乏熟练的员工队伍，人工智能计划注定会受挫。即使建立了协作文化，如果员工没有能力有效使用人工智能工具，转型努力仍会陷入停滞。 现实情况是：尽管73%的首席执行官将采用AI列为首要任务，但只有25%的员工从雇主那里接受过正式培训。然而，那些优先考虑员工AI培训的企业，其AI转型取得成功结果的可能性要高出4.2倍 [22]。
设计基于角色的 AI 培训计划
“一刀切”式的培训根本行不通。不同的岗位需要量身定制的技能：
- 高管需要掌握人工智能战略领导力，评估投资，并监督治理工作。
- 管理者必须学会领导由人工智能增强的团队，并提升团队绩效。
- 知识型员工能够从亲身体验人工智能生产力工具和协作平台中获益。
- 技术团队需要掌握提示词工程、人工智能安全以及智能体优化等高级技能 [22][24]。
已有数家公司采用了这种针对特定角色的方法。例如，Salesforce对销售团队进行了 Einstein AI 功能的培训，从而使 2023 年至 2024 年的预测准确率提高了 34% [22]。微软推出了Copilot赋能计划，在2023年至2025年间为18万名员工提供了定制化的AI技能培训 [22]。联合利华也取得了显著进展，仅用八个月时间就对30,000名员工进行了生成式AI工具的培训 [22].
这些项目为何如此有效？许多项目采用短小精悍的微学习模块——每个模块仅需10至15分钟——这使得课程完成率提高了78%，技能保留率提升了45% [22]。此外，还鼓励企业建立人工智能卓越中心（AI CoE），以指导战略制定、提供专家建议并主导培训工作 [24]。此外，建立一个AI倡导者网络——由内部支持者组成，用于分享最佳实践并提供同行支持——有助于加速各团队对AI的采用 [22]。
但培训不会在初期部署后就停止。随着人工智能技术的飞速发展，持续学习是保持领先地位的关键。
支持持续学习与发展
人工智能培训并非一劳永逸的过程。鉴于专业技能的半衰期如今已缩短至五年以内——在科技领域甚至仅为2.5年——持续发展至关重要。企业需要将学习融入日常工作流程，并建立能够鼓励持续提升技能的机制。
谷歌云副总裁兼全球云专业服务负责人布拉德·利特尔对此一语中的：
“在人工智能时代，人比提示词更重要” [21].
最有效的组织遵循一个三步学习模型：
- 基础篇：建立关于人工智能的基础知识。
- 应用：在工作中实践技能。
- 嵌入式：将人工智能无缝融入日常任务，并将其与激励机制相结合 [25].
例如，一家欧洲零售银行与波士顿咨询公司（BCG）合作，通过引入“运营人工智能代理”对贷款业务进行了全面改革。结果如何？生产力提升了50%，贷款审批周期从数天缩短至30分钟以内 [25]。
激励员工持续学习与培训本身同样重要。提供诸如数字徽章、表彰计划等激励措施，或将人工智能素养与职业发展及绩效评估挂钩，都能产生显著效果。例如，摩根大通在2024年至2025年间，不仅为全体员工制定了人工智能素养要求，还为技术团队提供了高级培训 [22]。同样，CMA CGM首席执行官罗多尔夫·萨德（Rodolphe Saadé）积极参与了公司AI技能加速计划的启动，甚至亲临培训基地与员工互动——这一举措彰显了公司对持续学习的坚定承诺 [23]。
对于投资于人工智能培训的企业而言，回报显而易见：人工智能部署周期缩短67%，员工满意度提高52%，人工智能投资回报率提升3.8倍。这些数据表明，人工智能培训不仅仅是一项开支——它更是一种战略优势 [22]。
人工智能技术的选择与管理
培训团队只是整个拼图中的一块。如果没有坚实的技术基础和适当的监督，即使是最熟练的员工也难以有效实施人工智能。数据足以说明问题：尽管96%的企业在采用人工智能时面临障碍，但仍有84%的企业认为人工智能是获得竞争优势的“游戏规则改变者” [1]。关键差异何在？就在于您如何构建和管理技术栈。
构建可扩展的人工智能技术栈
对于任何希望做好人工智能准备的组织而言，一个可扩展且现代化的技术栈至关重要。它能确保您的基础设施在保持高效的同时支持创新。一个良好的起点是将技术基础设施与业务应用程序分离。将治理、安全和可观测性交由平台团队负责，而工作负载团队则专注于在其特定领域内创造价值 [24]。这种分离能避免工作分散，并确保组织内部保持一致。
该基础设施的核心包含多个关键层。高性能GPU、主权云环境以及符合合规要求的系统构成了其骨干 [2]。在数据层面，向量索引、非结构化数据管理以及检索增强生成（RAG）等技术，对于将大型语言模型与贵组织特有的信息相连接至关重要 [24]。此外，现代架构越来越依赖“代理系统”来自动化模型行为 [2]。
针对特定需求，诸如Foundry（适用于复杂的机器学习项目）或Copilot Studio（帮助开发者构建 AI 代理）等平台可以简化工作流程 [24]。与其重复造轮子，不妨考虑采用“人工智能即服务”（AIaaS）平台。它们允许您在不同应用程序中复用向量索引或 RAG 等组件，既节省了时间和精力，又能保持一致性 [30]。
监控同样重要。可观测性工具有助于跟踪性能、评估响应质量，并检测诸如提示词注入等与人工智能相关的风险 [24]。若缺乏这些工具，您本质上就是在“盲目”运作。贵组织的AI卓越中心在指导战略和规范决策方面也能发挥关键作用 [24]。
技术栈搭建完成后，下一步就是建立严格的治理机制，以管控风险并确保合规。
建立治理与合规机制
如果没有适当的治理，即便是最先进的技术也可能成为负担。预计到2025年，77%的企业将实施有效的人工智能治理计划，其中近半数将此列为首要战略重点 [27]。风险极高：根据欧盟《人工智能法案》，违规行为可能面临最高3500万欧元或全球年营业额7%的罚款 [28]。
首先，对您的 AI 系统进行全面盘点。无法追踪的事物就无法管理——请建立一个登记册，详细记录每个系统的使用场景、数据来源及相关风险 [27][29]。在此基础上，实施基于风险的分类体系。高风险系统（例如用于招聘决策或信贷审批的系统）应需经董事会批准并接受严格审计。低风险工具则可遵循更简化的审批流程 [27][28]。
采用诸如NIST人工智能风险管理框架或ISO/IEC 42001等成熟框架，有助于在人工智能系统的整个生命周期中贯彻治理措施，从伦理审查到持续审计 [27][28][29]。
健全治理机制的优势显而易见。例如，某家《财富》500强金融服务公司利用NIST人工智能风险框架（AI RMF），在一年内将人工智能系统从3个扩展至12个，在此过程中既规避了监管风险，又通过偏见缓解措施将误报率降低了40% [27]。IBM自2019年起设立了跨职能的人工智能伦理委员会，以确保其产品符合透明度和问责制原则 [28]。同样，某医疗服务提供商引入了强制性的“人机协同”要求及季度偏见审计，从而实现了与AI相关的医疗事故索赔为零，并提升了患者信任度评分 [27].
对治理的投入物有所值。人工智能伦理方面的支出占人工智能预算的比例，已从2022年的2.9%上升至预计2025年的5.4% [27]。在人工智能治理方面由高管层领导的组织，其项目成熟度的可能性也高出三倍 [27]。这些实践为负责任且具备风险意识的人工智能创新奠定了基础。
应对人工智能应用中的常见挑战
即使拥有稳健的领导力、完善的员工培训以及合适的技术，企业在全面采用人工智能时往往仍会遭遇挫折。数据说明了一切：仅有8%的企业成功将人工智能应用于其各项业务运营，而只有15%的企业具备必要的能力，能够声称自己已为人工智能做好了充分准备 [5]。理想与现实之间的差距往往归结于两大顽固障碍：对变革的抵触以及预算有限。
应对变革阻力
在推广人工智能的过程中，最大的障碍之一是克服员工的抵触情绪。研究表明，52%的员工对人工智能工具感到不安，36%的员工认为自己的工作可能会在三到五年内被人工智能取代 [31]。这种担忧并非一成不变——员工通常会经历一个过程，起初处于否认阶段，随着逐渐适应新技术，最终会转变为积极拥抱 [31]。在这一转型过程中积极支持员工的企业，其人工智能项目超出预期的可能性高出1.6倍 [17]。
“这其实关乎通力合作，建立互信的协作伙伴关系。在缺乏这种氛围的组织中，必须着力促进信任和关系的建立，以打破部门壁垒。”
——艾琳·维德琳（Eileen Vidrine），美国空军首席数据官 [17]
信任在此起着至关重要的作用。信任管理者的员工将人工智能视为学习新技能机会的可能性几乎是其他员工的四倍——这一比例为35%，而信任度较低的员工中这一比例仅为9% [31]。为缓解员工的担忧，企业应注重透明度：解释算法的运作原理，并明确说明人工智能旨在辅助而非取代员工。中层管理者也可发挥关键作用，将以人工智能为重点的技能提升纳入其目标管理（MBO）体系，确保人工智能相关举措不会在日常工作中被忽视。 此外，创造实践学习机会——如黑客马拉松或研讨会——有助于员工在感到安全且充满掌控感的情况下探索人工智能。同样重要的是，要建立一种文化，定期对人工智能的产出进行测试和验证，而不是依赖“模型是这么说的”这种万能解释 [17]。
虽然应对抵触情绪至关重要，但这只是问题的一部分。预算限制在人工智能的采用过程中也起着重要作用。
在预算和资源限制内开展工作
预算和资源方面的挑战是另一大障碍。尽管91%的企业计划在2025年前增加人工智能方面的投入，但25%的企业认为基础设施和数据不足是实现投资回报率（ROI）的障碍 [32]。值得注意的是，专注于单一的战略性AI项目，可使超出ROI预期的概率提高三倍 [4]。在AI应用方面处于领先地位的企业通常将超过10%的技术预算投入AI，从而在短短18个月内实现了11%的成本削减和13%的生产力提升 [4] [32].
表现优异的企业通常将约51%的技术预算用于云和人工智能基础设施，以此为长期适应性奠定基础 [4]。高管支持是另一个关键因素——获得高管层支持的项目成功概率高出2.4倍 [4]。在论证人工智能投资的合理性时，企业不应仅关注短期财务指标，还应着眼于更广泛的效益，例如收入增长、新型商业模式以及运营效率的提升。必须认识到，部分回报可能需要数年时间才能显现，而创新潜力和组织韧性等非财务指标同样至关重要。
将人工智能素养视为必备条件而非可选项，可确保各级员工都能做好准备，有效利用人工智能工具，从而最大限度地发挥基础设施投资的价值。事实上，86% 的成功人工智能领导者针对不同类型的人工智能（例如生成式人工智能与代理式人工智能）采用了量身定制的评估框架，他们深知每种类型都有其独特的时间表和价值创造路径 [32]。这种针对性策略不仅支持技术部署，还能强化企业的整体人工智能战略。
规划您的 AI 转型路线图
一旦克服了阻力与预算障碍，就该制定一份路线图，将您对人工智能的愿景转化为切实可衡量的成果。您知道吗？70%的人工智能项目之所以失败，正是因为战略对齐和规划不足。 [33][34] 平均而言，全面的企业级AI实施需要18至24个月 [33][34]。成功的关键在于将实施过程分解为可管理的阶段，而不是试图一次性启动所有环节。
分阶段实施人工智能以实现长期效益
任何人工智能转型之旅的第一步都是战略对齐。请在最初的2至3个月内，评估您的数据成熟度、技术基础设施和组织能力。重点关注那些影响大、复杂度低的应用场景，例如客户服务自动化或实施预测性维护。这些都是实现切实投资回报的绝佳切入点 [33][34][35]。此处的目标是避免为推行而推行AI。每一项举措都应与明确的业务成果挂钩，例如提升收入或降低成本 [35]。
接下来是基础设施与数据基础阶段，历时第3至第9个月。在此阶段，您将设计可扩展的架构（无论是基于云、本地部署还是混合部署），并搭建自动化数据管道。成立数据委员会有助于维护数据质量，并确保您的数据资产为人工智能做好准备 [33][35]。在第9至18个月期间，重点在于模型的开发与集成。需判断定制化解决方案或现成选项哪一种更符合您的目标，并通过超参数优化和交叉验证来调整性能 [33][34].
到第 18 至 22 个月时，您将进入部署和 MLOps阶段。在此阶段，采用“金丝雀”或“蓝绿”部署等增量发布策略有助于将风险降至最低 [33]。通过实施 MLOps 来监控数据漂移和模型退化，确保系统保持可靠性 [33]。最后，治理与扩展阶段将成为一项持续的工作。建立人工智能伦理原则和问责框架，从而从孤立的试点项目扩展到全企业范围的采用。随着人工智能的成熟，您可以进阶到“代理型”系统——即能够跨工作流进行规划和协作的自主工具 [35]. 预计到2028年，三分之一的企业应用程序将具备这些先进功能 [35]。
“将强大的治理能力、数据准备就绪性以及持续改进的理念相结合，能够将人工智能试点项目转化为企业级解决方案。”
——Nitul Pancholi，微软员工体验部门人工智能卓越中心负责人 [35]
通过遵循这些结构化的阶段，您可以将人工智能计划与贵组织的文化及技术能力相融合。一旦分阶段推进的项目开始取得成效，完善的追踪指标对于扩大规模并维持这些举措将至关重要。
追踪成果并扩大人工智能应用规模
衡量成功往往是一大难点。只有8%的企业成功地在企业层面有效推广了人工智能 [4]。然而，那些成功的企业报告了令人印象深刻的成果，包括在18个月内成本降低11%以及生产力提高13% [4]。秘诀在于聚焦少数战略举措，而非将资源分散投入零散的试点项目。专注于单一战略性AI项目，可使投资回报率（ROI）超出预期的概率提高三倍 [4]。
投资人工智能和云基础设施对于实现可量化的成本节约和生产力提升至关重要 [4]。为追踪进展，需同时监测领先指标（如具备明确价值假设的应用场景占比）和滞后指标（如成本节约和收入增长）。拥有先进人工智能治理框架的企业，其人工智能驱动的产品和服务收入通常平均增长18% [4]。
组织人工智能记分卡有助于衡量节省工时、成本效益和质量提升等指标 [35]。需注意的是，某些效益（如创新潜力和韧性增强）可能需要数年时间才能完全显现。约86%的成功AI领导者采用定制化的评估框架，他们认识到每类AI举措都有其独特的时间表和价值路径 [32]。
从RAISE峰会等行业活动中学到经验
结构完善的路线图和明确的考核指标固然必不可少，但行业洞察力能进一步加速您的AI转型。像定于2026年7月8日至9日在巴黎卢浮宫旋转木马厅举行的RAISE峰会这样的活动，便提供了宝贵的机会。该活动将汇聚9,000余名参会者、2,000多家企业以及350多位演讲嘉宾 [2]，该峰会汇聚了高层次人群——80%的参会者为高管或创始人 [2][26]。
本次峰会的“4F”框架——基础（基础设施和资源）、前沿（如代理系统等尖端应用）、阻力（如投资回报率和合规性等挑战）以及未来（如通用人工智能等长期发展）——为从多角度探索人工智能提供了一种系统化的方法 [2]。这种方法使领导者能够应对数据溯源和合成数据管道等共同挑战，同时了解不同行业如何应对这些问题 [2][26]。
“随着万物日益虚拟化，我认为人们聚在一起变得越来越重要。当大家身处同一物理空间时，那种不期而遇的机缘足以改变人生。”
——查马斯·帕利哈皮蒂亚（Chamath Palihapitiya），Social Capital联合创始人 [26]
除了主会场活动外，RAISE 还设有“配套活动周”，期间将举办专属研讨会、晚宴和交流会，旨在促进合作，助力您加速人工智能发展进程 [2][26]。活动还包含一项奖金池达500万欧元的初创企业竞赛 [2]，展示可能为您的路线图提供灵感的新兴创新。通过把握这些机遇，您可以确保您的 AI 战略始终与最新趋势保持同步，从主权 AI 到自主智能 [2][3]。
结论：构建人工智能就绪型组织的关键步骤
让您的组织做好迎接人工智能的准备，不仅仅是追逐那些最炫目的新工具。关键在于打造一个能够随着人工智能的发展而不断学习、适应和 进化的企业 [36]。数据不会说谎：全面拥抱人工智能的企业成为行业领军者的可能性高出2.5倍 [36]。但关键在于——仅有15%的企业具备有效扩展AI应用的必要能力 [4]。
为了弥合这一差距，需要在多个方面采取行动。 首先，要争取高管层的认可，并配备专项预算。通常，该预算占IT支出的5%至10%。将人工智能计划与业务目标直接挂钩，并确保数据基础坚如磐石。这为何至关重要？数据质量低下每年平均给企业造成1290万欧元的损失。解决这一问题也意味着要弥补技能缺口——68%的企业都提到了这一问题 [36]。基于角色的培训在此方面能发挥巨大作用。
营造一个支持性的环境同样至关重要。鼓励尝试，并将失败视为教训——心理安全感较高的企业成功扩展人工智能应用的可能性要高出67% [36]。伦理治理也应成为优先事项。透明度能建立信任，85%的消费者表示，他们更倾向于信任那些对其AI实践持开放态度的组织 [36]。此外，切勿低估变革管理的重要性——在该领域表现卓越的企业实现转型目标的可能性高出六倍 [36]。
“人工智能的准备就绪并非取决于拥有最先进的技术，而在于拥有一个能够随着人工智能能力的进步而持续学习、适应和进化的组织。”
——李飞飞，斯坦福大学以人为本人工智能研究所联合主任 [36]
从几个高价值的试点项目开始——建议选择2至3个具有明确投资回报率（ROI）且周期为3至6个月的项目。那些专注于战略性、目标明确的试点项目，而非将精力分散的企业，往往能超出投资回报率的预期 [4]。在整个组织内推广人工智能需要投入大量精力，但回报是值得的。大型企业，尤其是年收入超过100亿欧元的企业，在走出实验阶段后，其营收增长速度会加快7个百分点 [4]。
如需了解更多关于成功实现人工智能转型的见解和案例，欢迎参加将于2026年7月8日至9日在巴黎卢浮宫旋转木马厅举行的RAISE峰会，与行业领军人物共聚一堂 [2][26]。
常见问题解答
如果我们的数据杂乱无章或孤立分散，我们该从何入手？
要让数据为人工智能做好准备，第一步是进行数据清洗和整合。首先，评估您当前的数据基础设施。在此基础上，重点对数据进行清洗、结构化处理和 整理，以确保数据的质量和一致性。建立健全的数据治理和整合机制至关重要，这将确保不同部门能够轻松访问和共享数据。
通过这种方式，您将构建一个集中化且具备互操作性的系统，从而消除数据孤岛，并为可扩展的人工智能项目奠定基础。
我们该如何挑选那些真正能带来回报的首批人工智能应用场景？
要识别真正能带来显著改变的AI应用场景，应寻找那些有望将效率、收入或能力提升3至10倍的机遇，而非仅仅追求微小的渐进式收益。建议从那些与核心业务目标高度契合、且能在短期内产生可量化成果的项目入手。 重点关注那些能利用您的专有数据创造竞争优势的领域，并确保所采用的技术足够先进，能够有效落地。这种方法既能最大化投资回报率，又能增强企业对采用人工智能解决方案的信心。
在全公司范围内部署人工智能之前，需要建立什么样的治理机制？
在全组织范围内推广人工智能之前，必须建立一个健全的治理框架。这有助于明确责任归属、实施有效的风险管理，并确保符合《欧盟人工智能法案》等法规的要求。首先，应明确划分各部门的职责，以避免混淆并简化流程。制定促进人工智能合乎伦理使用的政策，并引入全面的风险评估工具，以便尽早识别和缓解潜在问题。
在此过程中，领导层发挥着至关重要的作用。他们应制定一份战略计划，其中应包含技术标准和健全的数据治理措施。该蓝图不仅应指导人工智能的部署，还应确保其符合组织的核心价值观和法律义务。
