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中小企业的AI战略落地“三步走”
来源: | 作者:蔡晓华?球盟会咨询业务合资人 | 宣布时间: 2025-07-03 | 370 次浏览 | 分享到:
在这个数据驱动的时代，AI技术已经成为企业提升效率、立异产品和效劳、优化客户体验的必要手段。麦肯锡的一项研究标明，那些乐成实施AI战略的企业，其生产力提高了40%以上。但关于资源相对有限、业务流程多样且可能还不敷规范的中小企业而言，AI战略不可照搬大型企业的模式，必须越发务实、聚焦，并且能够快速见到效果，从而建立信心，形成AI正向循环，中小企业AI生长的焦点在于“以业务痛点为导向，以小步快跑为战略，以连续价值创立为目标”的“三步走”：

第一步：明晰偏向与夯实基础 ? 认知与准备

这步是战略的起点，焦点是让企业上下对AI有正确的认知，并摸清自身的“家底”和最迫切的需求。

01

AI认知普及与文化建设

行动：组织全员（尤其是中高层治理者和一线员工）进行基础AI知识培训。内容应偏重于AI是什么、AI能做什么、AI在同行业或类似场景中的应用案例，以及AI将如何影响我们的事情�？梢岳迷谙呖纬獭⑼獠孔医沧蚰诓烤榉窒�。
思考：消除员工对AI的神秘感和潜在担心（如担心被替代），引发他们利用AI工具提升效率的兴趣。要让各人认识到AI是“让人把时间花在更值钱的事上”，而不是“替代人”。
目标：建立全员对AI的基本认知，形成拥抱AI的文化气氛，为后续的推广涤讪思想基础。

02

业务流程梳理与高价值痛点识别

行动：深入剖析企业现有的焦点业务流程，识别那些重复性高、耗时耗力、容易蜕化、依赖人工经验或决策效率低下的环节�？梢越幽伞�3W法”让员工梳理事情中的“耗时坑”：What（每天最耗时的事？）、Why（为什么耗时？）、How（AI怎么帮？）。
思考：哪些痛点是“真需求”，而不是“伪痛点”？优先选择那些解决后能带来显著效率提升或本钱降低的场景。例如，客服流程中的重复问答、营销文案的生成、简单申请的自动化审核、基于经验的库存预测等。
目标：明确AI可以赋能的具体业务场景，形成一份潜在AI应用场景清单，并凭据价值和可行性进行开端排序。

03

数据基础评估与治理计划

行动：评估企业现有数据的来源、类型、数量、质量、存储和治理情况。识别数据孤岛问题，评估数据是否富足且质量高到足以支撑AI应用。
思考：AI的效果很洪流平上取决于数据质量。如果数据基础薄弱，需要先进行数据收罗、清洗、标注和结构化事情。这可能需要引入数据治理工具或建立数据中台（尽管关于中小企业可能是简化版）。
目标：了解企业的数据现状，制定命据收罗、清洗和治理计划，为后续AI应用提供数据支撑。

04

技术与人才华力评估

行动：评估企业现有的IT基础设施（网络、效劳器、盘算资源）是否能支持AI应用。评估内部是否有具备AI相关技术的人才，或者是否有意愿和潜力培养相关人才。
思考：中小企业往往缺乏专业的AI技术团队。初期可以考虑利用成熟的AI平台、SaaS效劳或与外部供应商相助，降低技术门槛和本钱。同时，要计划内部员工的技术提升，特别是让业务人员学会如何使用AI工具（如提示词工程）。
目标：明确企业在技术和人才方面的差别，制定合理的资源获�。ü褐谩⒆饬蕖⑾嘀┖腿瞬排嘌苹�。
评估企业的AI技术能力和资源表（示例）
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第二步：小步快跑与价值验证 ? 试点与验证

第二步是战略的落地，焦点是选择一个切入点，快速实施AI应用，并验证其效果。

01

选择“小而美”的试点项目

行动：从第一阶段识别的潜在场景中，选择1-2个“低危害、高回报”、数据基础相对较好、易于权衡效果的场景作为试点。优先选择那些能让员工“尝到甜头”、快速看到效率提升的场景（如30分钟见效）。
思考：试点项目的乐成是建立信心的要害。不要选择过于庞大或影响焦点业务的场景。例如，自动化生成简单的营销文案、智能回复常见客户问题、自动化处理某个特定类型的表单等。
目标：通过小规模的实践，快速验证AI技术的可行性和价值，积累经验。

02

选择并快速安排合适的AI解决计划

行动：凭据试点项目的具体需求，选择性价比高、易于集成和使用的AI工具或效劳。关于中小企业，可以优先考虑AI办公套件、SaaS化的智能客服系统、内容生成平台等成熟产品。如果需要更定制化的能力，可以考虑基于开源模型进行微调或与专业的AI供应商相助。
思考：制止“明星项目陷阱”，不要投入巨资做华而不实的“面子工程”。选择计划时要考虑本钱控制，可以从免费工具尝鲜开始，逐步过渡到系统化安排。
目标：快速找到并安排能够解决试点场景问题的AI工具或效劳。
差别的AI技术和工具的评估和选择（示例）
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03

将AI“嵌进”现有业务流程

行动：将选定的AI工具或效劳无缝集成到员工日常的事情流程中，而不是让员工特别增加操作办法。例如，将AI文案生成工具集成到内容宣布平台，将智能客服机械人嵌入到客户相同渠道。
思考：制止“让员工多干活”的陷阱。AI应该是助推器，而不是绊脚石。要让工具适应人，而不是人适应工具。
目标：让AI成为员工事情中的自然延伸，降低使用阻力。

04

效果验证与数据收集

行动：设定明确的权衡指标（KPI），如效率提升比例、本钱降低金额、过失率下降幅度、客户满意度变革等。在试点期间连续收集数据，与AI应用前的基线数据进行比照。
思考：用数据说话，量化AI带来的价值。这有助于向治理层和员工证明AI的有效性，为后续的推广提供依据。
目标：验证AI在试点场景中的实际效果，量化其带来的价值。

05

收集反响与经验总结

相同，收集他们的使用体验、遇到的问题和革新建议。总结试点历程中乐成的经验和失败的教训。
思考：这些反响是优化AI应用和推广战略的名贵财产。了解员工的真实感受，有助于更好地进行后续的培训和推广。
目标：提炼试点经验，为后续的规�；乒愫驼铰缘鹘馓峁┮谰�。

第三步：规模推广与连续迭代 ? 评估与迭代

第三步是战略的深化，焦点是将试点乐成的经验复制推广，并凭据业务生长和技术进步连续优化AI应用。

01

基于试点经验进行规模推广

行动：将试点乐成的AI应用推广到更广泛的业务规模、其他部分或分支机构�？梢韵仍诓糠只愿叩耐哦咏型乒�，逐步扩大规模。
思考：推广历程中可能会遇到新的问题，需要凭据实际情况进行调解。要利用试点乐成的案例进行内部宣传，树立标杆。
目标：让更多的员工和业务环节享受到AI带来的价值，扩大AI的应用笼罩面。

02

连续的数据积累与模型优化

行动：在AI应用历程中，建立连续的数据收集机制，积累高质量的业务数据。如果使用的是可训练的模型，按期利用新数据对模型进行微和谐优化，提高其准确性和鲁棒性。
思考：AI模型的性能不是一成稳定的，需要连续的“喂养”和“打磨”。建立反响闭环，将用户行为和过失样本回流到模型训练中。
目标：不绝提升AI应用的智能化水平和效果，使其更好地适应业务变革。

03

探索更多的AI应用场景

行动：基于已有的AI应用经验和对业务的深入理解，结合第一阶段的场景清单，逐步探索和实验在更多业务环节引入AI。例如，利用AI进行市场趋势预测、优化供应链治理、辅助产品设计等。
思考：哪些场景是AI可以带来更大突破性价值的？哪些场景需要更庞大的技术或更多的数据？凭据优先级和可行性逐步推进。
目标：逐步拓展AI在企业内部的应用规模，挖掘更多的潜在价值，实现从点到面的智能化。

04

建设内部AI能力或深化外部相助

行动：随着AI应用的深入和庞漂后的增加，企业需要评估是组建内部AI技术团队（数据科学家、机械学习工程师等）更具优势，照旧与更专业的AI效劳商建立恒久相助关系更经济高效。
思考：如果企业希望构建焦点的AI竞争力，自建团队是须要的。如果需求相对通用或希望快速应用新技术，与外部相助可能更灵活�？梢钥悸腔煜Ｊ�，内部卖力业务理解和应用落地，外部提供技术平台和算法支持。
目标：构建连续支持企业AI生长的能力基础，无论是内部能力照旧外部资源整合能力。

05

连续关注AI技术生长趋势

行动：坚持对AI技术最新生长动态的敏感性，了解新的算法、工具、平台和应用模式（如生成式AI、边沿盘算、AI与IoT融合等）。
思考：新技术可能会带来更好的解决计划或者全新的应用时机。例如，大模型技术的生长极大地降低了内容生成的门槛，为中小企业提供了新的工具。
目标：让企业的AI生长始终坚持在行业前沿，实时抓住新的机缘。

Tips：要害乐成要素与避坑指南

在整个AI生长历程中，有几个要害要素需要特别关注，同时也要警惕一些常见的陷阱：
高层支持与业务驱动：AI战略必须是“一把手”工程，并紧密结合业务需求，解决实际问题。制止“科技主导陷阱”，技术团队不可自嗨，要效劳于业务。
数据基础与质量：高质量的数据是AI乐成的基石。重视数据治理，制止“数据富有陷阱”，不是数据多就好，要害是数据质量和可用性。
人才培养与引进：建立具备AI技术的团队或与外部相助。重视对现有员工的培训，让他们学会使用AI工具，制止“人才断层”。
连续学习与迭代：AI生长是一个连续优化的历程。接受“先上线后迭代”的理念，制止“完美应用陷阱”。
相助同伴选择：选择可靠、专业的AI供应商或效劳商�？梢钥悸翘峁┟夥裀OC验证的效劳商，降低危害。
本钱控制：中小企业对本钱敏感，要选择性价比高的计划，可以从低本钱甚至零本钱的通用工具开始，逐步增加投入。
危害治理与合规：关注数据隐私、模型偏见、宁静漏洞等危害，建立相应的治理机制。特别是涉及敏感数据时，要重视合规性。

结

语

关于中小企业而言，AI不是遥不可及的未来，而是当下提升竞争力的重要工具。乐成的要害在于找准切入点，以解决实际业务问题为焦点，接纳“小步快跑、试点先行、连续迭代”的战略。从认知普及到基础夯实，从试点验证到规模推广，每一步都要走得扎实的话，按本文的看法就能“三步成诗”，虽然有外部专业团队保驾会走的越发稳健。
笔者有句口头禅：AI大时代，AII in AI ！让我们进入AI用好AI，剩下的，交给人来创立更高的价值。
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球盟会咨询团队与外部AI专家可以为企业AI转型升级提供的专业咨询项目，笼罩“战略—技术—运营—风控—培训”全链效劳体系，主要可归纳为以下五类焦点项目：
1、企业AI战略计划和辅助落地实施等效劳； 
2、企业定制基于AI大模型技术的业务系统；
3、企业推动AI与业务流程、人力资源的深度协同的运营优化与组织厘革；
4、为企业提供AI系统化的危害治理，规避潜在的数据、技术、执法陷阱等风控治理；
5、AIGC技术的企业内部培训，包括AIGC工具应用、数据治理、AI 智能体开发、企业AI大模型训练等技术等。
球盟会咨询业务合资人蔡晓华，擅长AI战略与企业文化，著有新书《企业AIGC进化论》，接待交流相助。


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