谭寅亮：中国企业AI转型：迈向智能时代的五大关键步骤

AI转型不是一次性的技术采购，而是一场涉及战略、流程、文化、机制的系统性变革。中国企业AI转型的“ADOPT”模型，包括五个关键步骤：Awareness（认知转变）、Data（数据治理）、Operation（应用落地）、People（组织与文化变革）、iTerate（持续迭代）。这五步构成了企业迈向人工智能时代的路径图，既有逻辑先后，又在实践中相互作用、循环演进。
1.认知转变（Awareness）：从观望到主动拥抱
现实中，不少企业存在两类认知偏差：一类是过度乐观，寄望AI“一步到位”解决所有问题；另一类是过度谨慎，担心投入巨大而回报不确定。认知转变需要企业高层率先行动，通过高管培训、内部宣讲、试点项目和外部标杆案例，形成从观望到主动拥抱AI的共识。对员工而言，关键是让他们看到AI能带来的实用价值，而不是单纯的技术炫技。
2.数据治理（Data）：夯实智能化的基座
现实中，不少企业的数据分散在各个部门的信息孤岛，数据质量参差不齐。数据治理的重点在于“统”和“治”。一方面，企业需制定清晰的数据战略，将分散的数据资源整合成共享的“数据池”，打破部门壁垒，让数据流动起来。另一方面，要建立数据质量管控和数据安全体系，确保数据完整、一致、可靠。
3. 应用落地（Operation）：打通AI落地的“最后一公里”
从概念到实效，关键在于应用落地。有了数据基础，企业需要让AI真正融入业务流程，实现价值创造。这一步常被形容为打通AI落地的“最后一公里”。
要提升AI应用落地成功率，企业应注重以下几点：其一，聚焦业务价值选场景。优先选择那些能解决实际痛点、产生直接效益的AI应用场景，小步快跑而非贪大求全。其二，强化跨部门协同。IT部门、业务部门和AI专家应组建联合团队，在项目初期就充分沟通需求和限制，共同解决模型部署过程中的技术与业务衔接问题。其三，采用敏捷迭代的实施方法。先通过小范围试点验证效果，再逐步推广扩大战果，同时根据反馈不断优化模型和流程。只有将AI嵌入日常运营，变成业务流程的一部分，才能真正发挥其价值。
4. 组织与文化变革（People）：激发人机协同的潜能
技术要落地，最终离不开人的因素。AI转型不仅是技术工程，更是一场组织和文化的变革。员工的观念、技能，以及组织的管理方式、激励机制都需要随之调整。
在组织层面，领导的支持与参与至关重要。高层应亲自挂帅AI转型项目，明确传递“AI时代我们拥抱变化”的信号。中层管理者则需要接受相应的培训，学会利用数据和AI工具来决策和管理团队。在人才方面，企业可以通过内部培训提升现有员工的数据和数字技能，同时从外部引进AI领域的专业人才，形成互补的人才梯队。
5. 持续迭代（iTerate）：在实践中进化，实现良性循环
AI转型不是一蹴而就的项目，而是持续演进的旅程。成功将一个AI应用上线，并不意味着大功告成。相反，这往往只是新的开始。AI模型需要随着环境和数据的变化不断更新；员工的技能也需要与时俱进；新的业务需求会催生新的AI应用场景。如果把AI项目当作一次性投入而缺乏后续迭代，那么很可能出现ROI不达预期，项目逐渐失去支持的情况。因此，企业要将AI迭代优化的机制融入日常运作中，形成反馈-改进的闭环。

作者系中欧国际工商学院决策科学和管理信息系统学教授谭寅亮

来源 | 商学院杂志