Campaign
AI战略应该领先于技术：从AIR SERVICES看生成型AI采用的实战结构
生成型AI时代，比技术更难的是组织
- 「AI采用了，但业务流程还没有受到影响。」
- 「做了一个聊天机器人，但要实现整个组织的变化还有很长的路要走。」
- 「采用了，但员工实际上不使用。」
这种差距大多源于「以技术为中心的AI采用」。但要使生成型AI真正实现组织转变，其起点应该是战略和执行设计，而不是技术。
为什么没有战略的技术采用会失败
- 只关注技术演示。
- 以IT主导的项目而不是现业务任务开始。
- 不考虑变化管理或运营体系。
这种方法导致PoC（概念验证）阶段停滞，产生无法带来成果的项目。技术的潜力得到了验证，但往往与组织内的变化或KPI没有关联。
AIR SERVICES：以组织执行力为中心的框架
在这种背景下，美孚云运营AIR平台的执行轴线「AIR SERVICES」框架。
这不是一个简单的工具集，而是由以下实战执行模块组成的：
- 基于现实的行业/组织特定课题发掘
- 消除组织内AI理解差距并形成共识
- 反映R&R、工作流程、安全政策等现实约束
- 基于ROI定义Quick-Win优先课题并设计执行路线图
- 提供CXO报告用战略总结资料
这个工作坊不是短期会议，而是以执行为中心的战略制定之旅，是将组织转变为AI-Native的结构设计的起点。
设计以业务任务而非AI技术为中心的执行路线图。通过这个过程，组织可以：
- 对齐AI采用的目的和方向
- 发掘Quick-Win课题
- 基于组织优先级制定战略
这个过程回答的是「我们应该先做什么？」而不是「什么是可能的？」
（2）技术实现 – AIR Build
基于战略，为每个组织设计最合适的AI Agent、RAG系统、数据连接结构。
这里的关键是「可运营的初始实现，而不是复杂的PoC」。
- 与业务数据连接的Agent设计
- 按领域的RAG结构设计（文档、表格、网络）
- 基于实务人员参与的原型设计
这个过程更接近「业务执行方式的重新设计」而不是「技术的采用」。
（3）变化设计 – AIR Operation
AI的「定着」比「采用」困难得多。AIR Operation是以这一点为前提的运营和变化管理模块。
- 组织成员的接纳和阻力管理（Change Accelerator）
- AI治理和安全政策制定（Governance Navigator）
- 持续运营的教育、冠军培育、监控结构
特别是，超越技术，设计组织成员的工作方式改变是核心。
「比技术更重要的是执行的结构化」
AIR SERVICES设计的是战略和执行的结构，而不是技术。这很重要的原因如下：
- 生成型AI不是在单一部门结束的技术。
- 采用后，变化管理、治理、运营体系必须综合运作。
- 组织的「执行力」比技术的「性能」能产生更大的变化。
AIR AIOps将断裂的AI开发环境连接到一致的运营体系，使AI的「可持续运营」成为可能。
结论：组织的执行力就是AI战略
无论AI技术多么优秀，如果组织缺乏利用它的能力和结构准备，最终只会以实验告终。AIR SERVICES是一个执行型AI采用框架，其中技术、人员、文化和运营共同运作。此外，它的设计目标不是一次性采用，而是可持续的扩散和定着。在企业的AI转变之旅中，战略和运营设计应该比技术更先被讨论，这一点是明确的。
[下期预告]
「转变的结果是什么不同？」– AIR项目带来变化的客户案例分析
- 基于生成型AI的Agent由实务人员直接设计的案例
- AI采用后数据部门的角色如何扩展
「AIR设计的转变结构如何导致具体变化，下期将通过具体企业案例介绍。