案例 14 · 国企工作流程

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去思考：员工为什么愿意参与？AI帮员工完成重复工作之后，他接下来做什么？有没有
业务增长？有没有晋升路径？有没有新的激励？
第二个挑战，是技术部门牵头并不一定是最好的组织方式。
我们第一年就是IT部门牵头，技术底座也做出来了，但后来遇到了瓶颈。
因为AI真正深入业务以后，问题的重心从“系统怎么做”，转到了“员工怎么用”“流程
怎么改”“组织怎么配合”。
所以今年我们让人事部门牵头，从培训开始重新推进。
这个转变看起来有点反直觉，但恰恰是我们服务两年以后踩坑踩出来的经验。
第三个挑战，是数据并没有我们想象中那么完整。
这家企业是数字化基础很不错的代表，但仍然有大量业务没有结构化沉淀。很多新业
务、内控业务和人工操作环节，数据可能根本不存在；即使存在，也未必按照AI需要的
方式总结归纳。
所以不能因为客户有ERP、有数据中台，就默认它已经做好了AI的准备。
我们后来甚至开始尝试建立自己的企业AI成熟度模型，从流程能不能被萃取、数字化程
度怎么样、AI到底能实现到什么程度等维度，去判断一个场景适不适合做AI。
所以如今再去看一个AI项目，我会特别警惕两种极端：一种是客户觉得“AI什么都不能
干”；另一种是客户觉得“既然AI什么都能干”。
实际上，很多时候问题出在企业自己的流程没有梳理清楚、数据没有沉淀、组织机制也
没有准备好，AI能力本身反而是次要的。
Q6：根据你的经验，我们怎么才能更好地把AI部署到实际业务中？
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