股票市场配资来帮助企业定位和制定行动计划

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昨天的单仁行，我们讲到了AI时代领导者思维的转变。

变革的勇气、对业务的重新定义、良好的数据环境、聚焦于真实的商业价值，保持开放和学习的心态是领导者推动变革的重要前提。

但是，想要转化为切实的业务成果，还需要一个结构化、可操作的实施框架。

所以，我们整合了麻省理工MIT、谷歌以及波士顿咨询公司这些顶尖机构的见解，来看看有哪些好的案例以及行动手册。

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在启动任何变革计划之前，领导者必须对企业目前的状态有一个清醒的认知。

MIT根据企业AI成熟度提供了一个分析模型，来帮助企业定位和制定行动计划。

第一阶段是实验与准备。

这个阶段的重点是教育和普及AI。

也就是去提升员工的AI素养，让大家了解什么是AI，制定初步的AI使用政策，让大家养成使用AI的习惯，在工作环节中去分辨人际协作的边界。

像在今年的2月份，我就给单仁牛商全员去讲AI，告诉大家，我们要成为AI增强型组织，未来100天，每个人都要学会在工作中去运用AI，并且提交报告，公司统一出案例和流程标准。

我特别把AI增强型组织拆成了三维模型，从实时的进化、人机协同到全面智能去让大家理解。

目的就是让我们每个职场人都能有一个共识，把自己重塑为"智能增强型人才"，一方面是消除大家恐惧AI的心理，另一方面，就是要告诉大家，把AI带来的技术颠覆转化为职业升级的催化剂，放大自己的能力。

就像以前我们有什么不懂，就会习惯性百度一下，那现在就要养成不懂就AI一下。

它跟搜索引擎最大的区别在于，AI能够深入理解用户的意图，而且不需要像一般的通用大模型一样提供非常精细、非常具体的操作指令。

也就是只要梳理清楚一个提问的框架，就能用“背景+任务+要求+补充”实时去学习。

就像对我们单仁牛商的工作来说，我们的客户遍布各个行业，特别是各个制造业，有传统的制造企业，有新兴的科技企业，哪怕是在同一个行业，我们也有不同的客户，但他们的模式不同，产品卖点不一样、应用场景不一样。

那么，假如我们要去触达和服务他们，是不是要提前深入了解客户所在行业、所在企业，业务结构、公司模式，创业历程的详细信息？

甚至跟对方沟通的时候，不需要客户做基本介绍，我们就能够讲出自己独特的见解？

所以，这个时候就是学会把专业领域的问题，借助于AI进行实时解答。

第二阶段，就是构建试点。

也就是企业通过试点项目来验证AI的商业价值，制定绩效指标，开始转变自己的业务。

这个阶段就是确保了AI从一开始就与业务目标和企业价值观紧密对齐，从“1个工具+1个场景”针对核心业务目标进行试点，明确工具清单、使用场景，去尝试在哪些环节我们可以用AI提高效率，创造价值。

这里最大的挑战是管理方式的转型，从传统的“命令-控制”管理模式，转向“教练-沟通”模式。

因为技术本身无法创造价值，使用它的人才是关键。

这也就凸显了第一步打下的基础，把持续学习AI融入日常工作流程，当员工感受到AI能帮助他们更好地完成工作的时候，项目的展开和业务的转型也就会自然发生了。

第三阶段是开发AI工作方式。

这个阶段的目标是实现AI的全流程应用，也就是不止是在某一个环节使用AI，而是学会集成各种大模型以及针对特定功能的AI工具去创造性完成工作。

这其实就是我在AI增强型组织讲到的第三层模型，AI工具矩阵的智能层。

今天在各种业务领域、应用场景其实已经有很多好用的AI了，举一个简单的例子，今天写代码的AI工具已经非常细分了。

如果是需要全中文界面和交互逻辑，可以选择字节的Trae，如果是熟悉GitHub的用户，就可以选择Copilot，如果是针对阿里云生态的代码，那就可以选择阿里的通义灵码，如果是对开源模型进行定制化开发，Llama又是不错的选择。

同样，在营销方面，我们又在营销内容创作的基础上，把视频剪辑、数字人、关键词梳理、平台分发以及针对AI搜索的AI喂养集成在了文思子牙上。

也就是未来我们会形成一个AI工具矩阵，任何一个场景和应用都会有相匹配的AI工具。

我们要做的就是掌握足够多的AI工具，去跨界解决不同领域的问题，这就是AI时代企业竞争的核心价值之一。

第四阶段是实现AI就绪状态。

也就是AI开始嵌入到企业的各级业务决策当中，同时，企业不仅在内部大规模使用和部署AI，甚至开始把AI能力给客户提供高度定制化的产品服务，开辟新的商业模式。

当然，这个阶段的企业还非常少，在全球范围内也只有少数的顶尖企业。

我们也可以参考这个模型，明确企业当前所处的阶段，找到进入下一个阶段的关键能力。

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同时，我们参考波士顿咨询公司以及谷歌的调研，也给AI的转型设立了一个行动计划。

首先是愿景。

企业是不是已经为2025年和未来制定了一个AI优先的战略愿景？

领导者有没有找到当前业务模式中，有哪些部分可以用AI来降本增效以及创造新的价值？

第二是投资与回报。

企业在AI上的支出是不是清晰的业务成果驱动，还是在追逐AI技术的潮流？

企业有没有建立了一套严格的绩效流程和标准，用来追踪和衡量AI项目的投资回报率？

第三是数据。

企业的数据是统一收集和管理在平台上，还是被锁定在各个部门的孤岛之中？有没有定期复盘和分析数据的习惯？

第四是人才与文化。

企业有没有一个具体的计划来提升全体员工的AI技能，营造一个AI组织文化？

谁是企业在AI转型当中的关键技术提供者和合作伙伴？

第五个，就是AI对业务的应用。

在谷歌云当中，我们看到了谷歌记录了全球601个企业的AI应用案例。

我们把这些案例做了分类。

1、客户代理，让AI直接面向客户，提供服务和互动，像大众汽车在自己的车载应用中内置AI助手，让AI来回答车主关于车辆操作、导航的各种问题，国内的车企目前也都具备了类似的功能。

2、员工代理，让AI去赋能内部员工，提升生产力，像Uber就给客服开发了AI工具，能自动总结客户沟通记录，提高工作效率。

3、创意代理，让AI辅助生成创意内容，像欧莱雅利用AI生成营销文案和视觉素材。

4、数据代理，让AI负责处理和分析数据，提供用户洞察，比如宝马的供应链数字孪生，字节跳动的火山引擎就是生产个性化内容和数据分析解决方案。

5、代码代理，让AI来辅助软件开发，像阿里、腾讯都在使用定制化的代码助手来加速编程。

6、安全代理，让AI来负责网络安全和风险监控，这个主要集中在金融业。

这就明确企业对AI应用的规划，到底要投入到哪个方向。

当然，对于我们这些中小企业来说，AI转型之旅并不是要花多少钱，组建多大的团队。

而是从一个清晰、具体的业务问题开始，找到值得信任的合作伙伴，选择一个合适的AI工具，快速验证价值，拿到结果，然后逐步迭代。

最终的目标不是购买AI，而是触达更多的用户，更深刻地理解市场需求，把AI无缝融入到企业的经营当中。

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责任编辑 | 罗英凡

图片均来源于网络

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