首席信息官制定价值驱动型AI路线图指南

AI路线图没有统一模板，必须根据企业实际量身定制。潜在的行动选项繁多，切忌逐一尝试。应精选与企业AI战略及用例高度契合的活动，并按照初级到高级的顺序合理排序。

设定目标时，应简明阐述企业为达成目标所采取的行动。首先，明确AI发展目标，即与业务战略高度协同、期望通过AI实现的战略性影响。初级AI战略应确定路线图的实施目标与用例优先级排序，高阶活动则需建立战略优化流程及成效评估机制。

AI价值通过一系列AI项目直接实现。企业通常从优先选定初始用例、开展试点项目、追踪并验证其商业价值着手。进阶阶段则需构建AI产品组合，关注重点从一次性项目交付转向持续满足客户需求和技术发展的长期价值创造。

随着AI规模化应用，组织架构也需同步进化。初期需制定符合初始AI用例与战略需求的资源配置计划，明确关键能力缺口应通过内部培养还是外部合作填补。内部建设通常从建立AI实践社区起步，汇聚AI相关利益方和/或专项团队，共同聚焦于有限数量的高优先级任务。随后可升级为旨在推动AI规模化应用的目标运营模式。外部协作方面，企业往往先建立有限合作，后期形成正式的伙伴关系管理流程。

AI将为员工队伍带来重大变革，驱动全员技能升级、岗位重构与文化转型。第一步通常是制定人才发展计划，明确AI对人才结构的影响、识别现有人才缺口并制定解决方案。随着实践深入，该计划将逐步扩展为持续性的岗位评估流程、变革管理方案及评估AI对劳动力影响的操作规范。

AI伴随诸多风险，需从初始阶段全面管控。初期需识别关键AI风险（包括伦理问题），并建立初始管理原则、政策框架及风险应对流程。在此基础上，AI领导者需着手建立正式的治理架构，明确决策权限，同时构建覆盖范围更广的AI治理运营模式。更高阶的举措包括对治理工具进行试点，以及通过AI素养培养计划在全体员工中普及治理理念。

坚实的技术基础是实现AI系统可靠性与扩展性的必要条件。企业需首先制定以用例为导向的自建与采购决策标准，搭建沙盒实验环境进行技术验证，并建立可复用的设计范式与参考架构。同时需审慎筛选供应商支撑初期用例，并逐步将其发展为系统化的AI供应商管理策略。进阶建设重点在于构建ModelOps实践体系，其中涵盖AI可观测性、用户界面（UI）/用户体验（UX）优化以及FinOps最佳实践，并最终实现AI平台工程能力的全面部署。

数据是绝大多数AI用例的核心要素，但AI就绪数据的管理体系需突破传统数据治理范式。AI领导者通常应从评估初始用例数据就绪度、明确关键数据需求以及制定数据准备方案入手。下一步是为所需的长期投资寻求更广泛的支持，以升级AI数据能力并调整数据治理体系，包括数据质量与元数据实践。同时，AI需构建数据可视化分析能力以及数据可观测性，以监控生产环境中的数据。