驱动业务重塑的五大AI价值模型

大多数组织仍将AI管理为一系列用例：这里有一个试点，那里有一个工作流，某个职能内部有一个有前景的工具。这种方法可以产生局部胜利，但很少能改变企业创造价值的方式。这就像在互联网到来时创建交互式横幅和邮件营销活动，却错过了电子商务革命的核心意义。领先的企业采用了不同且更宏大的逻辑。它们不将AI视为一堆分散的实验集合，而是视为一组价值模型。每个模型都有其独特的经济模型、价值实现时间和治理要求，且每一个都为下一个模型的规模化铺平道路。这就是为什么从AI中获得最大收益的公司不会是那些运行最多试点的公司，而是那些理解构建哪些价值模型、以何种顺序构建、以及需要何种基础来重塑自身业务的公司。 从试点到组合 ------------------------- 在企业中，有五个AI价值模型最为清晰地浮现出来。每个模型以不同的方式创造价值。每个模型都有其独特的经济模型、时间跨度和治理要求。并且每个模型都能为下一个模型的规模化创造条件。员工赋能（Workforce empowerment）建立熟练度（fluency）。熟练度使治理变得可行。治理使得更深层次的系统集成成为可能。集成使得依赖关系管理成为可能。依赖关系管理使得基于代理的操作变得安全。这就是组织如何从孤立的AI胜利走向更广泛的业务重塑。战略问题不在于选择哪个模型，而在于从哪个开始，它构建了什么基础，以及它解锁了什么下一步。 这是激活最快的价值模型。它在整个 workforce 中传播实用的 AI 能力，在创造近期生产力增益的同时**构建深层转型所需的熟练度**。更大的好处不是更快的起草、综合或分析，而是组织的准备就绪。HR 可以赋能，Legal 可以治理，Finance 可以资助，业务团队可以在对 AI 何处有效以及如何安全使用拥有共同理解的基础上协作。 * 按角色和熟练程度的重复使用 * 跨团队的可复用提示词、工作流和资产 * 跨职能赋能的证据 * 新工作方式的出现 避免形成两级 workforce：一小群超级用户先行，而组织其余部分停滞不前。建立冠军网络（champions network）和入门级工作流，如绩效评估、合同管理和采购到付款（procure to pay），使最佳实践具有相关性和启发性。 该模型之所以重要，是因为 AI 正在**以全新的参与水平改变客户发现、评估和选择产品与服务的方式**。在原生 AI 渠道中，转化率越来越多地发生在对话内部。这将增长问题从触达率转变为在意图时刻的信任与存在感。获胜者不会仅仅是最显眼的，而是在决策发生时最有用的、最可信的、时机最恰当的。 * 合格意图及用户承诺前的迭代次数 * 转化质量，包括留存率、向上销售和终身价值 * 信任信号，如回购行为、重复参与和推荐 * 激活与您业务相关的专用数据连接器或应用 避免将原生 AI 分发视为传统需求漏斗，并以牺牲相关性和持久信任为代价来优化数量。选择一个表面（surface），如垂直体验、嵌入式应用或特定广告目标，并在扩大投资之前定义转化质量。 该模型将专门的 AI 能力插入研究、创意和重领域的工作中。短期内，它压缩了专家瓶颈。长期来看，它改变了运营模式：团队从自己制作初稿转向指导、审查和整合实时生成的高质量输出。其价值在于**扩展团队能够在环境中检查、测试或生产的内容**，在该环境中，每个洞察都可以通过行动计划和投资回报率潜力进行调查，而不是仅凭直觉优先处理上游内容。 * 专家瓶颈的周期时间减少 * 质量提升，包括评审员评分、错误率和返工率 * 范围扩展，如运行更多实验或测试更多创意变体 * 因可行性假设而被排除的新收入流 避免将专家能力视为演示，而不是将其嵌入具有明确问责制的真实工作流中。 领导层举措：选择一个专家瓶颈，并将价值主张聚焦于签字确认的决策者，就所需证据达成清晰协议，以便将新概念转化为业务的下一个基石。 4. 系统与依赖关系管理 (Codex) -------------------------------------------- 编码代理（Coding agents）是目前最清晰的例子，但更大的价值模型是在互联的工作系统中进行安全升级。随着时间的推移，组织希望将相同的能力不仅应用于代码，还应用于标准作业程序（SOPs）、合同、政策文件、客户叙事、入职流程以及其他必须随演变保持一致的工件。这与其说是关于生成，不如说是关于控制：更快的更新、更少的下游破坏、更强的合规性以及更好的可审计性。 衡量指标： * 跨连接工件的安全变更时间及版本冲突解决时间 * 审计就绪状态，包括编辑、批准和证据的可追溯性 * 下游文档、系统和流程的一致性 * 庞大相互依赖生态系统中的可靠性 常见失败模式： 比治理更快地扩展内容或代码生成，造成系统性债务，未来需要 painstakingly（费力地）解决。 领导层举措： 从一个高依赖领域开始，在利用 AI 控制层自动化更改之前，定义依赖关系图、审批路径和证据要求。 5. 流程再造 (Agents) ---------------------------------- 这是最难规模化但也往往最具变革性的模型。在这里，代理（agents）在职能内和跨职能协调端到端工作流：采购到付款、索赔、制造变更控制、临床运营等。 upside（上行空间）是指数级的，但前提是基础必须扎实：身份和访问控制、数据集和子组件的清洁权限、大规模的可观测性、带有置信指标的异常处理以及明确的归属权。如果没有这些，自动化带来的风险将快于价值。回报再次远超单纯的效率。再造一个工作流迫使组织重新审视该流程的目的、判断力属于何处以及何处可以创造新价值。这是商业模式变革开始的隐藏之门。 衡量指标： * 端到端周期时间 * 异常率及解决时间 * 合规与审计结果 * 创新产出，如浮现的新机会或测试的新假设 常见失败模式： 在权限、控制和问责制成熟之前尝试自动化端到端工作流。 领导层举措： 选择一个工作流，并在身份、授权、工具集成、日志记录、异常处理和归属权方面进行全面 readiness（就绪）评估。 为何及如何价值模型产生复利效应 ------------------------------------- AI 战略的失败点不仅在于孤立的试点，还在于将转型视为一次信仰飞跃：现在投资，等待很长时间，希望未来规模扩大时价值会出现。更强大的方法更加严谨且更具雄心。它以连续的 ROI 序列复利价值。该序列始于广泛的赋能，这是所有其他价值模型的 enabling condition（使能条件）。**组织范围内的熟练度森林创造了高价值用例的树木**。当更多人了解 AI 如何运作、在哪里创造价值以及如何安全使用时，更好的机会会更快浮现。治理变得更加实用。集成变得更加可行。更高价值的系统变得具有弹性，并作为灯塔示例和身份标识在各部门间共享。这就是组织如何从**更好**走向**不同的商业模式**。AI 首先改进任务。然后它重新设计工作流。接着它改变控制层、运营模式，并最终改变商业模式。零售业并非通过让商店稍微高效一点而变成电子商务的。当领导者学会构建完全新的价值主张，绕过商店 entirely（完全），将营销与物流在一个以用户为中心的动作中连接起来时，变化才真正发生。AI 将遵循相同的模式。几个例子： * 一家**零售商**从广泛的员工采用开始，然后改进原生 AI 发现和对话式商务，最终创建一个个性化销售的新渠道。 * 一家**制药公司**从 workforce 熟练度和研发及临床运营的专家能力开始，然后构建受监管的研究工作流，揭示晚期审批的新适应症并重塑管线经济。 * 一家**制造商**从跨职能的副驾驶（copilots）开始，然后将 AI 应用于变更控制、SOPs 和质量工作流，直到运营可以作为自适应系统进行管理，从而重新定义市场经济学，而非静态系统。 * 一家**保险公司**从索赔辅助工具开始，然后构建受监管的专家审查和工作流编排，最终围绕更快的决策、更少的异常和更好的客户结果重新设计索赔处理。 下一步做什么：实用的序列剧本 ---------------------------------------- 如果您今天正在领导 AI 战略，请保持简单，分为三个阶段。 第一阶段：建立熟练度与信任 -------------------------------- * 通过基于角色的工作流和冠军网络赋能广大 workforce。 * 建立治理基础：允许什么、审查什么、记录什么以及谁负责采用。 * 衡量重复使用、熟练度、可复用工作流和跨职能赋能。 第二阶段：捕获价值并提高上限 -------------------------------------------- * 选择少量高价值动作：一个分发策略、一个专家瓶颈和一个具有可见 ROI 的工作流。 * 用业务术语衡量价值：转化质量、周期时间减少、质量提升、风险降低和新收入潜力。 * 将这些胜利再投资于下一层基础：数据质量、身份、集成、可观测性和控制。 第三阶段：自信规模化并重塑 ------------------------------------------- * 仅在权限、可审计性和异常处理切实可行时，将 AI 扩展到高依赖系统和端到端工作流。 * 利用这些基础重新设计运营模式，而不仅仅是加速旧模式。 * 询问 AI 在哪里可以创造全新的价值，而不仅仅是更廉价的执行。 行动号召不需要局限于 AI 如何在现有模式中提供帮助。要问的是首先构建哪个价值模型，它创造了什么基础，以及它解锁了什么下一步。起步要足够广泛以创造熟练度。要有足够的纪律在每个步骤捕获价值。然后要有足够的信心去规模化，从而**从现在的更好版本迈向完全不同的未来**。