一、導(dǎo)向：關(guān)于AI，企業(yè)到底想要什么？

這是AI戰(zhàn)略規(guī)劃的起點，也是最容易被糊弄過去的一步。很多企業(yè)在啟動AI項目時，甚至沒有一個誠實的“導(dǎo)向”。如果你去問一位CEO：“為什么要搞AI？”可能會說：“為了降本增效?！边@聽起來沒錯，但這是一句正確的廢話。

如果把AI僅僅定義為“降本增效”的工具，那么AI戰(zhàn)略規(guī)劃在第一天就封頂了。頂多是給現(xiàn)在的馬車裝了一個電動雨刮器，而不是換上內(nèi)燃機 。在做規(guī)劃之前，決策層必須要在內(nèi)部達成共識，把AI的“戰(zhàn)略導(dǎo)向”釘死在以下三個層級中的某一個。注意，這不是多選題，是單選題 。

1. 做“工具”（效率導(dǎo)向）

如果企業(yè)的護城河非常深，業(yè)務(wù)模式極度成熟，僅僅是人手不夠用，或者流程太繁瑣，那么導(dǎo)向就是“工具”。 這時候，AI就是一個超級實習(xí)生。規(guī)劃重點在于采購現(xiàn)成的AI工具，解決具體的、局部的痛點。比如客服忙不過來，買個客服機器人；寫代碼太慢，買個Copilot。 這叫“戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)入”。它的特點是見效快，但也意味著天花板很低。只是給你現(xiàn)有的業(yè)務(wù)打補丁，不會改變命運 。

2. 做“能力”（業(yè)務(wù)導(dǎo)向）

這層導(dǎo)向更有野心。希望AI不僅是幫員工省力，而是要改變業(yè)務(wù)的邏輯。 比如，以前供應(yīng)鏈決策是靠老采購員的經(jīng)驗，加上幾張Excel表拍腦袋定的?，F(xiàn)在，希望AI能整合天氣、物流、歷史銷量，給出庫存建議 。這時候，AI不再是一個工具，它成了企業(yè)的一種“核心能力”。 如果選這個導(dǎo)向，AI戰(zhàn)略規(guī)劃就不再是買軟件那么簡單，需要治理數(shù)據(jù)，需要重構(gòu)流程。

3. 做“武器”（競爭導(dǎo)向）

這是最高維度的導(dǎo)向。目標(biāo)不是“更好”，而是“不同”。 希望利用AI重構(gòu)商業(yè)模式，創(chuàng)造出競爭對手無法復(fù)制的體驗。比如，原本是一家賣英語教材的出版社，通過AI，變成了一家提供“1對1蘇格拉底式教學(xué)”的教育科技公司。 這時候，AI是核心競爭力，是手里的一把槍 。

我的建議是：不要一上來就喊口號說要“做武器”，但也絕不能滿足于“做工具”。大多數(shù)中大型企業(yè)，最務(wù)實的導(dǎo)向是從“工具”切入，快速向“能力”躍遷。只有定好了這個調(diào)子，后面所有的投入、預(yù)算、甚至是流血犧牲，才值當(dāng)。一把手必須清楚：這筆錢，買的是“省事”，還是“未來”？

二、范疇：涵蓋27個器官的手術(shù)

導(dǎo)向定好了，接下來就是“范疇”。這是容易被低估的環(huán)節(jié)。絕大多數(shù)管理者認為，AI規(guī)劃的范疇就在“IT部”或者“數(shù)字化中心”。

大錯特錯。

AI不是一個外掛軟件，它是一柄“重力錘”。當(dāng)它砸向企業(yè)時，它震碎的不是服務(wù)器，而是組織運轉(zhuǎn)最底層的27個系統(tǒng)要素。AI規(guī)劃的范疇，必須覆蓋27個點。為了方便理解，我把它們歸納為三個戰(zhàn)場。

戰(zhàn)場一：權(quán)力的再分配（結(jié)構(gòu)與決策）

你以為AI只是在處理數(shù)據(jù)？不，它在動搖權(quán)力。

• 中層管理的消亡：在傳統(tǒng)的金字塔結(jié)構(gòu)里，中層管理者的核心價值是“上傳下達”。但AI讓信息實現(xiàn)了扁平化流動，高層能直接看到前線炮火，基層能直接獲取戰(zhàn)略指令，企業(yè)的規(guī)劃里，有沒有考慮過，這些喪失了“信息差”的中層該去哪？

• 決策權(quán)的移交：以前審批靠人，是為了風(fēng)控。現(xiàn)在AI能基于規(guī)則瞬間完成低風(fēng)險審批，那么，在這個范疇里，必須界定：哪些權(quán)力必須給人？哪些權(quán)力可以給AI？如果AI批錯了，誰坐牢？

這是最棘手的部分，也是人性的深水區(qū)。

• 薪酬：如果一個員工用AI把三天的工作在三分鐘內(nèi)做完了，該給他發(fā)三天的工資，還是三分鐘的工資？ 如果薪酬體系還是基于“工時”或“苦勞”，那就是在懲罰使用AI的人。戰(zhàn)略規(guī)劃必須包含薪酬機制的重構(gòu)：從為“動作”付費，轉(zhuǎn)變?yōu)闉椤皟r值”付費

• 人才的篩選：現(xiàn)在的招聘標(biāo)準(zhǔn)里，寫滿了對過去經(jīng)驗的要求。但在AI時代，經(jīng)驗是最容易貶值的。戰(zhàn)略規(guī)劃的范疇必須包含對“AI協(xié)同力”的考核——哪怕是招一個文員，也要看他會不會用AI解決非結(jié)構(gòu)化問題

戰(zhàn)場三：效率的硬著陸（流程與數(shù)據(jù)）

這是基礎(chǔ)建設(shè)，是把地基打穿。

• 流程的“去人化”：現(xiàn)在的SOP（標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序）是為人寫的，充滿了為了防范人類犯錯而設(shè)置的繁瑣步驟。AI規(guī)劃要求我們重新審視每一個環(huán)節(jié)：這里真的需要人嗎？能不能讓AI直接閉環(huán)？

• 數(shù)據(jù)的孤島爆破：沒有數(shù)據(jù)，AI就是個傻子。但數(shù)據(jù)都鎖在各個部門的抽屜里。規(guī)劃必須包含一項“暴力拆遷”工程——打破部門墻，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座

  所以，當(dāng)公司列AI戰(zhàn)略規(guī)劃的“范疇”時，不要只列出“采購XX模型”、“部署XX服

務(wù)器”。而要列出：組織架構(gòu)怎么調(diào)？薪酬怎么改？流程怎么變？數(shù)據(jù)怎么通？

如果這27個要素只動了其中一兩個，剩下的舊要素就會像免疫系統(tǒng)一樣，把AI項目當(dāng)作病毒殺手。

27個要素，如下：

1. 組織架構(gòu)的“信息樞紐”崩塌

2. 匯報關(guān)系的價值遷徙

3. 決策機制的速度與理性

4. 人與AI的權(quán)責(zé)分配

5. 部門協(xié)作的“數(shù)據(jù)墻”

6. 薪酬激勵：AI產(chǎn)出的收益權(quán)

7. 績效管理：從“產(chǎn)出量”到“價值創(chuàng)造”

8. 人才發(fā)展：核心人才的重新定義

9. 招聘選拔：AI協(xié)同能力的識別

10. 培訓(xùn)體系：AI與業(yè)務(wù)的融合

11. 員工關(guān)系：焦慮的透明溝通

12. 業(yè)務(wù)流程的“可AI化”識別

13. 審批流程的分級與提速

14. 制度規(guī)范與“AI行為邊界”

15. 標(biāo)準(zhǔn)體系的“AI質(zhì)量”

16. 合規(guī)管理與實時監(jiān)控

17. 數(shù)據(jù)管理的孤島與平臺

18. 信息系統(tǒng)的互聯(lián)互通

19. 知識管理的“沉淀與調(diào)用”

20. 文檔管理的智能檢索

21. 客戶管理的畫像與預(yù)測

22. 項目管理的排期與預(yù)警

23. 供應(yīng)鏈管理的庫存與決策

24. 質(zhì)量管理的實時監(jiān)控

25. 戰(zhàn)略規(guī)劃的敏捷性

26. 企業(yè)文化的“AI融合”

27. 變革管理的“小步快跑”

三、任務(wù)：

把“虛”的戰(zhàn)略翻譯成“實”的清單

有了導(dǎo)向，劃定了范疇，現(xiàn)在我們面臨的是：怎么干？戰(zhàn)略是抽象的，執(zhí)行是具象的。管理者最頭疼的就是怎么把“我們要全面擁抱AI”這句話，變成員工周一早上9點能執(zhí)行的任務(wù)。

這里，我要引入一套“任務(wù)體系化方法論”。這套方法論原本是用來梳理客戶需求的，但它也適合用來梳理企業(yè)內(nèi)部的AI戰(zhàn)略任務(wù) 。我們需要像對待客戶一樣，對待自己的戰(zhàn)略落地。把“AI戰(zhàn)略”當(dāng)成一個模糊的需求，然后通過四個步驟，把它翻譯成一張可執(zhí)行的“任務(wù)清單”。

第一步：結(jié)構(gòu)化整合（把碎片拼成圖）

企業(yè)內(nèi)部關(guān)于AI的需求往往是碎片的。財務(wù)說要自動報銷，銷售說要自動寫郵件，老板說要個駕駛艙。 這時候，不能來一個做一個。規(guī)劃組必須把這些零散訴求按管理維度（戰(zhàn)略/運營/職能/監(jiān)督）進行歸類 。 比如，把“客服機器人”、“銷售話術(shù)輔助”、“售后工單分析”全部打包進“營銷服務(wù)一體化”這個大任務(wù)包里。這樣你看到的不再是滿地的碎片，而是幾個清晰的戰(zhàn)役。

第二步：分層拆解（給不同的人派不同的活）

任務(wù)打包好后，不能直接丟給執(zhí)行層，必須進行分層拆解。

• 高層戰(zhàn)略級任務(wù)：比如“重構(gòu)供應(yīng)鏈決策模型”。這是給VP級別的人背的指標(biāo)，關(guān)注的是商業(yè)模式的優(yōu)化。

• 中層執(zhí)行級任務(wù)：比如“建立供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)中臺”、“統(tǒng)一各倉庫數(shù)據(jù)口徑”。這是給部門總監(jiān)的活，關(guān)注的是流程協(xié)同。

• 基層操作級任務(wù)：比如“采購員使用AI助手進行比價”、“庫管員使用AI識別貨物”。這是給一線員工的活，關(guān)注的是工具落地。 每一層都有AI的任務(wù)，每一層的邏輯都不一樣。

這是最關(guān)鍵的一步。很多AI項目爛尾，是因為只有“動作”，沒有“閉環(huán)”。 我們在規(guī)劃每一個任務(wù)時，必須強行補全它的執(zhí)行鏈路和價值鏈路。

• 輸入是什么？（數(shù)據(jù)從哪來？質(zhì)量夠不夠？）

• 執(zhí)行規(guī)則是什么？（AI怎么處理？誰來監(jiān)督？）

• 輸出是什么？（生成什么結(jié)果？怎么交付？）

• 兜底方案是什么？（AI掛了或者算錯了怎么辦？） 如果不把兜底方案寫進任務(wù)書，一旦出事，全公司都會質(zhì)疑AI的可靠性。

真正的戰(zhàn)略規(guī)劃，不能只聽業(yè)務(wù)部門喊餓，還要知道他們?nèi)笔裁礌I養(yǎng)。 業(yè)務(wù)部門通常只關(guān)注“好用”，而規(guī)劃者要關(guān)注“合規(guī)”與“安全”。需要強制加入一些業(yè)務(wù)部門未提及但必須做的隱性任務(wù)。比如：數(shù)據(jù)隱私保護機制、AI倫理審查委員會、知識產(chǎn)權(quán)合規(guī)性檢查 。這些任務(wù)平時不顯山露水，但決定了AI能走多遠。

通過這四步，就得到了一份《AI戰(zhàn)略落地任務(wù)執(zhí)行清單》。它不再是虛無縹緲的說辭，而是甚至可以精細到“下周三之前完成財務(wù)數(shù)據(jù)清洗規(guī)則制定”的具體指令。

四、部署：智能應(yīng)當(dāng)棲息何處？

有了任務(wù)清單，很多管理者認為下一步就是“買服務(wù)器”或者“開通云賬號”。且慢。

在這里，絕大多數(shù)規(guī)劃會犯一個隱蔽的錯誤：錯配。

我們往往以為AI部署是純技術(shù)架構(gòu)問題，是CTO的事。但作為決策者，必須意識到，這是關(guān)于“智能應(yīng)當(dāng)在何處棲息”的問題。需要決定的，是把算力資源和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，放在云端（Cloud）、邊緣（Edge），還是終端（End）？

這不單是技術(shù)問題，這是成本、效率與安全的權(quán)衡。

1. 別被SaaS慣壞了思維

過去十幾年，我們習(xí)慣了SaaS模式——一切上云。但在AI時代，這個邏輯行不通了。 想象一下，一輛自動駕駛汽車看到前方有障礙物，如果它必須把圖像傳到千里之外的云端，等云端分析完再傳回剎車指令，這幾百毫秒的延遲就是生與死的距離 。 所以，你的部署規(guī)劃不能只有“云”。

2. 三個棲息地的選擇邏輯

在規(guī)劃具體的任務(wù)時，要為每一個任務(wù)匹配它最適合的“棲息地”：

• 云端（Cloud）：帝國的圖書館。

• • 適用場景：需要海量歷史數(shù)據(jù)、不需要毫秒級響應(yīng)的任務(wù)。比如年度財務(wù)審計、新藥分子篩選、全渠道銷售預(yù)測

  • 代價：高昂的帶寬費、隱私泄露風(fēng)險、以及不可避免的網(wǎng)絡(luò)延遲 。

• 邊緣（Edge）：前線的哨所。

• • 適用場景：需要快速反應(yīng)、但又不想把所有垃圾數(shù)據(jù)都傳上云的任務(wù)。比如工廠流水線的質(zhì)檢。你在產(chǎn)線旁放一臺服務(wù)器（邊緣），它能實時判斷良品與次品，只把次品數(shù)據(jù)上傳云端。這樣既保證了速度，又節(jié)省了80%的帶寬成本

  • 核心價值：就近服務(wù)，數(shù)據(jù)過濾。

• 終端（End）：貼身的侍衛(wèi)。

• • 適用場景：極致隱私、或者沒有網(wǎng)絡(luò)的地方。比如手機里的相冊分類、礦井下的監(jiān)測設(shè)備。數(shù)據(jù)不出設(shè)備，這是對隱私最極致的保護，也是對穩(wěn)定性的最大保障

在真實的規(guī)劃中，很少有純粹的單選題。公司的規(guī)劃圖紙通常是“混合部署”的交響樂。 舉個例子，如果規(guī)劃的是一個智慧巡檢系統(tǒng)：

• 端：無人機上的芯片負責(zé)實時避障（保命）；

• 邊：降落后的地面站負責(zé)分析細微裂紋（保質(zhì)）；

• 云：總部數(shù)據(jù)中心負責(zé)根據(jù)所有數(shù)據(jù)優(yōu)化算法，第二天再推送到無人機上（保智）。

所以，在AI戰(zhàn)略規(guī)劃中，必須有一張明確的“端-云-邊布局圖”。要清楚地標(biāo)出：哪些腦子長在云端？哪些腦子長在設(shè)備上？

五、運維：不是修電腦，是治理生態(tài)

最后，我們談?wù)劇斑\維”。在傳統(tǒng)的IT語境里，運維就是保證服務(wù)器不宕機。但在AI戰(zhàn)略里，運維的含義要深遠得多。AI不是死物，它更像是一個不斷進化的生物體。如果用“交鑰匙”的心態(tài)做AI，交付那天就是它死亡的開始。AI戰(zhàn)略的運維，本質(zhì)上是組織生態(tài)的治理。

1. 治理：從“一把手工程”到“委員會制度”

我們在啟動期強調(diào)“一把手”必須懂邏輯，但在運維期，必須有人負責(zé)整體協(xié)調(diào)。 不能讓戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)入變成各部門的私事。必須建立一個跨部門的AI治理委員會。這個委員會不負責(zé)寫代碼，負責(zé)“定規(guī)矩”：

• 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)怎么定？

• 跨部門的數(shù)據(jù)墻怎么拆？

• AI算力資源怎么分配？

• 當(dāng)銷售部的AI需要財務(wù)部的數(shù)據(jù)時，誰來拍板？

不要用“上線了多少個AI應(yīng)用”來考核運維成果，那是虛榮指標(biāo)。 要建立一套針對AI的價值評估體系。

• 效率指標(biāo)：它真的把項目交付周期縮短了15%嗎？

• 質(zhì)量指標(biāo)：它對客戶需求的預(yù)測，真的比老銷售更準(zhǔn)嗎？

• 成本指標(biāo)：庫存成本真的下降了嗎？ 運維的核心動作，就是不斷地用這些指標(biāo)去拷問每一個AI項目。不達標(biāo)的，要么優(yōu)化，要么下架 。

這是最容易被忽視的“軟運維”。 AI來了，員工會恐慌。他們擔(dān)心飯碗，擔(dān)心被監(jiān)控。如果這種情緒在組織里蔓延，員工就會下意識地給AI“喂毒”，或者陽奉陰違。 運維計劃里必須包含“變革管理”：

• 透明溝通：告訴大家AI是副駕駛，不是替代者

• 利益共享：設(shè)計機制，讓使用AI效率高的人先富起來，而不是先失業(yè)。

• 小步快跑：不要搞大躍進。用一個個小的成功案例（比如某個小組用AI準(zhǔn)時下班了），去誘惑其他人主動加入。

4. 迭代：給戰(zhàn)略留出呼吸孔

AI技術(shù)迭代太快了。今天規(guī)劃的模型，半年后可能就淘汰了。 所以，運維計劃中必須包含戰(zhàn)略的動態(tài)調(diào)整機制。把五年規(guī)劃改成“三年滾動+年度敏捷”。每半年復(fù)盤一次，如果外面出了新的技術(shù)（比如視頻生成、推理模型），我們的戰(zhàn)略要不要微調(diào)？我們的任務(wù)清單要不要更新？

—— 所謂的“AI戰(zhàn)略規(guī)劃”，根本不是一份技術(shù)采購清單。

它是一份關(guān)于權(quán)力、利益、流程、認知的重構(gòu)契約。我們正處在一個巨大的分水嶺上。左邊是依然迷信“大力出奇跡”、試圖用戰(zhàn)術(shù)勤奮掩蓋戰(zhàn)略懶惰的舊世界；右邊是那些愿意把組織拆碎了、揉爛了，再用AI的邏輯重新組裝起來的新物種。

這份方法論，五個維度：導(dǎo)向是羅盤，范疇是地圖，任務(wù)是路書，部署是營地，運維是補給。不要指望這件事情能在三個月內(nèi)完成。如果想建立的是“能力”，而不是貼個“補丁”，請做好打持久戰(zhàn)的準(zhǔn)備。這是一場長征，但值得慶幸的是，我們已經(jīng)有了出發(fā)的圖紙。

行動吧。

——完——