AI规模化部署最佳实践

2025年6月 简介 AI落地：理想与现实的差距 高管们坦言，绝大多数生成式AI计划距离全面落地还有很长的路要走，许多C级高管对公司生成式AI目前的能力也缺乏足够的信心。 然而，即便AI的投入和广泛应用已成常态，多数企业仍然没有找到成功实现规模化部署的路径，难以将真金白银的投资变为切实的商业回报，而且规模越大，这一矛盾就越是突出。 AI将重塑未来工作模式，这已然是企业领导者们的共识。当下，各类企业都已经在至少一项业务职能中积极运用了AI，并且大多数企业计划在未来三年加大在AI方面的投入。 72%的企业表示在至少一项业务职能中应用了AI技术1 71%的企业称面临严峻的应用挑战2 1%的企业高管称其公司的生成式AI部署已达到“成熟”水平4 12%的公司如今已真正从AI投资中获得回报3 92%的企业计划在未来3年增加AI投资1 22%的C级高管对其公司AI生成式的能力感到“非常自信”4 本电子书阅读指南 本电子书的目标是帮助企业跨越AI落地应用的鸿沟，自信地应对各种挑战，在AI时代行稳致远。为此，Google Workspace采访了20位来自“AI应用领军企业”的领导者，并结合自身经验，为您提炼出10项最佳实践。在这些最佳实践的指引下，企业将能成功实现规模化、高回报的AI落地。 最佳实践真实案例来自以下领军企业： 在每项最佳实践中，都将包含： 价值解析1 真实成功案例分享企业适用性考量23 综合所有这些内容，我们将为您提供一个清晰、实用的AI规模化部署行动框架。希望本电子书能开启我们更深层次的合作对话，在新的办公时代，让Google Workspace成为与您并肩前行的伙伴。 植根企业文化01 核心成效 潜移默化 价值解析 将有关生成式AI的信息融入现有规范，自然而然地提升认知 将AI技术融入团队现有的文化肌理，让部署过程自然、流畅，并与团队既有的工作方式保持一致。 全员投入 与公司价值观挂钩，培养员工对AI技术的认同感 执行建议 积极预期 结合现有规范，将AI部署与现有流程相结合，让变革平稳过渡 营造期待氛围，为新解决方案的顺利落地做好准备 建立公司内部推广机制，通过圆桌讨论、精英小组、应用竞赛等形式，达成以下目标： 长远布局 确保生成式AI的应用保持长期价值，与公司愿景同步 •推动落实AI驱动的改进，并融入工作流程•表彰那些让公司在生成式AI应用领域保持领先地位的创意解决方案 持续创新 鼓励员工不断调整和优化未来解决方案，推动解决方案持续迭代 表扬员工在使用生成式AI方面的出色表现，强调AI是赋能工具，而非取代员工 Adore Me的战略副总裁分享了他们如何将Gemini融入到日常工作文化当中：6 “我们举办了图片生成‘提示词PK赛’，由两个人编写Gemini提示词并展示结果，其他人投票选出优胜的提示词。这有助于让更多用户学会如何高效使用和优化我们现有的提示词库。” CulturePartners与斯坦福大学的研究表明，企业的目标、战略与文化若能高度统一，营收增长可达到319% 5 明确指派负责人或推广大使02 核心成效 价值解析 小型企业 一位强有力的推广大使能够争取到各方支持，建立一个围绕变革与反馈共同行动的核心 获得高管层的支持 提升项目关注度，与领导层的战略要务同频，赢得高管层支持 快速扫清障碍 执行建议 加速决策，消除内部阻力 找出能力最强的团队，为其分配职责，并设定清晰明确的目标指派推广大使，分配到各个业务部门和区域，致力于消除孤岛效应和定制应用场景提前制定明确的治理政策和最佳实践，确保公司上下同心协力、步调一致 大型企业 团队专属推广大使 协助团队负责人在业务部门内部推广解决方案 专人专项 指派专人负责生成式AI的部署与应用 的员工在独自摸索如何使用AI2 Admiral公司的架构总监Gabriel Munoz分享了他们在公司内部应用Gemini for Workspace的经验： “首先做个小规模测试，这样你就能更好地了解这种技术和它的价值。同时，让公司各个部门的人员都参与进来，帮你找到所有可能的应用场景。让热忱于此的人参与，能帮你扛过许多难题。对我们来说，这意味着IT、数据、财务、合规、法务和人事部门都要一起参与进来。” 制定治理指导方针03 核心成效 安全使用解决方案 价值解析 制定清晰的规则，确保在安全可控的条件下使用AI工具 在合规与灵活之间找到平衡点，既能赢得注重安全的团队的信任，又能保证在让企业避免不必要风险的前提下，安全地进行创新实验。 明确使用许可 明确AI应用的“安全区”，引导员工正确地使用生成式AI工具 执行建议 打消团队成员顾虑 让谨小慎微的用户也能放下心来，自信地拥抱和使用生成式AI 提前制定相关政策与程序，从一开始就明确使用生成式AI工具的规则，打消企业在数据隐私、安全以及行业合规方面的顾虑 明确规定绝对禁止的行为与应予鼓励的行为 •提供具体场景说明，通过真实案例向比较谨慎的员工阐释如何在规范内安全地进行尝试 Google制定了“AI营销十大安全护栏”，其中涉及了数据隐私、算法偏见、AI生成内容的透明度以及合乎道德地使用预测分析等关键领域。例如： 解决特殊监管顾虑，对于一些受严格监管的行业，指导企业员工根据特定法规要求使用AI 护栏3 无刻板印象或偏见使用多样化的数据集来训练AI模型，并定期审计，谨防产生歧视性内容。 护栏6 确保AI生成内容的真实性如果公开发布的内容是AI生成的，必须清晰披露，以赢得公众信任。 尽管95%的企业都在投资AI7，但仅有11% 的企业表示真正落实了Responsible AI实践8 专注于具体的应用场景和业务成果04 核心成效 提升产出能力 价值解析 无需增加人手或工作量，即可实现规模化生产 从解决具体问题入手，企业能更清晰地阐明生成式AI工具除了能提升营收利润外，还能带来哪些实实在在的好处。 简化集成 基于对现有产品套件的了解，用户能够快速适应新工具 执行建议 定义清晰的应用场景 通过示例清晰地阐释解决方案如何实现预设的创意目标 评估应用成效应从多个维度入手，不应只关注营收利润 行业定制的解决方案 聚焦战略优势，将“员工技能提升”和“工作环境改善”等作为留住人才和提升品牌声誉的关键驱动因素，而非次要福利 这款工具是为创意和艺术工作者专门打造，从而提升了用户的整体接受度 获得高管层认可 向领导层明确展示工具带来的具体成果，用事实证明投资物有所值 Google的AI应用理念是：敢于彻底颠覆“最佳实践方法”，从零开始构建，哪怕是要全面重塑整个工作流程。 “非公开着陆页”便是有力的证明。以往，它需要多个团队花费数周反复打磨。对于依托生成式AI技术的非公开内容页面，我们只花了几小时就重新设计了整个流程。我们从内容设计、CRM到数据分析，从头到尾重构了整个营销技术体系，让所有环节完美联动。 继续阅读下一页，了解不同规模企业的更多真实示例 专注于具体的应用场景和业务成果04 根据企业规模，选择最佳应用场景 找准与企业规模和需求匹配的生成式AI应用场景，并制定明确的效果衡量指标，让生成式AI从“实验尝试”变成“可靠的业务增长引擎”。 小型企业 着眼每一位全职员工，让生成式AI成为其“能力倍增器” 探究如何让每一名员工都能胜任多种角色，从而让数量有限的全职员工发挥更大作用 •关键指标：因有生成式AI辅助而获得技能提升，每名全职员工都能胜任多种职能角色•影响：无需增加员工人数，即能填补公司内的岗位空缺 中型企业 提升人员效率，减少招聘需求 精简员工队伍 •关键指标：全职员工产出增长，生活质量也随之改善•影响：缩减用人成本 将产出增长与全职员工的薪资挂钩，明确生成式AI投资的价值 大型企业 今天节省的时间，成就未来的价值 不断完善的论证依据自信地追踪早期成功指标，未来的利润增长自然水到渠成 •关键指标：在关键流程中节省时间•影响：初期收益预示着长期潜力，替代指标与盈利能力提升息息相关 设定佐证与衡量指标 价值解析 核心成效 设定衡量指标后再开始部署，这样才能有效验证成效，证明进一步投资的合理性，并负责任地扩大部署规模 应用场景验证 明确证明AI有能力胜任预期的应用场景操作 执行建议 从效果出发，规模化推行 制定基准和可衡量指标（例如，节省的时间、产出量等），在开始部署前就针对受影响的工作流程完成这一操作 只有当AI工具的效果达到预期时，才投入资源在整个企业范围内全面推行 •详细记录现有工作流程，为部署后效果评估设定参照点 设定成功阈值（例如，新流程节省的时间、每周产出量增长百分比），并商定一个切实的目标达成时间 回复用时缩短30-35% 证明AI的价值，要用数据说话。在Gemini的帮助下，体育用品零售商Sports Basement的客服团队几乎能够秒回客户，撰写回复的用时缩短了30-35%。 在最新发布的白皮书《在组织中采用内置Gemini的Google Workspace》中，GoogleWorkspace提供了一个框架，并在一个章节中专门介绍了潜在的衡量指标。点此阅读全文 的公司难以衡量其AI计划带来的真正影响1041% 平衡业务影响与部署复杂性06 价值解析 核心成效 避免过于复杂化，优先选择容易实现的目标。这样有助于快速取得成功，帮助团队树立信心，为后续更广泛地采用生成式AI奠定基础。 小型企业 高效部署 执行建议 聚焦回报相对最高的领域，优化部署效率 评估解决方案的优势与部署挑战，选择既能带来突出影响、又能管理可行部署的工具 后续可选方案 将不同工具之间存在的更多细微区别整理成表格，以供未来研究 确定哪些功能对员工确实有用，确保每一份投入都物有所值 大型企业 •优先上线那些易部署的功能，即使它们不是影响最大的，也要先取得一些“小胜利”来鼓舞士气•先易后难，将更为复杂的功能留到后面部署，让第一步走得更顺畅 广泛的适用性 让所有职能部门的团队都能看到生成式AI的好处 避免做“无用功” 帮助部署负责人将资源用在适用范围最广的领域 在Google，许多团队都会使用一个简单的优先级矩阵，根据商业价值、可操作性及技术可行性来规划潜在的AI应用场景。那些能够迅速见效的“短平快”项目一般会优先上线，用来证明投资回报率；而那些重大风险投资项目，则要等到打好基础、让用户建立足够信心之后再行跟进。11 阅读下一页，了解适合不同规模企业的关键策略 中小型企业团队精简，适合快速部署和迭代生成式AI，而大型企业则应在优先保证稳定性的前提下，有选择地扩大规模。 适合不同规模企业的关键策略 建立沟通、培训和奖励机制07 核心成效 解决方案参与度提升 价值解析 由于潜在弊端较少且优势突出，这会促使更多用户使用该解决方案 主动宣传、精准培训、持续认可，为生成式AI的落地创造积极势头；减少阻力，促进整合，激发创新尝试 提示工程培训 让用户更清晰地了解如何通过好的提示得到更优质的AI输出 执行建议 寓教于乐 做好预热，在新的生成式AI工具上线之前，采用清晰有趣的方式进行预告 以游戏的方式，既能提高用户参与度，又能达成其他有价值的目标 提供培训，在新工具上线前后，为用户提供上手实操、功能演示和问答论坛等培训活动 表扬出色的生成式AI产出成果 建立鼓励机制，奖励那些能够高效使用生成式AI的员工 善用免费资源，如果没有专门的解决方案代表支持，可以善加利用网上的免费教程、视频和博客 应用场景创新 帮助用户大开脑洞，思考还可以将AI应用在哪些潜在的应用场景中 以游戏的方式，寓教于乐，让大家在玩的过程中熟悉工具、大胆尝试 ATB Financial团队制作了一个短视频，并录制了一系列课程，来展示Gemini应用中的“Gem”功能如何简化季度绩效评估工