第2章

从盲目探索转向明确AI路线图

在很多企业里，AI 转型像是一阵突如其来的旋风。董事会一句“全面拥抱 AI”，立刻点燃了各部门的热情：客服想上智能质检，市场部要用生成式模型做海报，仓储部门急着预测库存，IT 则忙着采购 GPU 和最新大模型。看似百花齐放，实则暗藏隐患。

首先，雄心勃勃的口号往往停留在纸面。很多方案只是给旧流程贴上“AI”标签，真正的业务做法却几乎未变。接着，管理层的目标像钟摆一样摇摆：这周强调利润率，下个月又改成媒体曝光，团队的 KPI 随之跳动，项目自然难以沉下心来深耕。

技术选择也常常本末倒置。团队痴迷“最强模型”，先把系统搭好，再回头去找场景。模型性能再亮眼，若业务流程、脚本、权限没跟上，只能在实验室自娱自乐。而当 AI 需要跨部门数据时，才发现财务、运营、客服的数据库格式各异，权限层层设限，光是清洗数据就足以拖慢节奏。

预算分配同样像洒胡椒面，一大笔钱被切成几十个项目，每个项目都刚好不够用，干到一半就卡壳。人才也容易错位：高薪挖来的算法专家被安排做数据标注，最懂业务的老员工却很难影响技术路线，两拨人各说各话，合作效率低到尴尬。

最致命的是，成功和失败都缺乏清晰的归属。项目做砸了无人担责，做成了也少有激励，久而久之，大家学会“多做多错、少做少错”。于是，原本指望带来飞跃的 AI 投资像水滴进沙漠，热闹一阵后便难见成效。

归根结底，问题不在于企业缺钱、缺技术或缺愿景，而在于没有把宏大的蓝图拆分成“具体做什么、先后顺序如何、谁来负责”的行动方案。没有清晰的路线图，高价值场景得不到资源，一堆零散的概念验证只是在原地打转，复利效应无从谈起。

五步法绘制 AI 路线图

第一步：清点资产

先把家底摸清——业务里最痛的点在哪里？手上有哪些能直接用的数据？是否已经有模型在跑？服务器、云 GPU、数据仓库这些基础设施够不够？把答案列成一张资产目录清单，就像搬家前把所有箱子编号，心里有数才好规划下一步。

第二步：价值评估

对每个可能的 AI 场景打分，常用公式是“业务影响 × 可行性 × 战略契合度”。可拿 RICE 或 ICE 的表格来算分。比如生成营销文案的项目：如果能带来大流量，且素材现成，得分就高；如果还要新建数据管道，得分就会被拉低。分数一目了然，领导也容易拍板。

第三步：节奏设定

把高分场景按“依赖关系”和“投资回报”排序，再排进季度节奏表：哪些先做能尽快见效？哪些需要等基础能力成熟后再上？排成 Q1 到 Q4 的里程碑，让团队知道每个季度聚焦什么，防止方向来回跳。

第四步：资源映射

列出完成这些里程碑需要的关键资源。人手方面，确定哪几位骨干组成 A-Team；硬件方面，算好每月 GPU 云费；治理方面，预留数据清洗和标签预算。把这些数字放进一个滚动 12 个月的预算池，财务和技术都一目了然，方便及时加减。

第五步：治理与风险

设立 AI-PMO 或类似专责小组，对项目的每个里程碑都进行审计，重点核查伦理、隐私和法规红线，并配一张“分阶段准入清单”：每过一关才能进入下一步，既防止技术脱缰，也让高层随时掌握风险全貌。

走完这五步，你就从“想做 AI”进化到“知道该做哪几个 AI 项目、何时做、怎么做、谁来做、风险如何控”，后面的执行就有章可循，而不是碰运气地烧预算。

路线图示例

第一步 清点资产

放一张“资产表”，列出各业务痛点、数据源、现有 GPU、已上线模型。
例子：客服有 300 万条历史对话，格式统一，8 块空闲 A100；质检只有 2 万张图片，还混着不同分辨率。

例子：客服有 300 万条历史对话，格式统一，8 块空闲 A100；质检只有 2 万张图片，还混着不同分辨率。

第二步 价值评估

用 RICE 打分表把候选场景排序。

例子：客服问答模型得分 72 分排第一，因为数据充足、影响面大；视觉质检得分 58 分排第二，因为图片样本太少。

第三步 节奏设定

把高分场景拉进甘特图，先做低成本、见效快的 POC，再排 Pilot，再排平台级建设。上面那张图正好就是这一步的输出。

第四步 资源映射

在甘特图下方再加一栏“预算池”，标明 Q1 要用 2 台 A100、2 个人月，Q2 追加 6 台 A100、5 个人月，以此类推。这样一眼能看出 GPU 和人手什么时候要到位。

第五步 治理与风险

给甘特图的每个里程碑加一颗“门禁”图标：通过伦理、隐私、法规审核才能进下一步。AI-PMO 每季度开审计会，确认模型卡、数据来源、测试报告都合规才放行。

如果把这些信息都补到图里，甘特图就和五步法完全闭环了：家底 → 打分 → 排期 → 配资源 → 审门禁，层层衔接，不会出现“只排了时间，却没人、没钱、没审计”的断档。

工具箱

用户反馈闭环看板

用途：帮助团队建立 Discover→Design→Build→Measure→Iterate 的用户反馈闭环

示例：发现→访谈 12 位核心用户；产出物→痛点列表；衡量指标→NPS ≥ 50

ROI 沙盘与财务仪表盘

用途：快速测算投入与回报，监控关键财务指标

关键数值栏（自行填写）：NSM 基线：____  目标值：____  回本周期（月）：____  预算使用率：____ %

示例：客服 AI | 30 万 | 年省薪资 80 万 | CSAT ↑ 8 % | 单次回复成本 ≤ 0.2 元

AI 战情室看板

用途：实时监控 AI 项目核心指标，红黄绿灯一眼预警

示例：NSM +12 % (目标 +10 %) → ⚪；模型漂移 2 % (阈值 5 %) → 🔘

高管速览摘要（Exe-Brief）

用途：15 分钟内让高管看懂并拍板

示例：决策诉求＝追加 50 台 A100；数据快照＝ROI 预测 8 个月回本；推荐＝先租后买