在数字化转型的浪潮中，AI已成为企业竞争力的核心变量，但“AI策略”并非高深莫测的技术术语，而是连接技术能力与业务目标的“导航图”，对初学者而言，入门AI策略需从“认知-规划-实践”三步走，避免陷入“为AI而AI”的误区。

第一步：解构AI策略的本质

AI策略的核心是“用AI解决什么问题”，而非“如何使用AI技术”，它需回答三个基本问题：业务场景中是否存在可被AI优化的痛点（如效率低下、成本高企）？企业是否具备支撑AI落地的数据与算力基础？AI应用能否带来可量化的商业价值（如营收增长、客户满意度提升）？零售企业若想通过AI提升复购率，需先明确“用户画像精准度不足”“促销活动转化率低”等具体问题,而非直接引入复杂的深度学习模型。

第二步：构建落地的“最小闭环”

初学者不必追求一步到位的“大而全”，而应聚焦“小场景、快迭代”，以制造业为例，可优先选择“设备故障预测”这类数据标准化、目标清晰的场景：通过收集设备运行传感器数据，用传统机器学习算法（如随机森林）构建预测模型，先实现“故障提前24小时预警”的小目标，再逐步迭代模型精度，这种“最小可行性产品（MVP）”思路，能以低成本验证AI价值，同时积累数据治理、模型运维的经验。

第三步：规避常见认知陷阱

许多企业将AI策略等同于“技术采购”，忽视了组织与人才的配套，AI落地需要业务部门

与技术部门的深度协同——业务人员需明确需求边界，技术人员需理解业务逻辑，数据质量是AI成功的“生命线”，没有经过清洗、标注的“脏数据”，再先进的算法也只是“空中楼阁”，建议企业先组建跨部门的“AI小组”，从数据盘点开始，逐步培养“用数据说话”的文化。

AI策略的入门，本质是“业务逻辑+技术能力+数据基础”的协同进化，对企业而言，重要的不是拥有多先进的算法，而是能否让AI真正成为解决业务问题的“工具人”，从一个小场景出发，在实践中积累认知,方能在AI转型中行稳致远。