Marketing 入面嘅 AI centre of excellence，係一個細團隊，擁有關 AI 能力嘅共用部分——標準、工具、評估同培訓——而 marketing 組織其餘部分將佢哋應用到自己嘅工作。佢嘅目的係提升成個團隊嘅能力，唔係替佢哋做 AI 工作。當佢變成一個把關者，佢就失敗咗，無論佢幾咁能幹。
你究竟需唔需要一個，取決於規模同分散度。一個十人團隊坐埋一齊就共享得到標準。一旦 AI 使用分散到幾個團隊、品牌或地區，每個人都各自解決同樣問題嘅成本就變真實，一個細型中央能力開始回本。
幾時一個 centre of excellence 值得
一個 CoE 喺同樣嘅工作喺多個團隊之間俾人重複——同樣嘅工具評估、同樣嘅 prompt 問題、同樣嘅 governance 問題、同樣嘅錯誤——嗰陣就賺得自己嘅存在。喺嗰個點上，一個共用職能減少重複、防止每個團隊重新學習第二個團隊已知嘅嘢。
當組織細到協調得到非正式、或者當真正嘅問題係仲未有人用 AI，佢唔值得。喺嗰種情況下第一份工作係一個 pilot，唔係一個 centre of excellence。喺需求存在之前砌一個中央團隊，產出一個冇客戶、有一個履行唔到嘅授權嘅職能。點樣 pilot AI覆蓋嗰個起點。
三種營運模式
主要嘅設計選擇係決定坐喺邊。下面張表列出三個模式以及各自幾時啱。
| 模式 | 點運作 | 最好當 |
|---|---|---|
| 集中 | 一個團隊做大部分 AI 工作 | 早期、用例少、需要控制 |
| Hub-and-spoke | 中央定標準；團隊應用 | 規模化、多團隊、需求混合 |
| 聯邦 | 團隊擁有自己嘅 AI 工作 | 成熟、處處高能力 |
大部分組織最後落喺 hub-and-spoke，因為佢平衡咗一致性同速度。集中係你啱啱開始、需要喺擴散之前先建立實踐時嘅正確默認。聯邦只喺能力真正分布之後先管用，而佢往往會失去當初論證一個 CoE 嘅理由——協調好處。
中央擁有咩
CoE 擁有啲「做一次勝過做多次」嘅嘢：標準同護欄、新工具嘅評估、一個共用嘅 prompt 同 workflow library、培訓、以及需要一致答案嘅 governance 問題。佢係 operating model 共用層嘅看護者，應該按「組織其餘部分唔靠佢做得到幾多」嚟 measure。目標同我多年前關於 report 所講嘅一樣：份工作唔係產出更多輸出，而係令啲人更快攞到好嘅insight而唔重複彼此嘅錯誤。
佢唔擁有關份工作本身。Campaign 團隊擁有佢哋嘅 campaign；CoE 擁有令嗰啲 campaign 更好嘅條件。對一個 CoE 最清楚嘅測試，係周圍嘅團隊係咪隨時間變得更有能力，定係佢哋只係將更多請求路由到中央。前者係成功；後者係一個樽頸喺度形成。
樽頸失敗模式
呢個失敗好容易掉入去。一個能幹嘅中央團隊俾人請求幫手、幫得好好，然後慢慢變成所有 AI 工作都一定要經過嘅地方。請求排隊，中央為咗追上而請人，組織嘅能力集中而非擴散。CoE 變成咗一個 service desk，而 operating model 更差、唔係更好。
透過將賦能作為明確授權、並拒絕做默認執行者嚟避免佢。發佈標準、跑培訓、托管示例，俾團隊應用佢哋。如果一個請求其實係一個能力缺口，教佢、而唔係做佢。噉第一次更慢，之後每一次都快好多。
俾中央配人
一個好嘅 CoE 細而 senior，唔大而 junior。佢需要理解 marketing 工作深到知好係咩樣嘅人，以及砌得到 workflow 而唔只係用工具嘅人。兩三個交付得到、教得到嘅強人，勝過一個大而 review 嘅團隊。中央嘅產品係能力，而能力透過展示而非講述嘅人轉移。
將份工作需要嘅學科帶入嚟：一個駁得到 workflow 同工具嘅 builder、一個識 campaign 嘅 operator、以及一個擁有關 governance 同評估嘅人。抵制將佢完全配成技術人員嘅誘惑；一個唔理解 media 同 marketing 現實嘅 CoE，會砌出冇人用得到嘅標準。
Measure 中央
按賦能、而唔係吞吐 measure 個 CoE。有幾多團隊而家做得到佢哋從前做唔到嘅工作、共用 library 實際俾人用咗幾多、幾多重複問題已經停止復發、以及組織嘅 AI 產出係咪變得更好更一致。一個忙碌卻令其他所有人依賴嘅中央冇成功。
反指標喺呢度都重要。追蹤中央係咪變成咗一條隊列、團隊係咪喺度砌繞過方案、以及標準俾人跟係因為佢哋有幫助定係因為俾人強制。一個 CoE 嘅健康，喺周圍團隊點談論佢上可見——作為一個能力來源，定係一個收費站。
中央該睇嘅一個反指標
吞吐係 CoE 會漂向嘅、亦都係誤導嘅 metric。一個中央可以睇落好忙卻仍然失敗，所以將採納配一個反指標：今季有幾多團隊唔靠中央嘅幫手解決咗一個共用問題。追蹤重複問題嘅下降、共用 library 俾邊啲冇參與構建嘅團隊使用嘅佔比、以及中央自己嘅請求隊列係縮緊定係增長。如果佢喺採納上升時增長，中央正喺度變成一個 service desk；如果佢喺採納上升時縮小，能力真係喺度擴散。嗰一個比率——能力上升、依賴下降——係個 model 起作用最清楚嘅訊號，而佢係中央自己嘅工作負載永遠無法獨自顯示嘅嘢。
頭 90 日
先盤一次團隊已經喺度做咩、喺邊度彼此重複。揀兩三個共用問題——工具、prompt、評估——公開咁一次解決佢哋，作為別人複製得到嘅 template。發佈一個輕標準同隨之而來嘅 governance 規則。然後 measure 幾多團隊未經吩咐就採納咗共用工作。
第一個季度將範圍刻意保持窄，俾需求將個 CoE 往外拉。一個由擁有一切開始嘅中央會俾人怨恨；一個由令幾樣嘢明顯更好開始嘅會俾人要求做更多。Marketing AI 政策同 governance係自然嘅第一個產品，因為佢需要一次、卻喺處處俾人用。
CoE 同抗拒佢嘅團隊
唔係每個團隊都會歡迎一個中央職能，而有些抗拒係合理嘅。已經砌好唔錯 AI workflow 嘅團隊，可能將 CoE 睇作拖慢佢哋嘅 overhead；對 AI 抱懷疑嘅團隊可能將佢睇作採納嘅壓力。兩種反應都帶信息，而一個無視佢哋嘅中央會俾人繞過。
個回應係先由為懷疑者做一件明顯更好嘅事開始——一次替佢哋慳返一次壞採購嘅工具評估、一個移走一個佢哋憎嘅步驟嘅 template——而唔係由強制採納開始。透過有用賺得可信度，俾走在前面嘅團隊保持自主。一個尊重佢所服務嘅團隊嘅 CoE 會俾人採納；一個將自己置於佢哋之上嘅會俾人抗拒，而抗拒通常喺某個點上係啱嘅。另一個陷阱係按中央做咗幾多工作嚟 measure 佢。一個交付出好多 asset 嘅 CoE，係一個戴住 strategy 頭銜嘅 production 團隊；一個交付出標準同能力嘅 CoE，喺度盡緊佢嘅職責。留意中央成為 marketing 入面最忙團隊嗰一日，因為嗰個係佢由賦能漂去執行嘅訊號。最健康嘅版本，係佢自己嘅工作負載隨組織能力上升而下降嗰一版。
FAQ
我哋需要一個 centre of excellence 咩？
只喺當 AI 使用分散到足夠多嘅團隊、同樣嘅問題俾人重複解決嗰陣。低於嗰個規模，一個共用標準同幾個 template 就夠。喺需求存在時砌中央，唔係喺預期佢時。
CoE 該做工作定係賦能？
賦能。中央嘅工作係令組織其餘部分更有能力，替佢哋做工作會將能力集中而非擴散。如果請求係一條隊列而唔係一次學習機會，個 model 就出錯咗。
佢該幾大？
細而 senior。兩三個砌得到、教得到嘅人，通常勝過更大嘅 review 團隊。只喺有一個真正嘅共用問題要擁有時先增長，並為轉移能力嘅能力而招人，唔係為持有佢。
我哋點知佢喺度起作用？
團隊唔靠中央做得更多、共用 library 俾人用、重複問題停止復發。如果中央係 marketing 入面最忙嘅團隊，佢大概係一個樽頸、而非一個能力乘數。
短版
Marketing 入面嘅 AI centre of excellence 擁有關標準、共用 tooling、評估同培訓，令組織其餘部分應用得到佢哋。對大部分規模化組織揀 hub-and-spoke，保持團隊細而 senior，按賦能而非吞吐 measure 佢。Execution 指南將個 CoE 放入更寬嘅 operating model，面向 in-house 團隊嘅 lane為一個客戶側嘅團隊將佢貫穿嚟做。
如果你砌過一個，我好想聽下你點令佢唔變成一個樽頸。
Cheers, Chandler
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