生成式AI技術(shù)及AI Agent快速發(fā)展，在幫助企業(yè)提升效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)、催生新業(yè)務(wù)等方面?zhèn)涫芷诖?。然而現(xiàn)實(shí)中，很多企業(yè)錢也花了、技術(shù)也引進(jìn)了，最后卻陷入一個(gè)尷尬境地：AI到底帶來了什么價(jià)值？效果怎么衡量？這錢花得值不值？一時(shí)間說不清楚，項(xiàng)目也就很難推進(jìn)、做實(shí)。

其實(shí)，很多AI項(xiàng)目失敗并非技術(shù)不行，而是缺乏一套將AI投入與實(shí)際業(yè)務(wù)成果緊密關(guān)聯(lián)起來的有效方法。如何把AI的業(yè)務(wù)價(jià)值說清楚、算明白，是許多企業(yè)面臨的難題。

五步打造看得見摸得著的業(yè)務(wù)價(jià)值

讓AI真正成為驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長的武器，富士通認(rèn)為可以從以下五個(gè)步驟逐步展開：

第一步：錨定業(yè)務(wù)目標(biāo)

AI項(xiàng)目成功的基石，在于它是否緊緊扣住了公司的核心業(yè)務(wù)目標(biāo)。不要把AI當(dāng)成一個(gè)純粹的技術(shù)項(xiàng)目，與公司戰(zhàn)略脫節(jié)，資源投錯(cuò)了方向，結(jié)果自然難以確定。

先鎖定AI到底要解決業(yè)務(wù)中的哪些問題？然后把AI項(xiàng)目的預(yù)期效果，轉(zhuǎn)化成具體、可衡量的業(yè)務(wù)指標(biāo)KPI。在項(xiàng)目前期，就把財(cái)務(wù)、市場、采購、銷售等各部門的領(lǐng)導(dǎo)和骨干都拉進(jìn)來，統(tǒng)一思想，形成合力，確保AI項(xiàng)目與大家的努力方向一致。

第二步：聚焦應(yīng)用場景

目標(biāo)明確后，第二步要篩選那些最有可能帶來高回報(bào)的AI應(yīng)用場景。要聚焦那些“高影響、高可行、易復(fù)制”的場景，比如這個(gè)AI應(yīng)用能帶來多大的成本節(jié)約或收入增長？這是最直接的價(jià)值體現(xiàn)。有實(shí)現(xiàn)這個(gè)場景所需要的數(shù)據(jù)嗎？技術(shù)資源能否支撐？等等。

第三步：構(gòu)建衡量體系

項(xiàng)目做完了，效果到底如何，沒有明確的數(shù)據(jù)來證明，自然難以贏得持續(xù)的支持。這需要建立一套扎實(shí)的衡量框架，要定義與業(yè)務(wù)目標(biāo)直接相關(guān)的KPI，如提高銷售轉(zhuǎn)化率、縮短處理時(shí)間等?？梢圆捎脤φ諏?shí)驗(yàn)方式，把使用了AI的結(jié)果和沒使用AI的結(jié)果進(jìn)行對比，用事實(shí)說話，證明AI帶來的改變。還要注意根據(jù)性能數(shù)據(jù)不斷完善AI模型，以逐步提高準(zhǔn)確性和效率。

第四步：學(xué)會有效溝通

推進(jìn)AI項(xiàng)目過程中，一定會遇到各種阻力。有人不信任AI技術(shù)；有人擔(dān)心會被AI搶了飯碗；有人只是習(xí)慣了舊方式，不想改變。因此，有效的溝通就顯得尤為重要。

學(xué)會用業(yè)務(wù)的語言講清楚AI的價(jià)值，用實(shí)際的數(shù)據(jù)和效果幫助員工消除質(zhì)疑。多溝通、多培訓(xùn)，多鼓勵(lì)分享成功實(shí)踐，讓他們愿意用、敢用、會用AI。

第五步：復(fù)制成功經(jīng)驗(yàn)

試點(diǎn)項(xiàng)目只是第一步，更大的挑戰(zhàn)在于如何復(fù)制成功經(jīng)驗(yàn)，讓更多業(yè)務(wù)部門、更多流程都能享受到AI帶來的好處，這需要系統(tǒng)性的規(guī)劃和投入。清晰規(guī)劃要推廣到哪些部門，分清權(quán)責(zé)，制定里程碑。確保AI模型的泛化能力，切換不同的數(shù)據(jù)集、不同的操作環(huán)境也能很好地適應(yīng)新場景。同時(shí)建立相應(yīng)的管理規(guī)范和倫理框架，確保AI應(yīng)用的安全合規(guī)。

總結(jié)起來，展示AI的業(yè)務(wù)價(jià)值，絕不僅僅是技術(shù)人員的事情。它需要一套自上而下、跨部門協(xié)作的戰(zhàn)略方法：從明確目標(biāo)開始，挑選高回報(bào)場景，建立科學(xué)的衡量體系，用業(yè)務(wù)語言講清楚價(jià)值，并有計(jì)劃地推廣和持續(xù)優(yōu)化。