6、数据与人工智能驱动的数字化转型：战略、设计与实践

数据与人工智能驱动的数字化转型：战略、设计与实践

战略与愿景的经验教训及陷阱

数据产品战略先行，能力与变革紧随

在制定数据与人工智能战略时，公司面临的一大挑战是如何分配数据与人工智能预算在产品、能力和变革上的比例。这是数据与人工智能战略中最关键的平衡行为。战略的核心在于找到合适的权衡点。

常见的陷阱有两种：一是将所有预算投入到能力建设或变革中，却未能交付任何产品，这会使董事会和利益相关者难以看到实际成果，从而导致失望；二是投资于与产品无关的能力建设和变革活动，无法产生协同效应。

最佳实践是使产品、能力和转型战略的范围和路线图保持一致，确保在整个过程中始终有一些产品能够尽早实施，并且所有能力和变革活动都能直接为产品开发和应用带来益处。

确保数据与人工智能战略实施的资金

实施整个数据与人工智能战略的资金筹集可能极具挑战性，因为投资总额可能过大，难以一次性使用。为提高成功的机会，可以尝试寻找能引起高管高度关注的领域，并将其作为数据产品战略的主要产品领域。

实施数据与人工智能战略所需的资金主要取决于以下三个因素：
1. 战略的范围。
2. 产品组合的规模。
3. 当前可用的能力和文化。

如果没有足够的预算来实施整个战略，建议降低数据产品战略的范围和目标，同时确定组织中直接从特定数据产品领域的数据产品中受益的其他预算持有者，并与他们沟通。在实施了第一批数据产品和能力后，可能会有更多的预算持有者认可团队的能力，欣赏推出的产品，并愿意提供资金。此时，可以在这些支持者的领域中确定高影响力的产品，并将其添加到产品组合中，以获得下一笔小额预算，逐步增加数据与人工智