在AI时代下，企业想要实现AI数字化转型，应该如何操作。以下内容我们就以企业管理执行的视角来看一下如何操作：

（AI数字化转型项目执行路径框架）

一、AI转型好，规划少不了

好的数字化规划，是企业AI转型的必备条件之一（中小企业可以不用）。在此阶段，企业需要设立专门的运营管理团队（或聘用管理咨询公司），协助IT团队，对企业数字化水平进行全面诊断，并设计更加全面完整的转型规划，即形成“数字化开发需求与进度管理计划”。

（数字化管理诊断过程示例）

（数字化管理诊断结果示例）

数字化管理诊断 —— 以数字营销服务为例：

对营销模块全流程进行梳理，并结合当前行业AI应用情况与未来AI发展要求，明确当前营销体系中的数字化水平差距，形成不同类型的数字化提升要求，即“良好需继承、缺陷需改正、缺少需新增或完善”，形成企业AI转型规划要求内容，作为AI转型过程中的总体指导。

对各模块数字化/AI功能进行详细判别与诊断，并给出初步发展建议，即形成“数字化系统开发需求”。

二、SOP是AI转型的骨架

没有良好、标准的业务流程，就绝不可能实现良好的AI转型，也绝不可能做好原型设计、业务逻辑开发等后续工作，AI转型就会成为空中楼阁。

完整、全面、细致、逻辑通畅的SOP（流程标准化）是实现AI转型的必要条件，只有这样才会形成畅通并规范的“端到端数据流转”，AI的能力才会有发挥的空间。

（标准业务流程说明表）

（采购管理原型界面）

流程梳理与优化 —— 以工艺变更（部分）与采购为例：

对各业务部门实际工作情况进行梳理，发现流程矛盾点并进行调整，明确每一流程步骤工作要点、责任岗位、时间要求、数据（文件）流转等内容，形成跨部门/跨岗位的流程图与流程说明表。

基于流程图与流程说明表，再由IT人员开发原型界面，并进行初步逻辑验证与调整优化。此时的原型界面内容、业务逻辑内容均“可信、可靠”，可有效提升开发效率、避免开发返工。

这个事情确实需要强调一下，如果流程本身就是残缺的、不正确的，那么依据残缺的、不正确的流程开发出来的系统能用吗？小李老师了解很多IT公司内部的项目经理都兼顾着梳理业务流程的职责，但是又有几个IT项目经理能把这些事情梳理清楚呢？这毕竟是跨行业的事情，我们不能期待IT项目经理是个举世无双的天才，大家都是普通人。这些事情最好还是找专业人员来做，多花50万可能就会节约500万。

三、AI的实力展现在细节场景之中

SOP（流程标准化）搭建了AI转型的骨架，细节场景下的智能化改造便是AI转型过程中的血液和肌肉，才能让AI的能力得以充分发挥。

（示例：秘塔AI的算法展示过程）

业务场景智能化改造 —— 以信息数据筛选为例：

生成式模块：在具体功能模块开发过程中，企业管理人员/管理咨询人员需协助算法工程师、AI科学家进行建模，明确各类数据抓取要求、偏差处理方式等内容；如：在何处抓取什么类型的数据，并采取何种处理方式；数据偏差或缺漏应该如何进行补足计算等；

判别式模块：咨询人员应着重注意判别流程的准确性，并监督审核逻辑关系、数据联通等问题。

不过说实话，这部分管理人员真帮不了太大的忙（除非数学学的还不错），主要还是得看算法工程师、AI科学家的水平，但是管理人员需要积极配合，帮助算法人员更加准确理解业务场景实际情况。

四、人员也需要跟着系统一起成长

AI数字化系统建设完成后，企业需要立即开展“AI转型后的人才与组织能力建设”工作，会同IT技术人员进行文档同步、培训宣传、操作考核等工作，形成全新的组织管理与人力资源管理文件，不能指望“18世纪的大清贵族们能马上适应赛博朋克的21世纪”，企业需要打造能够与AI数字化系统相匹配的人才队伍和管理能力。

（AI转型后的企业组织运营模式）

综上所述，企业AI转型不能仅仅指望着IT公司或团队独立完成，这个过程并不简单，我们还需要：管理咨询公司、数据安全公司、硬件设备公司、物联网公司、以及企业自身等等众多相关方共同努力，方有可能实现良好的企业AI转型。

转载自咨询师小李