应用基于地平线的框架
为了将举措归类到区间，我们首先将公司举措映射到优先级网格。 然后，我们能够根据举措在网格中的位置确定区间投资的优先次序。
将举措映射到优先级网格
从一个包含四个象限的矩阵开始，该矩阵根据一个轴上的战略影响和另一个轴上的商业模式影响来组织计划的举措。
矩阵的横轴表示一系列“战术”到“战略”举措。 “战术”举措仅限于单个团队或用例。 “战略”举措表示可能影响整个组织的大型投资。 矩阵的纵轴表示一系列商业模式。 现有的商业模式举措可以应对竞争和破坏性威胁，改善运营或增强员工能力。 新的商业模式举措创造了新的价值主张和收入流。
在制定计划时，让首席财务官 (CFO) 办公室和其他利益干系人参与进来有助于确保你对机会评估做出正确假定。
让我们尝试使用前面的制造示例填写优先级网格。 可以将质量控制自动化放在左下象限中。 这是一个无需进行系统更改即可数字化和优化现有业务模型的计划。
处于中线以下的方案可以帮助组织生存，而不是蓬勃发展。 它们可能会解决竞争威胁和破坏性威胁、改进运维或赋予组织中的员工权力。 中线上方的方案可以帮助公司创造新的价值主张、收入流或业务模型。
在网格上对举措进行分类后，可以将象限映射到区间。 一项举措适合的象限决定了它所属的区间。 象限 1 和象限 4 中的举措属于区间 2。 象限 3 中的举措属于区间 1。 象限 2 中的举措属于区间 3。
根据区间确定投资的优先级
建议分阶段确定计划优先级：从“优先级”框架象限左下方的基础计划开始，然后转向象限右上方的转型计划。
将举措映射到其区间后，可以按顺序处理它们：首先是区间 1 举措，然后是区间 2 举措，最后是区间 3 举措。
建议采用这种方法，因为在转移到更复杂的项目之前，该方法有助于提高能力并获得支持。 首先组建能够正确准备数据并熟悉 AI 模型的技术团队。 从基础计划开始，还有助于在整个企业内建立信任以及管理与 AI 计划相关的期望。 你能够在早期计划中展示的成功和价值为更多转型项目铺平了道路。
从优先级框架象限左下方开始的另一个原因是，用于支持 H1 计划的技术通常比高级用例更易于访问。 你可以应用无数现成 AI 模型，来处理常见用例。 这些应用的成本更低，并且它们对业务的影响也更容易估算。 使用这些可访问的模型建立成熟度时，你可以尝试使用更多复杂的 AI 计划并磨练你的目标。
区间 2 和区间 3 举措需要更复杂的数据科学功能，这可能会导致意外结果。 这些计划通常要求企业与合作伙伴进行合作，以创建无法购买现成的定制模型。 这些解决方案所需的资源、时间最多，含有的风险最高，但它们给予的回报也是最丰厚的。 要获得持久的竞争优势，就需要不能轻易复制的解决方案。
为你的 AI 投资定义明确的价值动因和 KPI
选择了 AI 计划后，请务必为每个项目确定价值动因和关键绩效指标 (KPI)。 该框架提供了一种用于思考任何投资（包括 AI 举措）的有用方法。
| 值 | 示例类别 | 定义 | AI 示例 |
|---|---|---|---|
| 金融动因 | 销售额 | 通过产品或服务获得的收入。 | 使用定向营销来提高前景分类的准确性。 |
| 金融动因 | 成本管理 | 计划和控制企业预算的流程。 除了员工的时间和精力之外，AI 模型的成本还包括云计算，具体取决于模型的工作负载。 | 改进用于安排设备维护的预测模型，以提高可持续性。 |
| 金融动因 | 资本生产力 | 衡量有形资本在提供商品和服务中的使用情况。 | 通过深入了解运维，提高员工的工作效率和资源分配。 |
| 质量度量 | 质量 | 产品或服务满足客户或业务期望的程度。 | 通过自动检查流程提高产品质量。 |
| 质量度量 | 周期时间 | 完成一个流程所花费的时间。 | 通过图像识别加快产品检查速度。 |
| 质量度量 | 满意度（客户和/或员工） | 客户对公司产品或服务的满意程度（有助于提高市场份额、竞争差别化等）。 | 通过个性化的折扣和产品捆绑来提高客户的参与度。 |
在你投资计划时，重要的是要开发市场和财务模型来帮助平衡潜在风险和回报。 考虑诸如市场规模 (TAM)、净现值 (NPV) 和内部收益率 (IRR) 之类的因素。 与 CFO 办公室和其他关键利益干系人合作，以确保财务模型在业务范围内有意义。 这些指标有助于确保他们的购买，并确保在整个过程中获得支持。
接下来，我们建议落实系统流程，来管理和评估整个项目生命周期中的价值。 我们建议采取分阶段进行的敏捷方法 - 在你对一项计划进行投资之后，评估初步结果。 然后，你可以确定是否继续、调整方法还是采取其他方法。 在整个项目的主要里程碑处继续评估价值。
提示
花一点时间为这 3 个区间分别想出一些潜在的投资示例。
接下来，让我们看一下应在每个 AI 组织中建立的与 AI 相关的角色和职责。