It’s Time for Your Company to Invest in AI. Here’s How.
2025年7月2日
HBR员工/Unsplash
企业应该如何思考在 AI 能力上投入资源？这不再是自主研发还是购买的问题。相反，他们正在考虑四种不同的方法：自主研发、购买、融合以及
为什么一个组织可以在人工智能能力上投入数百万美元，而竞争对手却只用一小部分的投入就取得了更好的结果？
这个问题抓住了当今企业面临的战略困境：投资 AI 资源的最佳方法是什么？企业应该在何时自行构建 AI 能力，何时购买外部解决方案？答案并非简单地二选一。
各组织正在摒弃“自建还是购买”的二元选择，转而采用更细致入微的方法。 根据国际数据公司 (IDC) 的数据，只有 13% 的 IT 领导者计划从零开始构建 AI 模型，而 53% 的领导者则打算从预训练模型入手，再利用企业数据进行扩充。 这种向战略实施的转变——包括日益增长的战略合作伙伴关系趋势——表明 AI 的成功并非取决于投入多少，而是取决于在自建、购买、融合和合作伙伴战略方面的投资是否明智。
作为一名人工智能转型顾问，我亲眼目睹了企业如何在应对这些决策的同时，重新配置员工队伍以适应新技术。随着各种规模的企业加速采用人工智能，这些决策的紧迫性也日益凸显 ——TriNet 的《2024 年职场现状报告》 显示，目前 88% 的中小企业雇主和 71% 的员工正在工作场所使用人工智能。获得最大回报的企业已经开发出系统性的方法，远远超越了简单的成本考量。
战略决策框架
Section titled “战略决策框架”最成功的组织会通过系统化的框架评估每项AI能力。首要的问题不应该是“自建还是购买？”，而应该是“这项能力能否以竞争对手无法轻易复制的方式为我们的客户创造独特的价值？”
战略价值评估需要考察三个关键维度：竞争差异化潜力、组织准备度以及长期战略一致性。在这一评估流程中表现优异的公司，其业绩始终优于那些主要基于前期成本或技术偏好做出决策的公司。
当能力代表核心竞争差异、其数据和领域知识创造了独特的进入壁垒、规模的长期成本效益证明更高的前期投资是合理的、或者知识产权保护对其商业模式至关重要时，组织就会进行建设。
构建方法需要全面规划和系统化执行。首先要详细规划 能力， 确定所需的所有 AI 功能，从面向客户的应用程序到运营系统。对于每项需要定制开发的功能，都要进行全面的可行性评估，考察技术要求、人才需求和基础设施需求。
建立专门的跨职能团队，将现有内部人才与战略性招聘相结合。这些团队不仅应包括技术专家，还应包括了解业务背景并确保 AI 解决方案能够解决实际运营挑战的领域专家。规划 12-24 个月的开发周期，并进行迭代发布，以便持续获得反馈和改进。
此外，还要构建强大的开发基础架构，包括可扩展的计算资源、全面的数据管道以及支持整个机器学习生命周期的机器学习运维 (MLOps) 功能。这类基础架构投资通常占项目总成本的 30-40%，但对于长期成功至关重要。
最后，定义清晰的成功指标，这些指标不仅要超越技术性能，还要涵盖业务影响指标，例如开发速度、系统可靠性、用户采用率以及可衡量的竞争优势。建立定期审核周期，评估这些指标的进展情况，并根据需要调整策略。
风险管理对于构建策略尤为重要。制定应急计划，应对人才保留挑战、技术发展和不断变化的业务需求。并考虑如何将定制系统与未来的技术收购相集成，并确保您的架构能够随着组织需求而发展。
摩根大通是这种全面方法的典范，其 在2024年投资了170亿美元用于技术开发， 其中很大一部分用于专有人工智能系统。他们定制的欺诈检测人工智能平台可以分析特定客户群的交易模式，提供定制化的风险评估，这是现有解决方案无法比拟的。这项投资将 账户验证拒绝率降低了15-20%， 同时显著降低了误报率——这充分证明了战略建设如何能够创造可衡量的竞争优势。
当产品上市速度至关重要、专业供应商提供卓越专业知识，或内部开发成本超过长期价值创造时，组织会购买外部解决方案。购买策略尤其适用于标准化职能部门，因为此类职能部门的竞争优势源于卓越的实施能力，而非底层技术差异化。
成功的采购需要完善的供应商评估流程，不仅要考察供应商的当前能力，还要考察未来路线图的一致性和集成灵活性。制定全面的评估标准，涵盖技术性能、安全合规性、可扩展性潜力和供应商稳定性。
进行全面的供应商评估，包括与类似组织进行参考核查、关键功能试点测试以及总体拥有成本（即许可、实施、培训和持续支持成本）的详细分析。尤其要关注集成需求，确保所购买的解决方案能够与现有系统和数据流无缝衔接。
协商合同时，应确保合同能够灵活应对不断变化的需求，同时避免供应商锁定，并包含数据可移植性、API 访问和性能保证等条款。考虑采用多供应商策略，避免过度依赖单一供应商，同时营造有利于组织的竞争态势。
务必为已购解决方案制定稳健的变更管理流程。即使是现成的软件，也需要进行大量的组织调整，包括用户培训、流程调整和文化调整。规划 6-12 个月的实施时间表，其中包括全面测试、用户培训和逐步推广阶段。
最后，通过既定的服务水平协议和定期的业务评估，持续监控供应商的绩效。时刻关注竞争对手，并在绩效或战略一致性出现问题时做好更换供应商的准备。
Salesforce 的收购策略就是一个典型的例子。他们收购了 Einstein Analytics 等专业的 AI 公司，并将这些功能集成到其核心平台中。Salesforce 并非内部构建所有 AI 功能，而是战略性地收购成熟的技术和团队，加速其 AI 能力的发展，同时专注于内部开发核心 CRM 创新，从而实现平台的差异化。
混合方法（自行构建部分功能和系统，同时购买其他功能和系统）在某些组件需要定制而其他组件可以标准化的情况下效果最佳，或者当组织希望在利用外部基础设施的同时保持对核心算法的控制时效果最佳。随着组织寻求在速度、成本和竞争差异化之间取得平衡，混合策略变得越来越流行。
成功的融合需要复杂的架构规划，以实现内部和外部组件之间的无缝集成。设计模块化系统时，应具有明确定义的接口，以便独立开发、更新或替换不同的组件。
此外，开发强大的 API 和数据交换协议，确保内部系统与外部解决方案之间的顺畅通信。尤其要注意数据安全性和合规性要求，尤其是在将基于云的外部服务与包含敏感信息的内部系统集成时。
建立清晰的治理结构，定义不同系统组件的所有权和责任，并创建跨职能团队，负责集成监督、性能监控和混合解决方案的战略发展。
随着内部和外部组件的不断发展，规划持续优化。混合解决方案需要持续关注，以确保某个组件的更新不会干扰其他组件，并确保整个系统保持一致性和性能。
第一资本银行 (Capital One) 有效地展示了这种方法，他们构建了自己的机器学习平台，用于信贷决策——这是一项核心竞争功能——同时购买了预先构建的人工智能解决方案，用于客户服务自动化。这种混合方法显著提高了处理效率和客户满意度，证明了战略融合如何能够最大限度地提高人工智能投资回报。
战略合作伙伴关系是第四种途径，它不同于传统的供应商关系，提供融合技术、专业知识和持续服务交付的综合解决方案。当能力至关重要但缺乏差异化，专业供应商提供卓越的专业知识和技术，或者组织需要灵活的服务模式来适应不断变化的需求时，这种方法是最佳选择。
战略合作伙伴关系需要基于多项标准仔细评估供应商，包括技术能力、行业专业知识、服务质量和文化契合度。寻找能够提供端到端解决方案（而不仅仅是软件许可证）的合作伙伴，包括实施支持、持续优化和战略咨询。
建立超越传统服务水平协议的详细合作协议，涵盖战略协调承诺、创新协作和相互绩效激励。这些关系应该更像是内部团队的延伸，而非外部供应商的安排。
制定集成策略，使合作伙伴解决方案能够与您的内部系统无缝协作，同时保持适当的安全性和合规性控制。这通常需要建立专用的沟通渠道、共享的绩效仪表板以及定期的战略审查流程。
最后，创建治理结构，确保合作关系能够随着组织需求而发展。定期的战略评估不仅应评估运营绩效，还应评估战略一致性、创新协作和长期价值创造。
一个引人注目的例子是达美乐披萨与微软 Azure 就其 AI 驱动的订购和配送优化平台建立战略合作伙伴关系。达美乐没有内部构建这些功能或简单地购买软件许可证，而是与微软合作开发 AI 解决方案，以优化配送路线、预测客户偏好并自动化订单处理。这种合作方式使达美乐能够访问微软先进的 AI 功能，同时利用他们自己对比萨配送物流的深刻理解。通过这样做，达美乐 使用考虑劳动力变量和订单复杂性的加载时间模型，将预测订单准备就绪情况的 AI 准确率从 75% 提高到 95% 。微软从中受益，获得了现实世界的洞察力，从而改进了他们为其他零售客户提供的 AI 服务，而达美乐获得了企业级 AI 功能，而无需从头开始构建这些功能所需的大量内部投资。
那些从人工智能中获得最大回报的组织已经超越了简单的“自建还是外购”之争。他们创建了决策框架，系统地评估每项能力的战略价值创造、组织准备情况和长期竞争定位。这些框架认识到，不同的能力需要不同的方法，而最成功的实施通常将多种策略结合在一个连贯的整体架构中。
成功不仅需要为每项能力选择正确的方法，还需要精妙的执行，包括强大的项目管理、谨慎的供应商选择、无缝的集成规划以及持续的性能优化。组织必须培养内部能力来管理这些复杂的实施，同时制定战略决策，将有限的资源集中用于何处，以获得最大的竞争优势。
战略问题不仅仅在于自主研发、收购、整合还是合作；而在于如何打造能够恰当运用这四种战略的组织能力，同时构建决策框架，确保每种方法都能实现战略价值最大化。掌握这种多管齐下方法的公司不仅能够优化其AI投资，还能创造可持续的竞争优势，从而证明每一项投资决策的合理性。
合作伙伴中心
Section titled “合作伙伴中心”原文
请对此翻译评分
您的反馈将用于改进谷歌翻译