生成式AI初获关注时，许多领导者竞相为试点项目注资。然而，众多项目未能实现规模化或创造可衡量的价值。原因何在？这是因为它们缺乏将技术潜力转化为商业影响力的组织架构。技术是进步的助力，但倘若没有协调一致的激励机制、重新设计的决策流程，以及适应AI的文化，即便最为先进的试点项目，也难以发展为持久的能力。

    在本文中，我们将分享“5R框架”。该框架由一家大型拉丁美洲企业集团开发，该集团一直处于推动AI项目规模化的前沿。我们在研究企业对AI的应用情况时了解到这个框架，并对该公司的方法进行了深入探究。我们发现，它是一个简洁却强大的操作系统，帮助该公司成功协调人员、流程和激励措施，使AI从概念验证走向实际应用，并从实际应用产生可衡量的商业影响。我们认为，若企业希望提高AI项目的成功率，大多需要这样一个操作系统。

运用 “5R框架” 培育AI驱动的文化
    当企业未能从AI中创造价值时，问题很少出在技术层面，而更多地源于组织和文化因素。大多数团队抵制数据，并非源于恶意或漠不关心，而是由于围绕他们的行为模式、激励手段以及预期目标存在不一致的情况。人们不清楚如何依据数据行动、何时该信任数据，或者使用数据是否会得到奖励。其他人则墨守成规，凭直觉管理、依据传闻行事，或者为了局部职能优化而忽视企业整体目标。
    针对这一常见障碍，该公司的应对之策是将 “数据驱动” 转化为可重复、强化和扩展的具体实践，即 “5R框架”：角色（Roles）、职责（Responsibilities）、惯例（Rituals）、资源（Resources）和成果（Results）。它看似经典的管理框架，但应用于AI领域时，却能精准解决大多数企业面临的痛点。
    “5R框架” 最初旨在植入数据驱动文化，即确保团队依据证据而非直觉行事，且事实证明在这方面卓有成效。但当该公司运用 “5R框架” 推动AI项目规模化时，这个框架展现出了全部潜力。曾经破坏数据驱动文化建设的组织性摩擦—— 职责不清、执行分散、问责不力以及接受度低，恰恰也是AI试点项目停滞不前的原因。通过直面这些问题，“5R框架” 提供了组织架构，让AI从孤立的实验走向全企业范围的应用。

这五个要素旨在解决AI部署中最常见的失败点：
1、角色
    这一要素明确了项目生命周期中各环节的负责人，降低跨职能的复杂性，避免试点项目在团队之间的衔接环节夭折。涉及的角色包括业务发起者、产品负责人、数据科学家、技术沟通者、风险/合规专员以及客户体验负责人。明确这些职责边界，能避免工作交接失误、责任推诿，以及技术团队与业务团队之间可能出现的冲突。清晰的角色设定确保整个组织以及项目全周期的激励措施协调一致，使项目按时启动并持续推进直至执行完成。
2、职责
    该要素定义了每个角色在项目初始启动后，对于成功的具体衡量标准，包括应用情况、关键绩效指标（KPI）的落实、监控以及再培训。从项目获批那一刻起，直到价值得到衡量，项目发起者都要明确承担责任，而不仅仅是负责执行完成。这确保了项目上线后的责任归属，解决了AI项目中一个关键问题：在没有明确责任人的情况下，一旦试点结束或模型出现偏差，价值就会消失。持续学习的模型并非 “即插即用” 的工具，明确的职责设定确保有人负责持续跟进。
3、惯例
    一要素确立了实现产品发布以及监控和应用AI模型所需的稳定互动节奏。AI模型通常会随着时间推移不断学习和变化。这些互动包括项目启动会、每周运营评估、每两周一次的执行委员会会议以及关键的上线后监控会议。建立这些共享机制，能在团队不同成员间养成定期更新的习惯，确保信息流通，实现实时迭代和问题升级。这些习惯对于防止阻碍持续存在以及问题发现过晚至关重要。
4、资源
    该要素要求使用可复用的模板、框架和加速器，使团队无需为每个项目从头开始，避免重复造轮子。例如，一个共享的生成式AI架构，既能简化大规模部署这些解决方案的复杂性，又能降低信息丢失和幻觉等风险，这对加快执行和应用起到了关键作用。相较于该公司此前的临时项目，建立规范流程后，交付时间缩短了约50% - 60%，同时也确保了治理措施和负责任的AI实践得以始终如一地贯彻执行。这避免了组织内各团队重复劳动和质量参差不齐的问题。
5、成果
    该要素要求团队在项目启动前，就明确与业务影响相关联的应用指标。如此一来，评判项目成功与否，就不再单纯依据技术价值（比如模型准确率）或无实际意义的指标，而是基于能够转化为实际商业价值的指标。这类指标涵盖生成式AI处理的交互占比、客户流失率的降低，以及息税折旧摊销前利润（EBITDA）的增长等。提前定义这些指标，能避免开发缺乏可衡量关键绩效指标的演示内容，让团队始终聚焦于实际应用与业务成果。
    与一次性培训或模糊的变革活动不同，“5R框架” 并非表面功夫，而是AI的操作系统。角色、职责和惯例构成所有项目一致、标准化的主干，即便不同人员在角色间轮换也不受影响。资源和成果则针对每个项目进行定制。这种标准化主干与灵活应用的平衡，正是该模型得以扩展的原因，也是AI项目从孤立实验发展为全企业影响力的关键。

框架在实践中的应用
    为了更直观地了解 “5R框架” 的实际效果，我们来看这家企业集团旗下一家金融服务公司的案例。该项目旨在改进和自动化其各类产品的定价流程。项目团队并未从软件、代码或仪表板入手，而是先运用 “5R框架”，以确保AI系统能够被采用并持续发挥作用。
    第一步是确立明确无误的问责制。业务发起者不仅负责项目执行，还要将AI定价模型的改进与增长目标挂钩。具体而言，负责新定价模型的团队选择了能体现财务回报的关键绩效指标，如运营成本以及不同客户风险类别下的产品购买率。这种对角色、职责和成果的清晰定义，防止了项目延误，并确保以业务增长而非技术准确性来衡量项目成功与否。以往的项目因缺乏这些问责层次，难以产生持续影响。
    该团队还将惯例制度化，包括每周运营评估和每两周一次的执行委员会会议，以确保不同业务部门的团队成员保持协调一致，尽早发现延误情况，并保持高昂的工作势头。尤其是执行委员会，对于消除部门间的阻碍至关重要，因为参会人员手握权力并承担责任。通过部署可复用资源，如项目管理工具、协作空间和标准化模板，该团队相比早期临时项目，用时减半就取得了进展。
    最终的AI模型带来了显著成果：该公司如今能够更快地响应市场变化和竞争，无缝调整定价模型，同时提升财务指标。新的定价模型在保持销售额不变的情况下，使风险相关成本降低了8%，最终表明盈利能力有所提高。借助这个项目的成功经验，该公司准备将“5R框架” 及相关流程应用于所有新项目。
    2024年初，在该企业集团旗下一家中型公司，推广AI应用的挑战也十分明显。在首席执行官的直接支持下，该公司将AI置于首要位置，其目标并非仅局限于成功开展试点，而是要实现全公司的转型，通过全面采用AI与分析技术，创造切实可衡量的影响。
    “5R框架” 提供了必要的支撑。为了明确角色和职责，各业务部门通过将 “5R框架” 融入组织结构，建立了治理和问责机制，特别成立了指导委员会和由首席执行官领导的战略委员会。这些团队的定期会议（这是关键惯例）确保从项目启动到价值实现的整个过程中，领导层始终关注该项目。各团队专注于开发高效、大容量的分析和AI运营体系，主动支持业务的不同部分，以改善客户指标并降低运营成本。
    18个月内，成效显著，在商业和运营方面均取得成功：客户流失率降低、营销活动转化率提高，每个客户带来的业务量增加。在运营方面，该团队现在每季度完成100多个业务请求，这表明组织能力和需求满足能力有所提升。该公司还迅速将生成式AI推广到客户服务领域，生成式AI聊天机器人处理的客户互动比例从最初的不到3% 在六个月内提升至近60%，同时模型准确率从92% 提高到97%。由于资源和惯例已制度化，这些经验被整合到公司的核心资产中，目前正在集团内其他子公司复制推广。

从设计层面确保AI应用的可靠性
    “5R框架” 还解决了许多公司忽视的一个挑战：如何大规模确保AI的可靠应用。这使得该框架不仅是提高生产力的工具，也是一种保障。
    借助 “5R框架” 的应用，公司在治理与合规方面取得了切实成效。依据该框架所设惯例，在模型部署后会持续进行监督与监控，帮助团队及时察觉并纠正可能导致结果不合规或偏差的模型漂移问题。例如，通过定期追踪金融机构贷款审批模型的输出，团队能够确保AI不会因性别等受保护的人口统计学因素，而出现差异化的贷款审批率。这正是“成果” 要素的直接体现，可将其设计为在财务绩效、公平性、合规性与客户信任之间达成平衡。
    此外，共享资源将治理和合规检查作为项目生命周期中的必要步骤，确保问责制和透明度从设计阶段就融入其中。通过这种系统的方式，能持续生成监控报告，并得出可审计的结果，确保可靠的AI应用成为执行工作的核心部分，从而实现大范围推广。
    AI项目失败，更多是因为企业准备不足，而非模型本身不佳。“5R框架” 将规模化转化为一个可管理的过程：明确的所有权、持续的职责、规范的节奏、可复用的资产，以及与盈亏挂钩的成果。
    该组织运用 “5R框架” 的经验证明，这并非只是一种管理理论，更是一套行之有效的方法，能把试点项目转化为实际应用，再将实际应用转化为实际业绩，且这套方法可以反复使用。如今，AI是否会改变企业运营模式已毋庸置疑，关键在于领导者能否构建起相应的运营模式，推动这一变革的实现。