什么是 AI 实施？

AI 落地是指从业务问题出发，直至在生产环境中实现可运行且受监控的 AI 功能的全过程。采购只是其中的一小部分。决定成败的工作包含三个层面，这三个层面必须协同推进。

技术层面涵盖了驱动 AI 运行的模型、应用程序和云基础设施。数据层面涵盖了模型学习和执行操作所依据的信息，以及围绕这些信息的治理和安全机制。人员层面涵盖了构建和管理 AI 所需的技能，以及推动员工实际应用该技术的相关工作。长期价值源于周密准备、定期更新，以及技术团队与业务领导者之间的稳定协作。当 AI 项目停滞时，原因通常是某一层面薄弱，而不是模型薄弱。

了解收益有助于你在内部说明理由，并选择从何处着手。有效实施 AI 的组织通常会能在五个方面获益：提升决策水平，因为 AI 可以实时分析大量信息，帮助领导者发现趋势并及早应对；提高效率，因为自动执行重复性任务可让员工专注于更具战略意义的工作；节约成本，因为简化运营和减少人工工作可降低运营成本；提供个性化客户体验，因为分析客户行为有助于实现量身定制的营销、服务和支持；以及增强可扩展性，因为 AI 系统能够应对业务量增长，而无需按比例增加人员或硬件。

这些获益会产生叠加效应，但前提是实施过程要经过深思熟虑。下文介绍的流程正是实现这一目标的途径。

顺序很重要。每一个步骤都会产出后续步骤所依赖的成果，而跳过步骤往往是导致 AI 项目在展示了令人期待的演示效果后陷入停滞的最常见原因。

首先，请从数据安全、数据可用性、基础设施、人才储备以及集成机会这五个方面，评估你的 AI 准备情况。确认你能访问结构化数据（如客户数据库）和非结构化数据（如支持工单）。其次，设定清晰、可衡量的目标并记录基线，例如使用 AI 助手将客户咨询的平均响应时间缩短 40%。第三，组建跨职能团队：IT 人员负责构建并维护基础设施，数据专家负责设计并评估模型，业务领导者则需确保工作始终围绕真实问题进行。第四，通过将各数据源整合到统一存储库、清理并验证记录，以及应用加密、零信任控制、治理策略、隐私合规和数据世系跟踪来准备并保护数据。

第五，选择基础设施和工具。可扩展的云计算、针对结构化与非结构化数据的可靠存储以及专为 AI 构建的基础设施将承担处理负载，而已经集成 AI 的生产力工具（如 Microsoft 365 Copilot）则可缩短部署周期。第六，在扩大规模前先进行试点：配置或训练模型，基于基线进行测试，然后让一小组用户试用，以发现工作流和采用方面的阻力。第七，部署、监控和重新训练。持续跟踪性能指标，在条件变化时使用新数据重新训练，并通过多样化的训练数据和公平性检查来审核偏差。按顺序执行这些步骤，就能为后续每个 AI 项目建立一套可重复的流程。

这七个步骤属于执行层面。AI 实施策略是你的领导团队批准的文档，它会在购买任何工具之前回答四个问题。AI 服务于哪些业务目标？ 将每一个拟议的用例与具体成果（例如降低服务成本或加快订单处理速度）挂钩。顺序是什么？ 按价值和工作量对用例排序，然后先从高价值、低复杂度的用例开始，以便尽早建立信誉。实际预算是多少？ 要统筹考虑技术、人才、基础设施和变革管理，而不仅仅是许可问题。如何衡量成功？ 在发布前定义指标和审核节奏，因为此时预期仍可调整。

一份明确负责人、指标和顺序的策略，能将 AI 从一系列试验转变为一种运营能力。

每个组织都会遇到同样的障碍。预先掌握应对之策，就能防止这些障碍演变成阻碍进展的瓶颈。AI 系统及其训练数据已成为安全攻击目标，因此应从一开始就将现有的控制和监控措施扩展至涵盖 AI 工作负载。不完整或重复的数据会扭曲结果，因此应将数据清洗与整合作为一项有预算支持的专项工作。数据科学和机器学习方面的人才十分稀缺，因此应将针对性招聘与针对现有业务熟知人员的培训结合起来。

旧系统往往会抵触新技术，因此应优先选择支持集成的工具，而非进行定制开发。老化的硬件和有限的算力会拖慢模型的速度，因此云端容量通常是更快捷的途径。前期投入很大，因此应将支出与之前设定的可衡量目标关联起来。抵触变革是正常现象，因此在推出任何新工具时，务必同步开展培训，提供明确指引，并确保获得领导层的公开支持。这些都不是推迟行动的理由。每一个问题都有已知的解决方案，而在早期解决它们，其成本远低于在项目进行到中途时再进行修复。

能够适配现有系统的工具，通常比功能列表最长的工具更有优势。请权衡以下五个方面：与你已在运行的系统和生产力工具的集成；产品内置的安全、隐私和合规控制；能够避免在两年内被迫更换平台的可扩展性；包含实施、培训及持续支持在内的总成本；以及供应商在采用方面提供的支持，而不仅仅是安装。内置 AI 功能的工具可以缩短部署时间，并减少团队需要维护的定制开发。

先从四个动作开始。设定目标，将你的 AI 计划与业务目标联系起来。投资可扩展的云基础设施和存储。选择专为与 AI 协同工作而设计的生产力工具，这样集成就会很简单。维护数据质量并强制实施治理，确保模型始终准确且安全。

Microsoft 365 Copilot 是一个不错的起点，它能将 AI 融入团队每天已经在使用的应用程序中。如果你想更全面地了解如何为组织做好准备，可以阅读有关制定 AI 就绪策略的相关内容，并了解 AI 帮助小型企业增长和更高效运营的五种方式。