AI策略是指利用人工智能技术优化业务流程或决策的系统性方法，核心在于通过数据驱动、自动化及机器学习提升效率与精准度。其关键亮点包括：业务目标对齐、数据整合、人机协同以及动态优化。

1. 业务目标对齐
   AI策略的首要步骤是明确企业目标，例如提升客户服务响应速度或优化库存管理。通过分析痛点（如客服人力成本高）与AI可行性（如部署聊天机器人），确保技术投入直接服务于核心需求。

2. 数据整合与模型训练
   数据是AI策略的基础，需建立统一的数据收集与清洗流程。例如，零售企业整合销售、用户行为数据训练推荐模型，实现个性化营销，同时需规避数据偏见以确保决策公平性。

3. 人机分工与执行落地
   人类负责战略制定与关键决策（如设定投资风险阈值），AI则处理重复性任务（如实时分析**数据生成交易信号）。这种协作模式在医疗诊断、金融风控等领域已显著提升效率。

4. 动态迭代与风险管理
   AI策略需持续监控效果并调整，例如通过A/B测试优化广告投放算法。同时需评估伦理与法律风险，如自动驾驶策略中的安全冗余设计。

AI策略的价值在于将技术转化为实际生产力，但成功依赖清晰的规划、可靠的数据与灵活的迭代机制。企业需根据自身场景选择适配方案，避免盲目跟风。