生成式AI技術及AI Agent快速發展，在幫助企業提升效率、優化客戶體驗、催生新業務等方面備受期待。然而現實中，很多企業錢也花了、技術也引進了，最后卻陷入一個尷尬境地：AI到底帶來了什么價值？效果怎么衡量？這錢花得值不值？一時間說不清楚，項目也就很難推進、做實。

其實，很多AI項目失敗并非技術不行，而是缺乏一套將AI投入與實際業務成果緊密關聯起來的有效方法。如何把AI的業務價值說清楚、算明白，是許多企業面臨的難題。

五步打造看得見摸得著的業務價值

讓AI真正成為驅動業務增長的武器，富士通認為可以從以下五個步驟逐步展開：

第一步：錨定業務目標

AI項目成功的基石，在于它是否緊緊扣住了公司的核心業務目標。不要把AI當成一個純粹的技術項目，與公司戰略脫節，資源投錯了方向，結果自然難以確定。

先鎖定AI到底要解決業務中的哪些問題？然后把AI項目的預期效果，轉化成具體、可衡量的業務指標KPI。在項目前期，就把財務、市場、采購、銷售等各部門的領導和骨干都拉進來，統一思想，形成合力，確保AI項目與大家的努力方向一致。

第二步：聚焦應用場景

目標明確后，第二步要篩選那些最有可能帶來高回報的AI應用場景。要聚焦那些“高影響、高可行、易復制”的場景，比如這個AI應用能帶來多大的成本節約或收入增長？這是最直接的價值體現。有實現這個場景所需要的數據嗎？技術資源能否支撐？等等。

第三步：構建衡量體系

項目做完了，效果到底如何，沒有明確的數據來證明，自然難以贏得持續的支持。這需要建立一套扎實的衡量框架，要定義與業務目標直接相關的KPI，如提高銷售轉化率、縮短處理時間等。可以采用對照實驗方式，把使用了AI的結果和沒使用AI的結果進行對比，用事實說話，證明AI帶來的改變。還要注意根據性能數據不斷完善AI模型，以逐步提高準確性和效率。

第四步：學會有效溝通

推進AI項目過程中，一定會遇到各種阻力。有人不信任AI技術；有人擔心會被AI搶了飯碗；有人只是習慣了舊方式，不想改變。因此，有效的溝通就顯得尤為重要。

學會用業務的語言講清楚AI的價值，用實際的數據和效果幫助員工消除質疑。多溝通、多培訓，多鼓勵分享成功實踐，讓他們愿意用、敢用、會用AI。

第五步：復制成功經驗

試點項目只是第一步，更大的挑戰在于如何復制成功經驗，讓更多業務部門、更多流程都能享受到AI帶來的好處，這需要系統性的規劃和投入。清晰規劃要推廣到哪些部門，分清權責，制定里程碑。確保AI模型的泛化能力，切換不同的數據集、不同的操作環境也能很好地適應新場景。同時建立相應的管理規范和倫理框架，確保AI應用的安全合規。

總結起來，展示AI的業務價值，絕不僅僅是技術人員的事情。它需要一套自上而下、跨部門協作的戰略方法：從明確目標開始，挑選高回報場景，建立科學的衡量體系，用業務語言講清楚價值，并有計劃地推廣和持續優化。