从实验到战略：通过行动导向的项目迭代构建可持续的AI愿景
AI愿景不是空想产物，而是通过具体项目实践的迭代过程形成的。
跳过实践环节将导致"头脑风暴死亡谷"。
过度规划而缺乏实际行动
项目先行企业 vs 战略先行企业
小范围、可衡量的AI项目
许多企业试图通过咨询和规划会议直接制定AI愿景，却因缺乏实践经验而陷入持续假设却无法验证的困境。
企业不断提出假设但缺乏行动数据验证，导致战略制定陷入停滞状态。
脱离实践的愿景缺乏实际可行性支撑
战略会议产出大量文档但缺乏验证数据
团队陷入无休止的讨论而无法决策
资源消耗在规划而非执行上
通过具体项目获得真实反馈，形成基于证据的AI愿景。
小规模项目提供低成本试错机会
实际数据取代假设成为决策依据
团队在行动中积累领域专业知识
成功经验可扩展，失败经验可转化
不要等待完美的AI战略。启动小型项目，在行动中学习。每个项目都是数据点，为战略提供实际依据。
建议：选择3-5个有潜力的小项目并行开展
建立允许失败的安全空间。将失败视为学习机会而非挫折。衡量项目价值不仅看结果，也看知识积累。
建议：设立"最佳失败经验奖"，鼓励学习分享
基于初期项目结果逐步扩大范围。成功模式复制前需验证可扩展性。避免过早大规模投入未经验证的方案。
建议：建立"试点→扩展"的明确阶段评估标准
AI项目需要业务、技术和运营团队的深度协作。打破部门壁垒，建立共享目标和语言。
建议：成立包含多领域代表的AI卓越中心
真正的AI愿景不是会议室里的脑力产物，而是通过具体项目实践培育出的战略结晶。每个小规模AI项目都是一粒种子，成功经验提供养分，失败教训改良土壤，最终生长出与组织DNA深度融合的AI战略。