Step 0：理解AI，了解AI行业应用最佳实践
一、Step 1：场景选择
1. AI应用成熟度
技术成熟度：评估当前AI技术的成熟度及其在企业内部的适用性。 企业AI通用应用成熟度及最佳实践：借鉴其他企业的AI应用经验，结合自身情况做出调整。 行业AI应用成熟度及最佳实践：关注行业内领先企业的AI应用案例，寻找可借鉴的成功模式。 本企业的场景成熟度评估：评估企业自身的业务健康度、标准化程度及AI化意愿等因素。
2. 企业资源就绪度
组织能力与团队：包括战略与文化、组织与团队建设、技能与培训等。 预算：评估AI项目的预算，确保资金充足。 数据：数据是AI的核心资源，评估企业的数据储备情况。 AI工具和基础设施：确保有适合的AI工具和基础设施支持。 其他资源：如政策支持、合作伙伴等。
3. 企业部署价值度
AI投入成本分析：评估AI项目的初始和持续投入成本。 AI的收益分析：预测AI项目的潜在收益。 AI风险评估：识别和评估AI项目可能面临的风险。
二、Step 2：目标制定
1. AI部署目标
部署成本最优：追求最低的部署成本。 部署最快：追求最快的部署速度。 系统安全稳定：确保系统的安全性和稳定性。 技术领先：追求技术上的领先地位。 系统扩展性好：确保系统具有良好的扩展能力。
2. AI运营目标
TCO最优：追求总拥有成本的最优。 业务适配度最高：确保AI系统与业务的高度适配。 试错成本低：降低试错成本，提高试错效率。
3. AI经营目标
商业化最快：加速商业化进程。 ROI最优：追求最佳的投资回报率。 行业标杆示范意义：打造行业标杆，促进销售推广。 提升市场竞争力：增强企业的市场竞争力。 提升客户满意度：提高客户满意度。 改善财务指标：改善企业的财务状况。
三、Step 3：路径选择
1. 自力更生
高算力资源 算法能力 高密度AI工程化团队 数据资源持续投入能力
2. 借船出海
高算力资源 基础模型/LLM供应商选型 自有AI团队能力 专有数据储备沉淀与持续运营
3. 自我培养
模型驾驭能力 专有数据
4. 拿来就用
业务经营目标驱动 提示工程（Prompt Engineering）能力 企业应用选型能力
四、Step 4：大模型选择
模型能力：评估模型的技术能力和适用性。 产品能力：评估模型的产品化能力和易用性。 生态能力：评估模型的生态系统支持情况。 可持续发展能力：评估模型的长期发展潜力和可持续性。
