第19章

评估现状：明确AI转型起点

在企业迈向 AI 转型的起点，我们最重要的任务不是立刻投入大量资源去开发模型或上线系统，而是先搞清楚：我们到底“准备好”了吗？这不是一句空话。很多企业转型失败，不是因为技术不够先进，而是没找对自己的最大短板和最优突破口。因此，我们提出了 AIM-Radar——一个帮你看清自身 AI 成熟度的六维扫描器。

它从六个方面来审视企业当前的基础，包括战略是否落到实处，数据是否可用且可复用，技术底座是否现代化，关键人才是否配齐，治理框架是否健全，以及组织文化是否真正接纳 AI。每个维度都可以打一个 0 到 5 的分数，得分越高说明基础越好，得分越低则代表这一块是短板。比如有些公司喊了很多年的“数据驱动”，但数据孤岛依然严重，数据分类缺失、共享率低，真实得分可能只有 1 分。

评分之后，我们建议画成雷达图，这样红区（短板）和绿区（优势）一目了然。但这还不够。更重要的是把这些短板放到业务上下文里去分析：这个短板会不会直接拖住关键场景的推进？它是不是当前最影响业务价值释放的阻碍？如果答案是肯定的，那就优先处理它。

这不是一个纸上谈兵的评分表，而是一种“转型起跑线”的校准机制。因为只有识别出最需要改进的那一块，并围绕它集中资源和注意力，企业才有可能在真正落地的第一季度，获得清晰的突破。

五步现状评估流程（B-D-D-S-R）

要真正看清企业当前在 AI 转型上的起跑位置，仅靠内部感觉是不够的。我们需要一次系统性的扫描，像体检一样，把关键的能力盲区、文化阻力、数据风险全部“照”出来。这也是为什么我们设计了这套五步诊断方法，帮助你从多个角度建立真实的起点。

首先，我们从行业视角出发，通过外部 Benchmark 来了解同类企业在 AI 战略、场景布局、技术架构等方面的实践和水平。这一步的成果，是一份可量化的对标报告，能让企业看到自己处在什么位置、差距在哪。

接下来，把目光拉回到内部，从“数据”这个基础设施出发。通过全面的数据资产扫描，我们会生成一个数据资产体检图，评估每类数据的可用性、质量标准、共享程度。很多时候，企业不是没数据，而是数据分散、找不到、信不过。这一步的价值，就在于让“数据现状”变得清晰且可谈。

而要真正了解转型中的机会和阻力，不能只看表面。我们建议深入对话，从 CXO 到一线员工，去听他们对 AI 的真实看法、场景设想与担忧。通过利害关系访谈，我们能梳理出一份清晰的“痛点与机会清单”，它将直接指向下一阶段的重点场景。

紧接着，我们还需要测一测“文化温度”。这不只是一个态度调查，更是对组织认知基础的量化。通过AI素养评测，我们可以在团队层面上看清：大家对 AI 有多少理解？愿不愿意用？是否觉得这是威胁还是机会？最终形成企业的AI文化仪表看板将成为后续培训、文化引导的依据。

最后，还有一个常被忽视但至关重要的环节：合规风险的排查。无论是隐私保护、伦理要求还是模型使用的合规性，通过对现有文档与制度的扫描，我们能迅速识别出法规盲点，形成一份“合规缺口表”，帮助企业在转型早期就做好风险防护。

关键基线指标

为了让 AI 转型真正“跑得起来”，我们不能只谈愿景，更要设定清晰可衡量的起跑线。这张基线表，就是帮助企业校准从哪儿出发、该往哪儿走的“起点坐标”。

从最核心的指标开始，我们选择了次月留存率作为 NSM（North Star Metric），因为它能直接反映用户是否持续感受到产品的价值。当前留存率为 62%，目标是在一年内提升 5 个百分点，不追求激进，而是稳中有升。

而要提升留存，底层的数据质量必须先过关。我们以质量 SLA 达标率作为衡量标准，目前只有 78%，意味着数据还存在延迟、缺失、错误等问题。要支撑高质量的 AI 应用，我们设定的目标是将其提升到 95% 以上，建立起一个可信的数据底座。

技术方面，关键在于响应速度。我们用 MTTP（提交到上线的时间）衡量交付效率。现在平均要花 7 天才能把模型或功能上线，显然还不具备敏捷试错能力。目标是压缩到 24 小时以内，真正实现“今天想法、明天上线”。

但再好的工具，也需要合适的人来驱动。目前企业在 AI 关键岗位上的填充率只有 55%，很多职位（如 AI PM、Prompt Engineer）还在空缺，转型自然会举步维艰。我们的目标是提高到 90%，确保从业务、算法、到平台都有专人负责。

治理方面的问题同样不容忽视。现在模型上线缺乏基本的信息披露，Model Card 覆盖率仅为 20%，既不利于审计，也隐藏合规风险。因此设定了 95% 的目标，推动模型开发进入“可解释、可追溯、可问责”的规范轨道。

最后，是很多人容易忽视的文化维度。员工对 AI 的理解程度和使用信心，是整个转型能否顺利落地的“隐性变量”。当前的 AI 素养平均得分只有 63 分，我们希望通过培训、实战、激励机制，将其拉升到 80 分以上，为后续推广打下坚实的基础。

90 天现状评估落地蓝图

在正式启动 AI 转型之前，我们建议用 90 天时间，先打一套“基础探照灯”，帮助企业看清现状、聚焦重点、排好节奏。这不是冗长的调研报告，而是一套轻量、实用、面向行动的诊断路径，最终形成一份可以直接推动资源配置的建议书。

前15天，我们以速度优先，快速搭建一个 AIM-Radar初版。通过收集关键维度的评分指标——战略绑定、数据质量、技术能力、人才覆盖、治理情况和文化温度，我们先粗略勾勒出企业的“六边形能力图谱”，看哪一块短板最突出。

紧接着，在第15到30天，我们开始“加分辨率”，一边做外部 Benchmark，看看同行业中领先者都在做什么；一边对内部的数据资产做全面扫描，输出一张 Data Heatmap。这样我们既知道“外部在哪里”，也知道“自己有什么”。

到了30到60天，我们把视角从系统转向人。从 CEO 到一线员工，我们会展开结构化访谈，收集他们对 AI 的真实看法、期望和顾虑，同时发起一轮 AI 素养与文化调查，生成 Pulse Dashboard。这些信息有助于发现组织中“愿意做、但不会做”或“该做、但没人推”的关键场景。

最后的 30 天是最关键的一步：把上面三阶段的发现整理成“缺口-优先级矩阵”，也就是明确当前的短板 × 业务影响力，从而排出 Q1/Q2 最值得投资的方向。所有内容将汇总成一份投资建议书，为预算分配、人岗配置和技术选型提供决策依据。

常见陷阱与对策

很多企业在进行 AI 成熟度评估时，以为画一张雷达图、写一份报告就完成任务了，结果往往落入一些典型陷阱，导致评估无法真正指导行动。这些问题并不是工具本身有问题，而是使用方式和后续联动出了偏差。

第一个常见误区是“只看技术分”。很多团队会特别关注模型能力、算力部署、数据处理这些“显性的硬指标”，而忽略了文化氛围、伦理治理这些“软维度”。结果就是图上技术一块很大，但治理和文化却呈现塌陷态，真正落地时就容易失衡。正确的做法是六维同权、短板优先，不求每块都完美，而是先把最拖后腿的一块补起来。

第二个陷阱是“评分主观”。不同部门对同一项能力的理解、尺度不一致，导致评估结果混乱，甚至变成“公关打分”。为避免这种偏差，必须统一评分口径，同时鼓励用数据来佐证打分，比如指标达成率、工单反馈、实际流程等客观依据。

第三个问题是“报告即结束”。很多评估报告做得很精美，但一发布就束之高阁，没有写进任何 OKR，也没有联动后续的转型步骤。这就像检查完身体却不做治疗。最好的方式，是把 Radar 输出直接对接后续甘特图中第 20~25 周的重点项目，把“发现的问题”写进“要达成的目标”，让评估真正成为行动的起点。

最后一个容易被忽视的角落是合规与风险评估。许多企业在评分阶段忽略了数据使用的法律边界、伦理审核、模型风险来源等问题，导致后期出现“用了模型反而违规”的尴尬。建议将 DPIA（数据保护影响评估）和 Risk Scan 作为必做动作，并纳入整体热力图体系中，防止盲区。

工具箱

AI 成熟度自评表

用途：从战略、数据、技术、组织、治理五维度快速打分

数据与技术就绪度评分卡

用途：量化关键数据资产与平台能力的可用性评分

业务流程影响热力图

用途：评估各流程 AI 潜力与业务价值

Quick Win 可行性矩阵

用途：筛选 3‑6 个月内可落地的高 ROI 场景

高管速览摘要

用途：一页汇总现状评估关键发现与下一步建议