五维度评估模型
「我们 AI 用得怎么样」不能靠感觉回答。五个维度分别打分，短板一眼可见。
战略
AI 在公司战略里的真实位置。
- 是否有明确的投入方向与预算
- 管理层认知是否一致
- 目标是否可验证
组织
人和机制是否接得住 AI。
- 关键岗位的 AI 技能水平
- 是否有专责推进的角色
- 激励与考核是否配套
数据
AI 的原料是否可用。
- 核心数据的完整度与质量
- 数据获取的流程成本
- 安全与合规边界是否清晰
工具
工具栈与业务的匹配度。
- 在用工具的覆盖与重叠
- 实际使用率与采购口径的差距
- 系统间的打通程度
文化
一线是否真的愿意用。
- 员工对 AI 的态度分布
- 试错空间与容错机制
- 经验分享是否有渠道
这套服务适合谁
想摸清自己 AI 应用真实水平的企业管理层：各部门汇报口径不一，需要一次第三方体检。
准备做 AI 战略规划、需要基线数据的团队——没有现状基线，规划就是空中楼阁。
需要向上汇报 AI 投入产出的负责人：要一份有方法论背书的量化结论，而不是自说自话。
想对标同行找差距的中大型企业：知道自己在行业里处于什么位置，才知道该加速还是该补课。
评估怎么做
- 1
访谈调研
与管理层及关键岗位一对一访谈，摸清 AI 使用现状、堵点与真实态度。
- 2
资料与数据核验
对照访谈结论核验工具使用数据与流程文档，避免「汇报口径」代替真实情况。
- 3
工作坊共创
组织跨部门工作坊，交叉验证各部门视角，补全访谈盲区。
- 4
五维度评分
按评估模型逐维打分，每个分数都附证据链——为什么是这个分、差在哪。
- 5
报告与解读
输出评估报告与改进优先级清单，面向管理层做一次汇报解读。
四周节奏
- 第 1 周
启动访谈
确定访谈名单，完成管理层与关键岗位的一对一访谈。
- 第 2 周
数据核验
收集工具使用数据与流程文档，交叉核验访谈结论。
- 第 3 周
工作坊与评分
跨部门工作坊补全盲区，形成五维度评分草案。
- 第 4 周
报告解读
输出正式报告与改进清单，向管理层汇报解读。
内部自评 vs 外部评估
| 发问卷内部自评 | AI Spark 外部评估 | |
|---|---|---|
| 数据真实性 | 问卷答案常带「汇报滤镜」，分数普遍偏高。 | 访谈 + 数据核验交叉验证，评分附证据链。 |
| 评估视角 | 各部门只看见自己那一段。 | 跨部门工作坊拉通视角，盲区互相补全。 |
| 对标基准 | 没有外部参照，不知道分数意味着什么。 | 对照行业基准定位所处阶段。 |
| 结论用途 | 一份分数表，看完就归档。 | 带改进优先级清单，可直接作为规划输入。 |
你将带走什么
- AI 成熟度评估报告（含证据链）
- 五维度评分卡
- 同行对标数据
- 改进优先级清单
- 管理层汇报解读一次
你可能想问
评估需要多少人参与访谈？
通常覆盖八到十五名关键岗位（管理层 + 各业务线骨干），具体名单按企业规模与组织结构调整。
四周内能完成吗？
标准流程四周；业务线较多或跨地域的企业会在启动时给出调整后的排期。
会打扰正常业务吗？
单人访谈控制在一小时内，工作坊半天一次；资料核验以既有文档为主，不要求专门整理材料。
评估结果能直接用来做规划吗？
可以。报告包含按优先级排序的改进清单，每一项都写明「为什么先做、预期解决什么」，可直接作为下一步规划的输入。
和陪跑服务是什么关系？
评估负责摸清现状、指出优先级，陪跑负责持续推进落地；先评估后陪跑是最常见的衔接方式。
评估费用怎么算？
按企业规模与业务线数量报价，扫码添加顾问沟通后出方案。
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