AI 组织管理 · L6
战略与治理
AI 战略 / services-as-software / 风险合规 / 效能度量
- 01 AI战略落地：方向、优先级与预算的实操框架
很多公司的"AI战略"是PPT口号，开完会没人知道下一步该做什么。这篇给出一套可操作的AI战略制定法：怎么定方向、怎么排优先级、预算怎么分、节奏怎么走，附AI战略一页纸框架和真实反面教训。
- 02 商业模式重构：services-as-software，从卖"座位"到卖"结果"
AI 正在模糊"软件"和"服务"的边界——软件公司按座位收费的逻辑正在松动，服务公司把人力交付产品化成为可能。这篇讲清楚 services-as-software 的转变逻辑、谁受冲击谁受益、以及该不该转型的判断框架。
- 03 数据资产：AI 时代的数据治理与积累
通用大模型人人都能用，真正拉开差距的是你有别人没有的专有数据。这篇讲清楚 AI 时代数据资产的战略定位：哪些数据值得当资产经营、怎么积累和治理、数据飞轮怎么转，以及附可操作的数据资产经营检查清单。
- 04 AI 风险与合规：数据安全、责任边界与法规认知
企业规模化用 AI 之后，风险和合规是绕不开的话题。本文讲清数据安全与隐私、合规法规原则、责任边界划分、幻觉兜底、以及 MCP/A2A 等新协议带来的新攻击面，并给出企业 AI 风险自查清单。
- 05 供应商还是自建：买 SaaS、用开源、自研、AI 原生服务怎么权衡
企业上 AI 能力有四条路：买 SaaS、开源自部署、自研、AI 原生服务/API。这篇讲清楚四条路各适合谁、选型对比表、按你的情况怎么判断，以及盲目全买或全自研的真实代价。
- 06 AI 效能度量：ROI 框架与"降本 30%"怎么验证
上了 AI 半年，老板问回报多少，没人答得上来——因为压根没好好量过。这篇给出一套实操的 AI 效能度量法：四个维度、怎么建基线、怎么识破虚假 ROI，附一张可直接填的度量框架表，把宣称的"降本 30-50%"落到可验证的具体口径。