五大工作流驱动豪华汽车品牌的AI进化
背景：
作为全球领先的汽车制造商，随着人工智能加速融入整个行业价值链，企业的人工智能转型正面临多重挑战：
- 缺乏顶层设计与统筹规划：企业缺乏统一的人工智能战略框架与清晰的实施路线图。各部门在AI应用上多呈“各自为战”状态，导致资源分散、重复投入，难以形成规模化效应和战略协同，制约了整体转型效率。
- 认知不统一，协同机制缺失：组织内部对人工智能的认知水平参差不齐。同时，缺乏强有力的中央协调机制，导致跨部门协作不畅，项目推进缓慢，难以实现端到端的整合创新。
- 人才、技术、合规三大短板并存：在人才、技术和合规三大核心维度上均存在显著短板。由于缺乏科学的评估体系和业务洞察，企业难以精准识别高价值的人工智能应用场景，可能导致转型方向模糊、资源投入分散，难以形成有效的战略聚焦与业务突破。
某全球领先的豪华汽车品牌面临AI转型中战略脱节、数据孤岛、技术碎片化等痛点，通过构建涵盖战略、用例、数据、IT架构与可信治理的五大核心工作流体系，实现从顶层设计到落地执行的系统化协同，最终形成可持续、可扩展的智能化能力生态。
解决方案：
为全面推进企业人工智能转型，构建系统化、可持续发展的AI能力体系，需建立五个核心工作流，并围绕每个工作流规划所需的关键能力，从而形成覆盖全企业的能力图谱与详尽的实施路径。
1. 战略与组织变革：企业需制定清晰的人工智能转型战略路线图，同时构建企业级能力图谱，这将有助于推动跨部门能力协同与资源共享。再加上设计人工智能人才发展计划，为人工智能的规模化落地和可持续发展提供坚实支撑。
2. 用例管理：识别高潜力、高价值的人工智能应用场景，并建立标准化的用例筛选、优先级评估与管理流程，确保资源高效配置，项目快速落地并产生可衡量的业务成果。
3. 数据/知识/智能体管理：企业需协调企业管理战略，确保数据管理与业务目标同频共振，设计流程和角色，明确数据责任归属与协作机制，提升数据的可用性、一致性与可信度。
4. IT基础建设：规划AI技术架构，制定实施路线图，并科学评估与选择适合企业需求的平台与模型选择策略，确保技术能力与业务发展同步演进。
5. 可信人工智能保障：制定指导原则，建立人工智能风险评估框架，确保AI应用透明、可解释、可追溯。
企业推进人工智能转型需构建系统化路径，实现战略、组织与技术的协同突破。
价值：
1. 人工智能转型办公室与治理机制建设：建立人工智能转型办公室及配套的治理机制，整合战略愿景、业务需求、技术能力与合规要求，提供一体化、端到端的解决方案 ，为人工智能的规模化、可持续推进提供强有力的组织保障与制度支撑。
2. 明确战略愿景与能力图谱：企业应结合行业特点与长期目标，绘制能力图谱，评估现状与差距，制定三年分阶段路线图，明确里程碑与资源重点，并配套数十天行动计划，小步快跑积累经验，为规模化推广奠基。
3. 推进标杆项目试点验证：在多个标杆项目中试点交付成果，成功落地将增强内部信心，为全企业推广提供可复制的模式与方法论，实现从试点到规模化的跨越。
