文章核心观点 - 企业需要系统化推进AI商业化战略 将AI融入战略与运营的完整路线划分为四个关键营地 最终构建支撑AI时代需要的人才队伍 [2][3] AI战略实施路线 - 第一营地聚焦数据价值转化 企业普遍存在三大认知误区：盲目启动探宝式项目 低估数据治理中的组织政治因素 忽略对关键变量变化的必要理解 [4] - 数据工程工作量占数据科学项目总工作量的70% 涉及对脏数据进行查询 清洗 格式化和处理以转换为干净可用数据集 [5] - 第二营地充分利用AI四大支柱分析：描述性 预测性 因果性与规范性分析 机器学习作为第四次工业革命关键技术 其重要性与蒸汽机 电力和计算机等量齐观 [6][7] - 因果分析依赖实验与学习文化 采用科学实验方法探索因果关系 广泛应用于商业决策 是产品思维驱动数字化转型的重要基石 [7][8] - 混淆相关性和因果性是大多数职场人士常犯的关键错误 因果分析与预测性分析是针对不同挑战的不同工具 并无优劣之分 [8][9] - 第三营地借助AI应对复杂用例与数据难题 从非结构化数据如图像 音频 视频和自然语言中挖掘商业价值 采用生成式AI创建合成数据集评估模型 或使用迁移学习在数据量受限情况下获得高精度模型 [11][12][13] - 第四营地构建强效领导力与组织协同体系 面临培育AI领导力及管理AI增强决策引发的文化变革 企业领导者必须深谙AI应用场景 培养管理团队AI认知 为项目融资并组建跨职能团队 [14][15] AI人才战略 - 构建AI人才队伍需要具备四大核心能力：高度商业敏锐度 顶级数据工程能力 深入理解AI分析四大支柱 丰富实践经验并能清晰传达AI价值 [17] - AI人才战略必须与多样性 公平性 包容性等现代企业核心价值观深度协同 当前AI及STEM领域中女性 有色人种及其他少数族裔代表性严重不足 [17]