Kearney 提出的 AI Readiness and Roadmap 框架为组织制定 AI 策略提供了实用方法，涵盖四个核心维度：思考（Think）、构建（Build）、扩展（Scale）和治理（Govern）。
思考（Think）
领先组织需设定雄心的 AI 愿景，并识别高影响力的应用场景。AI 不仅是提升内部效率的工具，更应关注为顾客创造价值，例如通过 AI 简化服务支持、实现产品超个性化、增强营销和销售能力。调查显示，仅 21% 的高管认为其组织具备应对未来五年 AI 破坏力的能力。
构建（Build）
组织需夯实数据和技术的基石。关键举措包括：
- 数据质量与 AI 增强数据：采用用例优先方法提升数据质量，利用生成式 AI 加速数据目录化、处理非结构化数据及自动化访问流程。
- 简化 AI 技术栈：建立可协作多伙伴的技术栈，避免过度依赖单一供应商，例如通过互操作性层实现技术整合。
- AI 平台建设：以平台思维打造内部效率提升和客户价值创造的应用，如降本增效、员工赋能及客户体验优化。
- 测试与学习：采用快速验证的迭代模式（POC→MVP），允许试错并建立沙箱环境进行成熟化测试。
- 全生命周期成本：从长期视角评估 AI 投资回报，同步投资周期与 AI 创新节奏。
扩展（Scale）
核心在于组织模式转型，而非仅关注应用场景。三种主要架构：
- 联邦模式：AI 团队分散在各业务单元，中央团队负责战略指导。
- 集中模式：IT 或数据部门作为 AI 服务中心，统一提供技术支持。
- 混合模式：中央统筹 AI 优先级与基础能力，同时兼顾业务单元的差异化需求。
治理（Govern）
需建立伦理原则与风险控制机制：
- 原则落地：将责任 AI 原则转化为具体操作指南，如数据治理规范，并确保合规性。
- 风险管控：通过信任与风险论坛管理 AI 模型的偏见、可解释性及合规风险。
- 员工赋能：通过体验式学习（如黑客马拉松）、认证计划、AI 学院及激励机制提升员工技能。
结论
AI 策略的成功关键在于超越应用场景，实现组织模式转型。缺乏周全规划可能导致 ROI 不足、数据技术成熟度有限、员工抵触及合规风险。Kearney 建议组织立即评估 AI 准备度，制定执行路线图以释放 AI 的颠覆性潜力。
