AI赋能企业：从小处着手，成就大未来

企业早已意识到人工智能的重要性，但真正的问题并非“AI能做什么”，而是“AI能可靠地做什么”，以及“从哪里开始”。本文将提供一个框架，帮助企业优先选择AI项目，助您在AI浪潮中乘风破浪。

AI并非万能药，它尚不能独立创作小说或经营企业。但其在提升效率方面的作用不容忽视。AI并非取代人力，而是增强人力。在编码领域，AI工具可将任务完成速度提升55%，代码质量提升82%。在各行各业，AI都能自动化重复性任务——例如邮件、报告和数据分析——从而解放人力，专注于更有价值的工作。

然而，AI的成功依赖于高质量的数据。许多企业难以实现AI的可靠运行，是因为数据分散在各个孤岛，整合度低，或者根本不适合AI应用。因此，从小处着手至关重要。

生成式AI更像是一位得力助手，而非全能替代者。无论是起草邮件、总结报告还是优化代码，AI都能减轻负担，提高生产力。关键在于从小项目开始，解决实际问题，逐步积累经验。

面对众多AI应用场景，企业往往难以抉择。因此，一个清晰的评估和优先级排序框架至关重要。它能为决策过程提供结构，帮助企业在商业价值、上市时间、风险和可扩展性之间取得平衡。

本框架融合了实践经验和RICE评分法、成本效益分析等成熟方法，帮助企业专注于真正重要的事情：高效交付成果，避免不必要的复杂性。

为什么不直接使用RICE等现有框架？因为它们未能充分考虑AI的随机性。与传统产品不同，AI的结果存在不确定性。一旦AI出错，后果不堪设想。因此，上市时间和风险至关重要。本框架有助于规避风险，优先选择成功率高、风险可控的项目。

通过调整决策过程，您可以设定切合实际的预期，有效地确定优先级，避免追求过于雄心勃勃的项目而陷入困境。接下来，我们将详细介绍该框架的工作原理以及如何在您的企业中应用它。

AI项目优先级排序框架

1. 商业价值：该项目的影响有多大？它能否增加收入、降低成本或提高效率？它是否与战略目标一致？高价值项目直接解决核心业务需求并带来可衡量的成果。
2. 上市时间：该项目从构思到部署需要多长时间？您是否具备必要的数据、工具和专业知识？技术是否足够成熟？快速实施可以降低风险并更快地创造价值。
3. 风险：可能出现哪些问题？这包括技术风险（AI能否提供可靠的结果？）、采用风险（用户是否会接受该工具？）和合规风险（是否存在数据隐私或监管方面的顾虑？）。低风险项目更适合作为初始尝试。即使只有80%的准确率，是否可以接受？
4. 可扩展性（长期生存能力）：该解决方案能否随着业务增长而发展？考虑该解决方案的长期可行性，以及随着需求增长或变化如何维护和改进。

使用1-5的评分体系对这四个维度进行评分：

• 商业价值：项目的影响力
• 上市时间：实施的现实性和速度
• 风险：所涉及风险的可控性（风险评分越低越好）
• 可扩展性：应用程序能否发展壮大以满足未来的需求

也可以使用T恤衫大小（小、中、大）来代替数字评分。

计算优先级分数：

优先级分数公式。来源：Sean Falconer

风险权重参数α允许您调整风险对分数的影响程度：

• α=1（标准风险承受能力）：风险与其他维度同等重要。这适用于拥有AI经验或愿意平衡风险和回报的组织。
• α>1（风险规避型组织）：风险的影响更大，对高风险项目的惩罚更重。这适用于刚接触AI、在受监管行业运营或在失败可能造成重大后果的环境中的组织。建议值：α=1.5至α=2
• α<1（高风险、高回报方法）：风险的影响较小，有利于雄心勃勃、高回报的项目。这适用于乐于尝试和接受潜在失败的公司。建议值：α=0.5至α=0.9

通过调整α，您可以根据组织的风险承受能力和战略目标调整优先级公式。

这个公式确保商业价值高、上市时间合理、可扩展性强且风险可控的项目排在首位。

让我们来看一个电商公司如何使用这个框架来决定首先启动哪个AI项目。假设您是一家中型电商公司，希望利用AI来改进运营和客户体验。

识别内部和外部的低效之处和自动化机会：

• 内部机会：
  1. 自动化内部会议总结和行动项。
  2. 为新库存生成产品描述。
  3. 优化库存补货预测。
  4. 对客户评论进行情感分析和自动评分。
• 外部机会：
  1. 创建个性化的营销邮件活动。
  2. 实施客户服务聊天机器人。
  3. 为客户评论生成自动回复。

使用四个维度（商业价值、上市时间、风险和可扩展性）评估每个机会。在这个例子中，我们假设风险权重值为α=1。分配分数（1-5）或使用T恤衫大小（小、中、大）并将它们转换为数值。

与关键利益相关者分享决策矩阵，以协调优先级。这可能包括来自营销、运营和客户支持部门的领导者。结合他们的意见，确保所选项目符合业务目标并获得认可。

从小处着手至关重要，但成功取决于从一开始就定义明确的指标。没有指标，就无法衡量价值或确定需要调整的地方。

1. 从小处着手：从生成产品描述的概念验证（POC）开始。使用现有产品数据来训练模型或利用预构建的工具。预先定义成功标准——例如节省的时间、内容质量或新产品发布的速度。
2. 衡量结果：跟踪与目标一致的关键指标。对于此示例，重点关注：
   • 效率：内容团队在手动工作上节省了多少时间？
   • 质量：产品描述是否一致、准确且引人入胜？
   • 业务影响：改进的速度或质量是否导致更好的销售业绩或更高的客户参与度？
3. 监控和验证：定期跟踪诸如投资回报率、采用率和错误率等指标。验证POC结果是否符合预期，并根据需要进行调整。如果某些领域表现不佳，则改进模型或调整工作流程以解决这些差距。
4. 迭代：利用从POC中吸取的经验教训来改进方法。例如，如果产品描述项目表现良好，则扩展解决方案以处理季节性活动或相关的营销内容。逐步扩展可确保您在最大限度地降低风险的同时继续创造价值。

很少有公司一开始就拥有深厚的AI专业知识——这没关系。您可以通过实验来积累经验。许多公司从小型内部工具开始，在低风险环境中进行测试，然后再进行扩展。

这种循序渐进的方法至关重要，因为企业往往存在信任障碍。团队需要相信AI是可靠的、准确的，并且真正有益，然后他们才愿意投入更多或大规模使用它。从小处着手并展示增量价值，您可以建立这种信任，同时降低过度承诺大型、未经验证的计划的风险。

每一次成功都有助于您的团队发展所需的专业知识和信心，以便将来应对更大、更复杂的AI计划。

您无需试图一次性解决所有问题。就像云计算的采用一样，从小处着手，进行实验，并在价值变得清晰时进行扩展。AI也应该遵循同样的方法：从小处着手，学习，然后扩展。专注于以最小的风险交付快速成功的项目。利用这些成功来建立专业知识和信心，然后再扩展到更雄心勃勃的努力。

生成式AI有可能改变企业，但成功需要时间。通过周到的优先级排序、实验和迭代，您可以建立动力并创造持久价值。

Sean Falconer是Confluent的AI企业驻场创业家。