今天是第三部分“在你的公司构建人工智能体系”里的第5小节“ 人工智能转型手册part2”。

首先回顾了整体框架（AI Transformation Playbook）

1.Execute pilot projects to gain momentum（开展试点项目）

2.Build an in - house AI team（组建内部 AI 团队 ）

3.Provide broad AI training（提供广泛 AI 培训 ）

4.Develop an AI strategy（制定 AI 战略 ）

5.Develop internal and external communications（开展内外部沟通 ）

4、制定 AI 战略（Develop an AI strategy）

AI 战略的设计需紧扣 “价值落地”，聚焦以下 4 个关键逻辑，为转型奠定方向：

（1）利用 AI 打造行业专属竞争优势（Leverage AI to create an advantage specific to your industry sector）

AI 的价值并非通用，需深度结合行业特性：

医疗行业：用 AI 辅助疾病诊断，提升诊断效率与精准度；

制造业：用 AI 优化生产流程，降低能耗与次品率；

通过解决行业核心痛点，构建差异化竞争壁垒。

（2） 设计契合 “人工智能良性循环” 的战略（Design strategy aligned with the “Virtuous Cycle of AI”）

AI 的长期价值源于 “数据 - 产品 - 用户” 的正向闭环，循环逻辑如下：

更好的产品（better product）→ 吸引更多用户（more users）→ 沉淀更多数据（more data）→ 用数据优化产品

企业需主动设计策略推动循环运转，例如：

通过高频产品迭代提升用户体验，吸引新用户；搭建完善的数据采集 - 分析体系，保障数据质量与流转效率。

（3）同步制定支撑 AI “数据战略”（Consider creating a data strategy）

数据是 AI 模型的 “燃料”，数据战略需覆盖两大核心：

a.战略性数据采集（Strategic data acquisition）：

主动、有规划地获取高质量数据，可通过合作、合规购买、用户行为自主采集等方式，避免 “无数据可用” 的困境。

b.统一数据仓库（Unified data warehouse）：

整合企业内部分散的数据（如业务数据、用户数据），打破 “数据孤岛”，让 AI 能调用全面、一致的数据，提升分析精度与决策价值。

(4）借 AI 强化网络效应与平台优势（Create network effects and platform advantages）

在 “赢者通吃” 的行业（如社交、电商、出行），AI 可成为加速发展的 “催化剂”：

网络效应逻辑：用户 / 数据越多→平台价值越大→吸引更多用户；

AI 的作用：通过智能推荐提升用户粘性、用 AI 优化交易匹配效率，进一步放大网络效应，帮助企业巩固 “头部优势”。

5.开展内外部沟通（Develop internal and external communications）

AI 转型不仅是技术变革，更是 “人的协同”。需重点协调 5 类关键关系，化解阻力、凝聚共识：

（1）投资者关系（Investor relations）

向投资者讲清 AI 转型价值（如降本、增收、创新潜力 ），获取资金与资源支持。

（2）政府关系（Government relations）

紧跟政策（如 AI 伦理、数据合规要求 ），争取政策扶持（补贴、试点资格 ），规避合规风险。

（3）客户 / 用户教育（Customer/user education）

向客户普及 AI 产品价值（如更智能的服务、更精准的体验 ），降低使用门槛，提升接受度。

（4）人才 / 招聘（Talent/recruitment）

吸引 AI 领域稀缺人才，同时向市场传递企业 AI 转型决心，塑造 “创新雇主” 形象。

（5）内部沟通（Internal communications）

在企业内部统一 AI 转型认知，化解员工疑虑（如担心 AI 替代岗位 ），激发参与热情，保障转型执行效率。