近日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭的一则动向引发关注——他正全力推动集团各业务线实现全面AI化，并且2025年度各部门绩效评估标准将围绕如何借助AI技术驱动业务增长展开。

这一动作不仅标志着科技巨头对AI战略的加码，更像是一面镜子，映照出未来企业所面临的课题：当AI从“加分项”变为“必选项”，企业如何让这场转型真正落地，而不只是口号？

AI化的理想与现实：那些绕不开的“坑”

想象一下，你的企业也决定全面拥抱AI：战略会上全员热血沸腾，各部门摩拳擦掌搞“创新”，随着时间推移，这些坑却逐渐显现：

● 目标脱钩：企业定下“AI驱动业务增长”的战略总目标，将目标分解后到了执行层，各部门却各自为战；

● 过程失控：想给产品加个AI功能？技术选型测试、数据清洗、模型迭代……每个环节都可能卡壳，团队在试错中逐渐迷失方向。

● 评估失真：AI项目的价值到底怎么算？用户活跃度涨了5%，是模型优化的功劳，还是运营活动的加持？手工统计的数据表越做越厚，真相却越算越模糊。

● 改进滞后：业务团队发现问题，但需经过传统流程，层层审批才能启动优化，此时竞品早已跑出半条街。

这些问题看似分散，实则指向同一个核心命题：企业需要的不仅是”AI技术对业务的加持“，更需要一套能让战略目标精准落地的管理系统。

战略对齐：从“各自为战”到“全局一盘棋”

企业在进行”AI驱动业务增长“的战略总目标分解时，可以基于”战略地图“，通过“财务、客户、内部流程、学习成长”四个关键视角来拆解总目标，每个视角下可进一步细化为阶段性的攻坚里程碑。

而在这一过程中，智能绩效可以发挥重要作用。在【目标】版块下，各部门及员工可以自下而上，在同一页面完成对企业总战略目标的承接，同时也可以查看其他部门的目标，打破部门墙，极大地提高了组织内部的透明度和协同效率。

对于管理层而言，通过智能绩效目标板块，可以做到统览经营全局，确保在不同场景和维度下个人目标和组织目标的对齐、组织目标和公司战略的对齐。

过程管理：“任务迷宫”变成“员工成长阶梯”

当”AI驱动业务增长“的战略总目标被分解成不同层级的子目标，接下来就需要做好员工及部门完成目标的过程管理。

而做好过程管理的关键在于将各目标逐步拆解为具体的、颗粒化的执行路径。在这里可以使用工作分解结构（WBS, Work Breakdown Structure）方法论——按阶段或功能划分一级任务（如设计、开发、测试）；每个一级任务再分解为更小的二级任务（如需求分析、原型设计）；随后持续细分至最小可执行单元（如具体文档编写、代码模块）；并为每个任务编号并标注责任人，确保无遗漏且逻辑清晰；最终形成树状结构，方便跟踪进度和分配资源。

以上精细的任务分解过程都可以在智能绩效【计划】模块实现。每位员工可以选择关联子目标与考核指标，自主创建详细（一级）任务，并设置任务优先级，完成日期以及任务状态。如果在设置中优先打开“启用子任务”，即可在此之前任务基础上创建子（二级）任务。

对于管理者而言，可以通过查看员工的完成状态来实现动态过程管理，如果有出现逾期的任务可以及时介入，协助员工解决问题，给业务提速。

量化评估：给AI项目价值加上“刻度尺”

员工将AI赋能到产品业务中，从各个任务中产出的价值，不能凭借模棱两可的主观看法进行评估与衡量。

管理者可采用“量化指标+创新贡献”双轨模型进行对员工进行绩效评估，既看数据指标，也通过360度评估发掘创新贡献，避免“唯数据论”。

而这些都可以再在智能绩效里得到很好的解决。管理者可以自定义考核，设定上级评分，互评，360°邀评，让绩效评估更加科学合理。除此之外设置考核指标时，可以自定义评分公式，员工只需上传具体的数值，不用人工再进行某项指标复杂的计算，系统可以自动计算出最终员工得分。

敏捷迭代：对业务进行“动态排雷”

在AI高速迭代的场景下，传统管理中的层层汇报可能会让产品迭代错过“黄金发展期”，等待审批过程时，友商研发进度可能将自己已经甩出一大截。

智能绩效的【总结】板块，员工可以围绕项目进行总结与改进，并写下自己需要进行哪些帮助。管理者可以通过查看员工的日/周/月报总结，及时对项目进行介入，无需经过层层审批，直接进行沟通。