在这个数据驱动的时代，AI技术已经成为企业提升效率、创新产品和服务、优化客户体验的必要手段。麦肯锡的一项研究表明，那些成功实施AI战略的企业，其生产力提高了40%以上。但对于资源相对有限、业务流程多样且可能还不够规范的中小企业而言，AI战略不能照搬大型企业的模式，必须更加务实、聚焦，并且能够快速见到成效，从而建立信心，形成AI正向循环，中小企业AI发展的核心在于“以业务痛点为导向，以小步快跑为策略，以持续价值创造为目标”的“三步走”：这步是战略的起点，核心是让企业上下对AI有正确的认知，并摸清自身的“家底”和最迫切的需求。
行动：组织全员（尤其是中高层管理者和一线员工）进行基础AI知识培训。内容应侧重于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将如何影响我们的工作。可以利用在线课程、外部专家讲座或内部经验分享。
思考：消除员工对AI的神秘感和潜在担忧（如担心被替代），激发他们利用AI工具提升效率的兴趣。要让大家认识到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的文化氛围，为后续的推广奠定思想基础。
行动：深入分析企业现有的核心业务流程，识别那些重复性高、耗时耗力、容易出错、依赖人工经验或决策效率低下的环节。可以采用“3W法”让员工梳理工作中的“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成本降低的场景。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，并根据价值和可行性进行初步排序。
行动：评估企业现有数据的来源、类型、数量、质量、存储和管理情况。识别数据孤岛问题，评估数据是否充足且质量高到足以支撑AI应用。
思考：AI的效果很大程度上取决于数据质量。如果数据基础薄弱，需要先进行数据采集、清洗、标注和结构化工作。这可能需要引入数据治理工具或建立数据中台（尽管对于中小企业可能是简化版）。目标：了解企业的数据现状，制定数据采集、清洗和管理计划，为后续AI应用提供数据支撑。行动：评估企业现有的IT基础设施（网络、服务器、计算资源）是否能支持AI应用。评估内部是否有具备AI相关技能的人才，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服务或与外部供应商合作，降低技术门槛和成本。同时，要规划内部员工的技能提升，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距，制定合理的资源获取（购买、租赁、合作）和人才培养计划。第二步是战略的落地，核心是选择一个切入点，快速实施AI应用，并验证其效果。
行动：从第一阶段识别的潜在场景中，选择1-2个“低风险、高回报”、数据基础相对较好、易于衡量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：试点项目的成功是建立信心的关键。不要选择过于复杂或影响核心业务的场景。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：通过小范围的实践，快速验证AI技术的可行性和价值，积累经验。行动：根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工具或服务。对于中小企业，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供应商合作。思考：避免“明星项目陷阱”，不要投入巨资做华而不实的“面子工程”。选择方案时要考虑成本控制，可以从免费工具尝鲜开始，逐步过渡到系统化部署。目标：快速找到并部署能够解决试点场景问题的AI工具或服务。行动：将选定的AI工具或服务无缝集成到员工日常的工作流程中，而不是让员工额外增加操作步骤。例如，将AI文案生成工具集成到内容发布平台，将智能客服机器人嵌入到客户沟通渠道。思考：避免“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成为员工工作中的自然延伸，降低使用阻力。行动：设定明确的衡量指标（KPI），如效率提升比例、成本降低金额、错误率下降幅度、客户满意度变化等。在试点期间持续收集数据，与AI应用前的基线数据进行对比。
思考：用数据说话，量化AI带来的价值。这有助于向管理层和员工证明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。沟通，收集他们的使用体验、遇到的问题和改进建议。总结试点过程中成功的经验和失败的教训。
思考：这些反馈是优化AI应用和推广策略的宝贵财富。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，为后续的规模化推广和策略调整提供依据。第三步是战略的深化，核心是将试点成功的经验复制推广，并根据业务发展和技术进步持续优化AI应用。
行动：将试点成功的AI应用推广到更广泛的业务范围、其他部门或分支机构。可以先在部分积极性高的团队进行推广，逐步扩大范围。
思考：推广过程中可能会遇到新的问题，需要根据实际情况进行调整。要利用试点成功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的应用覆盖面。行动：在AI应用过程中，建立持续的数据收集机制，积累高质量的业务数据。如果使用的是可训练的模型，定期利用新数据对模型进行微调和优化，提高其准确性和鲁棒性。思考：AI模型的性能不是一成不变的，需要持续的“喂养”和“打磨”。建立反馈闭环，将用户行为和错误样本回流到模型训练中。目标：不断提升AI应用的智能化水平和效果，使其更好地适应业务变化。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，逐步探索和尝试在更多业务环节引入AI。例如，利用AI进行市场趋势预测、优化供应链管理、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？哪些场景需要更复杂的技术或更多的数据？根据优先级和可行性逐步推进。
目标：逐步拓展AI在企业内部的应用范围，挖掘更多的潜在价值，实现从点到面的智能化。行动：随着AI应用的深入和复杂度的增加，企业需要评估是组建内部AI技术团队（数据科学家、机器学习工程师等）更具优势，还是与更专业的AI服务商建立长期合作关系更经济高效。
思考：如果企业希望构建核心的AI竞争力，自建团队是必要的。如果需求相对通用或希望快速应用新技术，与外部合作可能更灵活。可以考虑混合模式，内部负责业务理解和应用落地，外部提供技术平台和算法支持。
目标：构建持续支持企业AI发展的能力基础，无论是内部能力还是外部资源整合能力。行动：保持对AI技术最新发展动态的敏感性，了解新的算法、工具、平台和应用模式（如生成式AI、边缘计算、AI与IoT融合等）。思考：新技术可能会带来更好的解决方案或者全新的应用机会。例如，大模型技术的发展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发展始终保持在行业前沿，及时抓住新的机遇。在整个AI发展过程中，有几个关键要素需要特别关注，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。避免“科技主导陷阱”，技术团队不能自嗨，要服务于业务。数据基础与质量：高质量的数据是AI成功的基石。重视数据治理，避免“数据富有陷阱”，不是数据多就好，关键是数据质量和可用性。人才培养与引进：建立具备AI技能的团队或与外部合作。重视对现有员工的培训，让他们学会使用AI工具，避免“人才断层”。持续学习与迭代：AI发展是一个持续优化的过程。接受“先上线后迭代”的理念，避免“完美应用陷阱”。合作伙伴选择：选择可靠、专业的AI供应商或服务商。可以考虑提供免费POC验证的服务商，降低风险。成本控制：中小企业对成本敏感，要选择性价比高的方案，可以从低成本甚至零成本的通用工具开始，逐步增加投入。风险管理与合规：关注数据隐私、模型偏见、安全漏洞等风险，建立相应的管理机制。特别是涉及敏感数据时，要重视合规性。对于中小企业而言，AI不是遥不可及的未来，而是当下提升竞争力的重要工具。成功的关键在于找准切入点，以解决实际业务问题为核心，采取“小步快跑、试点先行、持续迭代”的策略。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，按本文的观点就能“三步成诗”，当然有外部专业团队保驾会走的更加稳健。
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，交给人来创造更高的价值。和君咨询团队与外部AI专家可以为企业AI转型升级提供的专业咨询项目，覆盖“战略—技术—运营—风控—培训”全链服务体系，主要可归纳为以下五类核心项目：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变革；4、为企业提供AI系统化的风险管理，规避潜在的数据、技术、法律陷阱等风控管理；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。和君咨询业务合伙人蔡晓华，擅长AI战略与企业文化，著有新书《企业AIGC进化论》，欢迎交流合作。
