经营基础
经营体系为主企业已有经营能力,AI尚未系统进入。
- 典型状态
- 依靠团队经验、管理制度与ERP、CRM、BI等工具开展经营;尚未建立持续、可验证的AI使用机制。
- 判断证据
- 原有流程、关键经营指标与数据清单。数字化基础越扎实,越便于后续验证。
下一步 · 选一项真实任务,建立使用与复核习惯。
朋来数智提出的企业AI经营成熟度工作框架。用于共识与诊断,不属于国家标准、认证或企业综合实力排名。
企业已有经营能力,AI尚未系统进入。
下一步 · 选一项真实任务,建立使用与复核习惯。
有人会用AI,先提升个人效率。
下一步 · 把岗位用法升级为有目标、有负责人、有验收的场景。
一个具体经营问题,能够反复做出结果。
下一步 · 接通上下游流程,让另一位同事也能完成。
跨岗位接得住,换人也能运行。
下一步 · 把多场景能力纳入企业共享体系,跨团队复制。
跨团队、跨门店,能复用同一套能力。
下一步 · 让经营反馈推动迭代,持续淘汰与更新能力。
每轮经营实践,都能改进下一轮行动。
下一步 · 随业务变化持续再验证,保持治理与经营质量。
L0的企业也可能拥有优秀的产品、品牌、供应链与管理能力。L5描述受治理约束的持续进化,关键决策、责任与授权仍由人承担。企业不必在所有场景同时追求最高等级。
先界定是一个场景、一个业务单元,还是全企业;再检查相关范围内的代表性业务,而非只看演示。
| 评估维度 | 需要检查什么 | 真正要回答的问题 |
|---|---|---|
| 经营目标与价值 | 业务目标、场景优先级、负责人、基线、全部投入与价值核算。 | 有多少价值经过验证,而不是上线了多少功能。 |
| 知识与数据 | 资料来源、更新责任、业务口径、知识检索与数据权限。 | 关键事实能否被正确找到、解释和使用。 |
| 场景与流程 | 输入输出、系统衔接、人工确认、异常处理与运行记录。 | 从提出问题到执行复盘,是否形成完整业务过程。 |
| 人员与复用 | 岗位训练、交接记录、非作者使用、跨团队与门店群复用。 | 离开个别能人之后,能力是否还在。 |
| 治理与责任 | 业务负责人、授权范围、版本管理、质量评测、人工接管和退出。 | 出错后谁处理,如何发现、纠正和防止重演。 |
| 反馈与进化 | 复盘周期、失败记录、改进计划、版本变更与重新验证。 | 每一轮实践是否让下一轮更有效。 |
请按“已经持续发生、能够拿出记录”的状态作答。目标、计划、一次演示和购买工具,都不等于条件已经满足。
管理层明确经营目标,团队围绕真实任务建立AI使用与校验能力。
合作起点 · 战略共识 / AI-GROW实战共创选择高价值场景,做出可核验结果,再建设智能体与跨岗位业务流程。
合作起点 · 经营智能体 / FDE陪跑以企业AIOS连接知识、流程、权限与技能,通过评测、复盘和版本机制持续进化。
合作起点 · AI原生组织 / 持续共创框架设计参考AI-GROW实践逻辑与组织能力建设。治理、场景、评测与管理维度参考 NIST AI RMF 1.0;L0—L5命名、阶段条件和自查规则由朋来数智在本专题中提出,并非NIST的成熟度分级。
从一个真实经营问题开始,把成果做出来,把能力留下来。