当GenAI变得广泛可用时，企业感受到了采取行动的压力。领导团队希望展示他们正在使用AI，这导致一些企业迅速推出了试点项目，但却没有明确的实现价值路径。

尽管其中一些试点项目取得了成功，但许多项目却陷入了停滞，因为它们没有与业务优先级挂钩，也缺乏衡量成功的标准。现在，企业正转向一种更为深思熟虑的方法，即专注于解决实际问题、提供可衡量的结果，并为长期成功奠定基础的AI用例。

选择正确的首批用例可以决定AI是带来真正的价值，还是仅仅成为另一个实验。以下是CIO和其他技术高管应考虑的四个关键因素：

1. 从已经驱动价值的用例开始

最成功的AI项目会增强那些已经驱动业务价值的过程，如果领导层已经在跟踪一个过程需要多长时间、成本多少或准确度如何，那么AI的影响就很容易衡量，这使得展示结果、获得领导层支持以及在整个企业中推广AI变得更加简单。

早期的AI试点项目往往失败，因为它们专注于听起来有前景但并未与明确业务指标挂钩的新颖、未经测试的想法。由于没有比较基准，很难证明AI是否正在产生有意义的影响。

那些从已经建立、高价值且成功可明确衡量的用例开始的企业，能够更快地展示价值并获得长期投资。

2. 解决团队目前正在努力应对的问题

当AI改进了员工已经视为挑战的过程时，它更有可能获得认可。如果AI能加快一个缓慢的过程、消除重复性任务、减少错误，甚至重新设计一个过程，团队将立即看到其好处。

这会使他们更有可能信任这项技术，并倡导在其他领域或过程中使用它。

为了实现最佳采用，AI应无缝集成到现有工作流程中，而不增加复杂性。如果一个解决方案迫使团队完全改变他们的工作方式，即使技术有效，采用速度也可能放缓。

最好的AI用例应提高效率，同时融入日常运营，使团队更容易采用，企业也更容易随着时间的推移扩展AI。话虽如此，自主式AI可以帮助简化并重新设计过程，因此企业不仅仅是在自动化一个低效的过程。

3. 确保企业拥有正确的数据基础

我观察到客户面临的一个关键障碍是数据准备度，分散的数据生态系统、质量问题以及过时的基础设施严重限制了AI提供变革性业务成果的能力。

AI在有适当支持的情况下效果最佳，高质量的数据、强大的基础设施和清晰的流程确保AI能产生可靠、一致的结果。如果AI处理的数据不完整、过时或分散在不相连的系统上，即使是一个有前景的用例也可能无法提供价值。

那些成功扩展AI的企业会花时间先整理好数据，通过早期解决数据质量问题，公司为AI奠定了基础，使其能产生可靠结果，并为广泛采用铺平道路。

4. 对接下来要做什么有计划

当AI以可衡量的方式改进一个过程时，它会建立信心和动力，团队看到其价值，并开始寻找其他使用方式，领导者看到明确的结果后，更愿意大规模投资于AI。

为了有效扩展AI，企业需要提前规划，这包括识别AI的新机会、确保支持更多倡议所需的基础设施，以及建立流程来衡量AI随时间的影响，规划增长确保AI在扩展到整个业务时能继续提供价值。

AI是成为战略优势还是成为一项昂贵的实验，其区别在于从正确的用例开始。通过专注于已经与业务优先级对齐的实际、高价值用例，你为早期、可衡量的成功奠定了基础。

小的成功会激发热情，并在团队中建立动力，创造支持者，他们倡导AI并帮助其在整个企业中扩展。

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