公司 AI 战略的等级列表

Source: Dev.to

如今，谈话往往不可避免地转向 AI 话题。虽然我们理应如此，因为它已经并将继续改变我们的世界，但我不禁注意到，即使在 IT 专业人士之间，对此的看法、理解和讨论也相当参差不齐。我们大多数人并没有深厚的学术背景；许多人是业余爱好者，在 AI 仍是好奇心所在的时代度过了大部分职业生涯。因此，讨论常常显得幼稚，仿佛大众被推入一场需要多年才能掌握的深度对话。

为了帮助理清组织所处的阶段，我制作了一份公司 AI 战略的分层列表。它将 AI 采纳视为一个自然的演进过程，从早期实验到完整的 AI 原生转型。五个层级采用烹饪香料的比喻呈现。

I: Sprinkle

轻度机会性利用 AI 解决方案

• AI 被“撒”在现有的解决方案和流程上。
• 战略制定者模糊地使用“AI”一词，对具体技术、成本或价值了解甚少。
• 许多所谓的 AI 项目实际上只是被贴上 AI 标签的传统 IT 解决方案。
• 采纳往往只涉及挑选带有 AI 标记的供应商、工具、基础插件和集成。
• 工作范围广但浅，缺乏衡量或关键绩效指标（KPI）。
• 没有正式的战略、培训或组织层面的授权。
• 领导层对 AI 的了解非常有限，更多依赖直觉假设 AI 的价值主张。

II: Stir

有意将 AI 融入特定工作流和工具

• 战略制定者至少对 AI 这一领域有基本认识。
• 在采纳供应商和工具前进行有信息支撑的分析；集成时会进行自定义配置。
• 组织层面的采纳包括基本的指南和培训。
• 关注点在于针对性的效率提升。
• 变更仍是增量的，而非根本性的转型。

III: Simmer

在多个职能中深度嵌入 AI，伴随自定义解决方案和数据反馈回路

• 领导者要么具备 AI 流利度，要么委托给具备信息的专家。
• 使用微调模型、内部 AI 平台、代理工作流（能够计划并执行多步骤任务的 AI 代理）以及检索增强生成（RAG）系统。
• 建立跨职能治理、数据基础设施投资以及可衡量的 ROI 追踪。
• AI 影响决策、优化运营，并开始重塑工作方式。
• 传统角色被 AI‑导向的技能组合所增强或取代。
• 组织正“让 AI 炖煮”——变化虽渐进却无处不在。

IV: Bake

AI 深度嵌入核心业务流程和产品；公司围绕 AI 能力重新设计运营

• 企业级平台、自治代理/群体系统以及大规模预测分析成为常态。
• AI 驱动的自动化处理复杂工作流。
• 大规模人才招聘、伦理框架建设以及向 AI 流利度转变的文化变革。
• 通过 AI‑驱动的产品或服务出现新的收入来源或成本结构。
• AI 已不再是附加层，而是价值创造的根本。

V: Feast

AI 原生转型：整个组织围绕 AI 这一核心驱动因素构建或重建

• 组织成为行业领袖，通过 AI 获得指数级优势。
• 持续的 AI‑人类协作推动专有 AI 模型的演进。
• AI 成为战略、运营和文化的核心。