生成式AI技術(shù)及AI Agent快速發(fā)展，在幫助企業(yè)提升效率、優(yōu)化客戶體驗、催生新業(yè)務(wù)等方面?zhèn)涫芷诖Ｈ欢F(xiàn)實中，很多企業(yè)錢也花了、技術(shù)也引進了，最后卻陷入一個尷尬境地：AI到底帶來了什么價值？效果怎么衡量？這錢花得值不值？一時間說不清楚，項目也就很難推進、做實。

其實，很多AI項目失敗并非技術(shù)不行，而是缺乏一套將AI投入與實際業(yè)務(wù)成果緊密關(guān)聯(lián)起來的有效方法。如何把AI的業(yè)務(wù)價值說清楚、算明白，是許多企業(yè)面臨的難題。

五步打造看得見摸得著的業(yè)務(wù)價值

讓AI真正成為驅(qū)動業(yè)務(wù)增長的武器，富士通認為可以從以下五個步驟逐步展開：

第一步：錨定業(yè)務(wù)目標

AI項目成功的基石，在于它是否緊緊扣住了公司的核心業(yè)務(wù)目標。不要把AI當成一個純粹的技術(shù)項目，與公司戰(zhàn)略脫節(jié)，資源投錯了方向，結(jié)果自然難以確定。

先鎖定AI到底要解決業(yè)務(wù)中的哪些問題？然后把AI項目的預期效果，轉(zhuǎn)化成具體、可衡量的業(yè)務(wù)指標KPI。在項目前期，就把財務(wù)、市場、采購、銷售等各部門的領(lǐng)導和骨干都拉進來，統(tǒng)一思想，形成合力，確保AI項目與大家的努力方向一致。

第二步：聚焦應用場景

目標明確后，第二步要篩選那些最有可能帶來高回報的AI應用場景。要聚焦那些“高影響、高可行、易復制”的場景，比如這個AI應用能帶來多大的成本節(jié)約或收入增長？這是最直接的價值體現(xiàn)。有實現(xiàn)這個場景所需要的數(shù)據(jù)嗎？技術(shù)資源能否支撐？等等。

第三步：構(gòu)建衡量體系

項目做完了，效果到底如何，沒有明確的數(shù)據(jù)來證明，自然難以贏得持續(xù)的支持。這需要建立一套扎實的衡量框架，要定義與業(yè)務(wù)目標直接相關(guān)的KPI，如提高銷售轉(zhuǎn)化率、縮短處理時間等。可以采用對照實驗方式，把使用了AI的結(jié)果和沒使用AI的結(jié)果進行對比，用事實說話，證明AI帶來的改變。還要注意根據(jù)性能數(shù)據(jù)不斷完善AI模型，以逐步提高準確性和效率。

第四步：學會有效溝通

推進AI項目過程中，一定會遇到各種阻力。有人不信任AI技術(shù)；有人擔心會被AI搶了飯碗；有人只是習慣了舊方式，不想改變。因此，有效的溝通就顯得尤為重要。

學會用業(yè)務(wù)的語言講清楚AI的價值，用實際的數(shù)據(jù)和效果幫助員工消除質(zhì)疑。多溝通、多培訓，多鼓勵分享成功實踐，讓他們愿意用、敢用、會用AI。

第五步：復制成功經(jīng)驗

試點項目只是第一步，更大的挑戰(zhàn)在于如何復制成功經(jīng)驗，讓更多業(yè)務(wù)部門、更多流程都能享受到AI帶來的好處，這需要系統(tǒng)性的規(guī)劃和投入。清晰規(guī)劃要推廣到哪些部門，分清權(quán)責，制定里程碑。確保AI模型的泛化能力，切換不同的數(shù)據(jù)集、不同的操作環(huán)境也能很好地適應新場景。同時建立相應的管理規(guī)范和倫理框架，確保AI應用的安全合規(guī)。

總結(jié)起來，展示AI的業(yè)務(wù)價值，絕不僅僅是技術(shù)人員的事情。它需要一套自上而下、跨部門協(xié)作的戰(zhàn)略方法：從明確目標開始，挑選高回報場景，建立科學的衡量體系，用業(yè)務(wù)語言講清楚價值，并有計劃地推廣和持續(xù)優(yōu)化。