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115. （说人话版）企业AI战略全景图各模块释义

发布日期：2025-05-14 20:42:53 浏览次数： 1631 作者：控制与激发

前一篇《114. 一张全景图，说清企业AI战略》留了个尾巴，要对“企业AI战略全景图”各模块做出解释，算是全景图的说明书吧。

以下主要针对第四层级模块（白色方框）做出释义。释义分为两种：

专业解释：使用书面语的正式解释，可以在正式文件中直接引用。
通俗解释：说人话版本，便于非IT领域管理者与员工理解模块功能。

释义表格内容较长，不适合在手机上全文阅读。有需要的朋友可以收藏，或转存为word文档备查。

第三层级模块	第四层级模块	专业解释	通俗解释
指导层：战略引领与治理护航
外部环境洞察与对标	宏观与监管环境扫描	持续监测和分析影响AI战略的宏观经济、政治、社会因素以及关键国家/地区的AI相关法律法规、政策导向和伦理规范动态。	看看大环境怎么样？国家政策、法律法规对搞AI有什么影响？
	技术趋势与成熟度跟踪	跟踪人工智能领域（特别是与企业业务相关的细分领域）的最新技术突破、发展趋势、技术成熟度曲线以及潜在的颠覆性技术。	AI技术现在发展到哪一步了？有哪些新技术冒出来了？哪些技术成熟能用了？
	市场与竞争对标分析	分析市场中AI应用的现状、主要竞争对手的AI战略与实践、潜在替代方案以及行业最佳实践，进行自身定位和优劣势评估。	看看同行都在怎么用AI？谁做得好？我们跟他们比怎么样？
战略定位、目标与价值	AI战略角色定位	界定AI在企业整体战略中的地位（核心驱动/辅助支持/效率提升等），明确其对竞争优势和业务模式的预期影响。	想清楚AI在我们公司是“主角”还是“配角”？是用来颠覆行业的，还是帮我们省点力气？
	设定业务关联的AI目标	制定与企业关键业务目标（如收入增长、成本降低、客户满意度提升）直接挂钩、具体、可衡量、可实现、相关且有时限的AI战略目标。	给AI定下能看得见、摸得着、能完成、跟业务有关、有时间限制的小目标，比如“用AI把客服效率提高20%”。
	AI核心价值提炼与沟通	识别并明确AI能为关键利益相关者（客户、员工、股东）创造的独特、可量化的核心价值点，并设计清晰的价值论述进行有效沟通。	AI到底能带来啥实实在在的好处？把这些亮点找出来，并且用大家听得懂的话讲清楚。
领导力承诺与推动	高层承诺与资源保障	确保最高管理层对AI战略给予充分的重视、公开的支持和必要的资源（资金、人才、时间）投入，为AI转型提供组织保障。	老板们得真心支持AI，不光是嘴上说说，还得给钱、给人、给时间，这样AI项目才能搞起来。
	战略愿景沟通	由领导层主导，制定并执行沟通计划，向全体员工清晰传达AI战略的宏观愿景、目标和变革的必要性，以建立方向感和紧迫感。	老板们要带头讲清楚，公司为什么要搞AI，未来想做成什么样，让大家明白大方向。
战略动态管理	AI成熟度评估	定期系统性地评估企业在AI战略、数据、技术、人才、组织文化、治理等方面的当前水平和能力阶段，识别优势和短板。	定期给自己“体检”，看看我们在AI方面做得怎么样了？哪些地方强，哪些地方弱？心里得有数。
	战略路线图动态调整	基于成熟度评估结果、外部环境变化和业务反馈，持续审视和调整AI战略的优先级、实施路径和时间计划，确保战略的适应性和有效性。	根据“体检”结果和外部变化，及时调整我们的AI计划，别一条道走到黑，要灵活应变。
AI治理架构与权责	AI治理模式设计	设计并选择适合企业特点（规模、文化、成熟度）的AI管理和监督模式（如中心化、联邦式、混合式），明确决策流程和管理机制。	公司里AI这摊子事儿谁说了算？是专门成立个部门管，还是各个业务自己管，或者结合起来？得定个规矩。
	治理组织与权责分配	设立具体的AI治理组织（如AI委员会、卓越中心CoE），清晰界定各相关部门和角色（如业务、IT、法务、伦理）在AI活动中的职责和权限。	明确AI相关的各个部门和岗位都负责啥，谁拍板，谁执行，谁监督，别到时候互相推诿。
AI政策与标准	全生命周期AI政策框架	制定覆盖AI从概念提出、研发、测试、部署到运维、退役整个过程的内部政策和指导原则，规范AI活动。	给AI从出生到养老定一套规矩，比如开发要遵守啥原则，上线要经过啥测试，用的时候要注意啥。
	标准操作流程与技术标准	建立具体的AI项目开发、模型验证、数据处理、安全管理等方面的标准化操作规程（SOP）和技术规范，确保一致性、质量和效率。	把AI项目具体怎么做、用什么技术、达到什么标准，都写成操作手册，大家照着做，不容易出错。
AI风险管理	风险识别与分类	系统性地识别和归类与AI相关的各种潜在风险，包括技术风险（模型失效）、运营风险（流程中断）、合规风险（违法）、声誉风险、伦理风险、安全风险等。	想想搞AI可能出哪些问题？比如模型算不准、系统搞崩了、不小心违法了、被人骂了、不公平了等等。
	风险评估	对已识别的风险进行可能性和影响程度的评估，判断风险的优先级和严重性，为制定应对策略提供依据。	评估一下这些问题发生的可能性大不大？一旦发生后果严不严重？排个序，先解决要紧的。
	应对与监控	针对评估后的风险，制定并实施相应的应对措施（规避、减轻、转移、接受），并建立持续监控机制，跟踪风险变化和应对措施的有效性。	针对这些风险，我们是躲开它，减轻它，还是找人分担？定了方案后还得盯着，看效果怎么样。
AI合规与审计	法律法规符合性	确保AI系统的设计、开发和应用全过程符合所有适用的外部法律法规（如数据隐私法、AI法案）和行业特定监管要求。	保证我们用AI做的所有事情都符合国家法律和行业规定，别踩红线。
	数据与模型可追溯性管理	建立机制确保AI系统的决策过程和数据使用情况可被记录、追踪和审查，以满足内部治理和外部监管的审计要求。	要能说清楚AI做的每个决定是根据什么数据、怎么算出来的，方便以后查问题或者应付检查。
AI伦理原则与文化建设	AI伦理原则制定与发布	基于企业价值观和社会规范，明确并公开宣布企业在开发和使用AI时所遵循的核心伦理准则（如公平、透明、负责、安全等）。	公司要公开表个态，我们用AI会遵守哪些道德底线？比如要公平、要透明、要负责任等等。
	负责任AI文化培育	通过培训、宣传、制度建设等方式，在组织内部培养员工的AI伦理意识，鼓励负责任的AI创新和应用，使其成为企业文化的一部分。	不光要有原则，还要让所有员工都明白这些原则，把负责任的理念变成大家的习惯。
公平性与偏见治理	算法偏见检测与评估	运用技术和非技术手段，系统性地检测AI模型和训练数据中可能存在的偏见（如性别、种族歧视），并评估其潜在的不公平影响。	检查一下我们的AI会不会因为数据或算法的问题，对某些人群不公平？比如招人只招男的？
	偏见缓解技术与实践	采用算法调整、数据增强、流程干预等技术和管理措施，主动减少或消除已发现的AI偏见，促进结果的公平性。	如果发现AI有偏见，要想办法纠正它，比如调整算法、补充数据，让它变得更公平。
透明度与可解释性	可解释AI技术应用	根据应用场景的风险和需求，选择并应用适当的技术（如LIME, SHAP）来解释AI模型的内部工作机制或特定决策的原因。	对于那些像“黑盒子”一样搞不懂的AI，要用一些技术手段让它能大概解释一下自己是怎么想的。
	决策解释与沟通	建立流程和方法，将AI的决策逻辑或关键影响因素，以易于理解的方式向相关用户、客户或监管机构进行解释和沟通。	要能用人话跟用户或老板解释清楚，AI为什么会做出这个判断或推荐。
人类监督与干预	人在回路机制设计	在高风险或关键决策场景中，设计明确的人工审核、干预或否决节点，确保AI系统的决策始终处于有效的监督之下，人类拥有最终控制权。	在一些重要的事情上，不能让AI自己说了算，要设计一个环节让人来把关、审核，必要时能叫停。
	伦理应急响应预案	预先制定当AI系统出现严重伦理问题（如重大歧视、安全事故）时的应对计划和处理流程，明确责任人和处置步骤。	万一AI搞出了严重的道德问题，比如造成了歧视或伤害，我们该怎么办？得提前有个预案。
执行层：价值挖掘与业务融合
AI应用场景发掘	应用机会发掘机制	建立持续性的、跨部门协作的流程和方法（如创意征集、工作坊、痛点分析），用于系统性地发现企业内部潜在的AI应用机会。	要有个方法能持续不断地找到公司里哪些地方可以用AI来改进，不能靠拍脑袋。
	战略/痛点驱动场景扫描	结合公司战略方向和业务部门的实际痛点、瓶颈，主动、有针对性地寻找可以用AI技术解决的关键业务问题或创造新价值的应用场景。	从公司的大目标和各个部门的难处出发，看看AI能在哪些关键地方帮上忙，解决真问题。
用例评估与筛选	用例评估框架	建立一套包含业务价值、技术可行性、数据可用性、风险、成本、战略契合度等多维度的标准和流程，用于系统评估潜在AI应用场景的优劣。	定一套标准，从能不能做、值不值得做、风险大不大、花多少钱等角度，全面评估找到的AI点子。
	优先级排序与筛选	基于评估框架的打分结果和战略重要性，对众多AI应用场景进行排序，筛选出当前阶段最值得投入资源去实施的少数关键用例。	把所有点子排个队，挑出那些最有价值、最靠谱、最符合公司方向的几个，集中力量先做。
价值衡量与追踪	ROI与业务指标定义	为每个选定的AI项目设定清晰、可量化的投资回报（ROI）目标和具体的业务效果衡量指标（KPI），如成本节约百分比、销售转化率提升等。	给每个AI项目定个小目标，比如要省多少钱、提高多少效率，用数字说话，衡量它到底有没有用。
	价值追踪与评估体系	建立并运行一套系统化的方法和工具，持续追踪AI项目的投入成本、实施进展和实际产生的业务价值，定期进行评估和报告。	要一直盯着AI项目花了多少钱、做得怎么样、有没有达到预期效果，定期算算账。
AI项目组合管理	项目组合整合管理	从全局视角管理企业所有的AI项目，协调跨项目资源，平衡短期收益与长期投入，确保整体AI投资组合与战略目标一致。	不能只看单个AI项目，要从公司整体来看，管理好所有的AI项目，让它们别打架，劲往一处使。
	动态资源优化	基于项目进展、价值评估结果和战略优先级变化，动态地调整分配给不同AI项目的资源（资金、人力），确保资源始终投向价值最高的领域。	根据哪个AI项目做得好、价值大，就多给点资源；做得不好或者不重要了，就少给点或者停掉。
业务流程诊断与AI机会识别	识别流程瓶颈与痛点	分析现有的业务流程，识别其中效率低下、成本高昂、易出错或体验不佳的关键环节（瓶颈和痛点），判断这些环节是否适合引入AI进行改进。	仔细看看我们现在干活的流程，哪些地方特别慢、特别费钱、特别容易出错？找到这些“老大难”问题。
	评估AI流程优化机会	对识别出的瓶颈和痛点，评估应用AI技术（如自动化、预测、智能决策）进行优化的潜在效果、可行性和投入产出比。	看看找到的这些“老大难”问题，用AI能不能解决？效果好不好？划不划算？
AI驱动的工作流设计	设计AI嵌入式新流程	不仅仅是优化现有流程，而是利用AI的能力重新设计、甚至创造全新的工作流程，将AI无缝嵌入其中，实现更根本性的效率或效果提升。	不能只在老流程上打补丁，要用AI的思路重新设计一套更聪明、更高效的干活方法。
	定义人机角色职责	在新的AI嵌入式流程中，清晰地界定哪些任务由AI完成，哪些任务由人完成，以及人与AI如何协作、交接，确保流程顺畅高效。	在新的流程里，哪些活儿让AI干，哪些活儿还得人来干，人和AI怎么配合？要分清楚。
	优化人机交互体验	关注人在使用AI工具或与AI协作时的体验，设计友好、直观、高效的交互界面和方式，降低使用门槛，提升协作效率和满意度。	要让AI工具好用、易懂，人跟AI合作起来感觉舒服、不别扭。
AI服务集成与部署	AI服务技术集成	将开发好的AI模型或能力，通过API等方式，稳定、可靠地集成到现有的业务系统或新的应用程序中，使其能够被实际调用和使用。	把做好的AI功能，像搭积木一样接到我们现有的系统里去，让业务能真正用起来。
	稳定、安全、可扩展部署	确保AI服务在生产环境中能够持续稳定运行，保障数据和系统安全，并且能够随着业务量的增长而平滑地扩展处理能力。	保证AI上线后不出岔子，安全可靠，以后用户多了、数据大了也能撑得住。
流程性能持续优化	绩效监控与持续改进	建立对AI驱动流程的性能指标（如处理时长、准确率、成本）的持续监控，收集反馈，发现问题并不断进行优化迭代，提升流程效果。	AI流程上线后要一直看着它的表现，比如快不快、准不准，发现问题及时改进，让它越来越好。
外部合作策略	合作需求与能力评估	分析企业在AI技术、数据、人才、市场等方面存在的短板或需求，评估哪些环节需要借助外部合作伙伴的力量来弥补或加速。	看看我们在AI方面自己搞不定或者搞得慢的地方，是不是需要找外面的帮手？比如技术、数据、人才。
	合作目标与伙伴策略	明确通过外部合作希望达成的具体目标（如获取技术、拓展市场、分担风险），并制定选择合作伙伴类型（如技术公司、研究机构、初创企业）的策略。	想清楚找合作伙伴是为了啥？是学技术，还是找客户？然后决定该找什么样的伙伴，比如大公司还是小公司。
伙伴关系建立与管理	伙伴筛选与评估流程	建立一套标准和流程，用于寻找、评估和选择合适的AI合作伙伴，考量其技术实力、可靠性、文化契合度、成本效益等因素。	定个选伙伴的标准和流程，不能随便找，要看对方靠不靠谱、技术行不行、跟我们合不合拍。
	合作模式设计与谈判	根据合作目标和伙伴特点，设计具体的合作方式（如采购、联盟、合资、研发外包），并与伙伴进行谈判，明确双方的权利、义务和利益分配。	跟伙伴谈好怎么合作？是买他们的东西，还是一起搞研发？责权利要分清楚。
	伙伴关系维护与协同	建立有效的沟通、协调和管理机制，维护与合作伙伴的良好关系，促进信息共享和协同工作，确保合作目标的顺利实现。	跟合作伙伴要搞好关系，经常沟通，一起努力，保证合作项目能顺利进行下去。
开源生态参与	开源利用策略与风控	制定如何有效、安全地利用开源AI模型、工具和数据的策略，评估并管理使用开源资源可能带来的技术、法律和安全风险。	想好怎么用网上那些免费公开的AI资源（模型、代码），用的时候要注意别侵权、别泄密。
	开源贡献与社区参与	（更成熟阶段）考虑向开源社区贡献代码、经验或资源，参与开源项目，提升技术影响力，并从社区互动中获益。	（更高级）我们也可以把自己的东西贡献给开源社区，跟大家一起玩，提升名气，也能学到东西。
数据协作与共享	安全数据协作技术探索	探索和评估隐私计算、联邦学习等新兴技术，以便在不泄露原始敏感数据的前提下，与外部伙伴进行安全的数据共享、联合分析或模型训练。	研究一些新技术，看能不能在不把自己的核心数据给别人的情况下，跟合作伙伴一起用数据搞点事情。
支撑层：数据、技术与人才基石
数据资产化管理	数据资产盘点与评估	全面梳理企业拥有哪些数据资源，了解它们的位置、格式、质量状况和潜在价值，像管理资产一样管理数据。	先搞清楚我们手里到底有哪些数据？这些数据在哪儿？质量怎么样？能不能用？
	数据目录建设	建立一个类似图书馆目录的系统，用于描述和组织企业的数据资产，方便用户查找、理解和访问所需的数据。	做个数据的“花名册”或者“地图”，让大家能方便地找到自己想要的数据，知道这数据是干嘛的。
	元数据管理	管理描述数据的数据（元数据），例如数据的定义、来源、格式、更新频率、负责人等，以增强数据的可理解性、可信度和可用性。	给每个数据都配上“说明书”，写清楚这数据是啥意思、从哪来的、谁负责等等，方便大家理解和使用。
数据质量保障	数据质量标准与监控	制定衡量数据质量的标准（如准确性、完整性、一致性、时效性），并建立自动化机制持续监控数据质量，及时发现问题。	定个标准，看数据够不够准、够不够全、是不是最新的，还要一直盯着，发现问题及时报警。
	数据清洗/验证/主数据	对原始数据进行处理，修正错误、填补缺失、统一格式、消除重复（数据清洗、验证），并建立权威的、一致的核心数据来源（主数据管理）。	把那些乱七八糟、有错误、不一致的数据整理干净、弄规整，保证核心数据是统一、靠谱的。
数据架构与集成	现代化数据架构	设计和构建能够支持大规模数据存储、高效处理、灵活分析以及AI应用需求的现代数据基础设施，如数据湖、数据仓库、数据网格等。	搭建一个强大的数据“仓库”或“平台”，能存下各种各样的数据，处理速度快，方便AI来取用。
数据治理与安全	数据治理组织与流程	建立专门的组织架构和清晰的工作流程，负责制定和执行数据相关的政策、标准和规范，明确数据的所有权、管理责任和使用权限。	成立个管数据的部门或小组，定好规矩，谁能用什么数据，怎么用，谁来负责数据的质量和安全。
	数据安全与隐私合规	采取技术和管理措施，确保数据在存储、传输和使用过程中的机密性、完整性和可用性，严格遵守数据隐私法规，保护用户和企业信息安全。	保护好我们的数据，别被偷了、别被篡改了、别泄露了，尤其是用户隐私信息，一定要按规定来。
AI平台与工具链	AI技术平台规划选型	评估并选择适合企业需求的AI开发、训练、部署和管理平台（可能来自云厂商或专业公司），或者规划自建平台。	选一套好用的AI“工具箱”和“工作台”，方便我们的技术人员开发、训练和管理AI模型。
	核心AI工具链建设	基于选定的平台，构建一套标准化、高效的AI开发、测试、部署、监控工具组合（工具链），提升AI项目的交付速度和质量。	把选好的工具组合起来，形成一套标准的AI开发“流水线”，让做AI项目更快更好。
算力与云架构	算力资源需求评估	评估开发和运行AI模型（特别是大型模型）所需的计算能力（如CPU、GPU），规划相应的硬件资源或云服务。	算算我们要搞的AI需要多大的计算能力？需要买多少服务器或者租多少云服务？
	云战略规划与实施	制定企业使用云计算服务（公有云、私有云、混合云）来支持AI发展的策略，并负责云环境的搭建、迁移和管理。	想好怎么利用云服务来支持我们的AI？是用阿里云、腾讯云，还是自己建？定了就去落实。
模型开发与管理	模型来源与获取策略	决定AI模型是通过自主研发、购买第三方模型、还是基于开源模型进行微调等方式获得，并制定相应的策略。	我们需要的AI模型是自己从头做，还是买现成的，或者在别人公开的模型基础上改改？
	模型库与版本控制	建立一个集中存储、管理和共享企业内部AI模型的库，并对模型的不同版本进行有效管理和追踪。	把我们做好的AI模型都存到一个地方，像个图书馆一样，方便查找和管理，还要记录好每个版本。
	生命周期管理	管理AI模型从开发、训练、评估、部署、监控到最终退役的整个过程，确保模型在各个阶段都得到有效管理。	从模型开发出来到最后不再用了，整个过程都要管好，保证它一直有效、不出问题。
机器学习运维与安全	MLOps流程与实践	借鉴软件开发的DevOps理念，建立一套自动化、标准化的流程（MLOps），用于快速、可靠地构建、测试、部署、监控和迭代AI模型。	建立一套高效的“AI模型生产线”，让模型的开发、上线、运维都自动化、标准化，更快更可靠。
	内建AI技术安全	在AI模型和系统的设计、开发、部署的各个环节就融入安全考虑，防范针对AI的特定攻击（如对抗性攻击、数据投毒）和传统网络安全风险。	在做AI的时候就要考虑安全问题，防止AI被攻击、被欺骗、数据被污染。
组织设计与适应性	组织结构适应性评估与优化	评估现有组织架构、汇报关系、沟通渠道和决策流程是否能够灵活适应AI带来的变化，并进行必要的调整以提升敏捷性和协作效率。	看看我们公司现在的“队形”和“指挥系统”灵不灵活？能不能快速适应AI带来的变化？需要怎么调整才能更给力？
	工作模式与角色演变设计	分析AI对现有工作方式的影响，预见未来可能出现的新的工作模式（如人机协作模式），并设计因AI应用而演变或产生的新角色及其职责范围。	AI来了，大家干活的方式肯定会变，可能还会出现新的岗位。得提前想想以后怎么干活，需要哪些新角色。
	AI场景下决策权分配	在引入AI辅助或自动化决策的场景下，有意识地设计和明确不同层级、角色以及AI系统的决策权限、责任边界和审批流程。	以后哪些事情可以让AI帮着做决定甚至自己做决定？哪些还得人来拍板？人和AI的权力怎么分？得设计清楚。
AI文化与思维模式	数据驱动与实验文化培育	倡导并建立以数据洞察和分析结果作为决策重要依据的文化氛围；鼓励员工在可控范围内进行AI相关的创新尝试和实验，并将试错视为学习过程。	培养大家做决定多看数据、少拍脑袋的习惯；鼓励大家胆子大一点，多试试用AI解决问题，错了也没关系，学到就好。
	协作文化与知识共享	营造开放、信任的氛围，打破部门壁垒，鼓励跨团队协作；建立有效的机制和平台，促进AI相关的知识、经验、最佳实践在组织内部的流动和共享。	不能各扫门前雪，要让不同部门的人愿意一起合作搞AI；成功的经验、失败的教训要方便大家互相学习借鉴。
变革管理与沟通	变革沟通与预期管理	制定清晰、持续的沟通策略，向全体员工传递AI转型的愿景、目标、进展、必要性及潜在影响，管理员工预期，建立信任，减少不确定性带来的焦虑。	要反复跟大家讲清楚，我们为什么要搞AI，目标是啥，进展怎样，对大家可能有啥影响，让大家心里有底，少些担心。
	变革管理方法与员工参与	运用系统化的变革管理理论和工具（如识别关键利益相关者、赋能变革推动者），设计并鼓励员工参与到AI应用的设计、反馈和优化过程中，提升变革接受度和成功率。	用科学的方法来推动变革，找到支持变革的人来帮忙；不能光领导说了算，要让员工也参与进来提意见、想办法。
组织学习与发展	组织学习机制与文化建设	建立促进组织从AI实践（包括成功与失败）中系统性学习、反思和提炼经验的机制和流程；培育持续学习、适应变化、拥抱智能技术的组织文化。	要建立一套方法，让公司能从搞AI的过程中不断学习、总结经验教训，把好的经验变成制度和流程，让整个组织像一个会思考、能进化的‘大脑’，这样才能持续适应AI时代。
AI人才规划	关键AI人才角色定义	识别并清晰定义企业成功实施AI战略所需要的各种关键人才角色及其职责，如数据科学家、ML工程师、AI产品经理、AI伦理师等。	搞AI需要哪些方面的人才？比如懂算法的、懂工程的、懂业务的、懂伦理的，都要定义清楚。
	AI技能差距分析	评估现有员工团队在AI相关技能方面的掌握情况，与所需技能进行对比，找出能力短板和培训需求。	看看我们现在的员工会不会搞AI？跟我们需要的能力比，还差哪些？
人才获得与保留	AI人才招聘策略	制定吸引和招聘外部AI专业人才的策略和计划，包括明确招聘要求、拓展招聘渠道、设计有竞争力的薪酬福利等。	想办法从外面招到我们需要的AI牛人，比如去哪儿招、给多少钱、怎么吸引他们来。
	发展通道与激励机制	为AI相关人才设计清晰的职业发展路径和晋升通道，并建立相应的绩效评估和激励机制，以保留和发展核心人才。	给搞AI的人才规划好发展前途，让他们知道怎么晋升、怎么涨工资，留住他们。
技能提升与AI素养	全员AI素养普及	面向企业全体员工（不仅仅是技术人员）开展AI基础知识、应用场景和伦理风险等方面的培训，提升整体AI认知水平。	让公司所有人都对AI有个基本的了解，知道AI是啥、能干啥、有啥风险，别把它想得太神秘或太可怕。
	专业技能提升计划	针对不同岗位的员工，设计和提供更深入、更专业的AI技能培训课程或项目，帮助他们掌握工作所需的具体AI工具和技术。	给需要用AI干活的员工提供更专业的培训，让他们学会怎么用相关的AI工具和技术。
人机协同与团队构建	人机协作技能培养	培养员工与AI系统有效协作所需的能力，如批判性思维（判断AI结果）、复杂问题解决、沟通协调、以及适应新技术和新工作方式的能力。	教大家怎么跟AI一起工作，比如怎么判断AI给的结果靠不靠谱、怎么跟AI配合解决复杂问题。
	敏捷AI团队组建	采用敏捷开发模式，组建包含技术、业务、数据等不同背景成员的跨职能AI项目团队，以快速响应需求、迭代开发产品。	组建小而精的AI团队，里面有懂技术的、懂业务的、懂数据的，大家一起快速地把AI项目做出来。

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