本文來自于”湘江數評“公眾號，作者老楊，經作者本人同意授權后發布

當前AI技術的魅力可以說讓無數老板“競折腰”，無論是在各種論壇大會還是在某某自媒體平臺已經把AI近乎神話，AI技術的無所不能可以說是魔幻中帶著玄幻，似乎不做AI立馬就會被市場淘汰，做了AI立馬就會“逆天改命”一般，于是引發了老板們的集體焦慮與沖動，但大半年過去了，AI在傳統企業中成功落地的場景寥寥無幾，只有所謂的PPT里面的“最佳案例”，那么AI在企業中落地的難點在哪里?老楊做為一名企業的IT老兵這大半年來一直在做AI技術研究、市場調研及相關落地工作，現將個人對AI技術在企業落地應用的思考總結如下：

為什么做AI沒搞清楚

很多企業老板只所以引進AI技術，目的只有一個那就是：降本而非增效!當然老板們的初心沒有問題，作為投資者當前期望低投入高回報，現在很多自媒體都在鼓吹所謂“一個人的公司”，通過AI實現自動化，減少人力成本。但老板們忽略的是AI技術的復雜性和高門檻，需要大量專業人才和持續投入，并非簡單部署就能見效。技術并不能解決管理的痛，當前AI也不能代替人腦進行復雜決策。同時老板想用AI降本，但忽略了員工的抵觸情緒和適應成本，強行推行可能導致內部矛盾加劇，反而影響整體效率。因此想用一個技術工具去顛覆傳統的管理模式，無異于緣木求魚。要知道一個技術從誕生到成熟，需要經歷漫長的迭代與優化，AI也是如此，DS爆火也不過幾個月時間，想真正應用企業產生價值并不是一個大模型可以解決的。

所以企業做AI的初心錯了，一步錯會步步錯!為什么做AI?要么跟風，要么盲目追求熱點，要么猶豫不前，皆因缺乏對AI本質的深刻理解。

怎么做AI很模糊

企業引進AI技術需要怎么做?對于這個問題大部分傳統企業都缺乏明確規劃，往往只是盲目跟風，或者把任務分配到信息部門。對于大部分企業而言仍舊把引進AI當做引進一套系統那般簡單，也就是說在AI時代仍舊沿用傳統的IT思維去應對，忽略了AI的獨特性和對業務流程的深度整合需求。因此老楊經常看到很多CIO朋友在群內吐槽：老板要引進AI只是口頭一句話布置任務，卻未提供具體方向和資源支持，這就導致CIO們陷入兩難境地:既要滿足老板的期望，又要面對實際操作的困境，要技術支持沒有，要資金支持也沒有，要業務配合更無從談起，場景在哪里?找不到!所以大半年下來我們看到企業落地AI最多的案例就是：知識庫!真正產生了多少價值?恐怕只有企業自己清楚。

信息部門實現過程很痛苦

痛苦的根源在哪里?老楊認為有如下：

①.認知的偏差

老板認為AI是萬能的，但信息部門深知其局限性，想實現老板的要求卻需面對現實中的各種窘境，比如戰略上缺乏支持、資金不夠充裕，最關鍵的是老板還要求在短時間內實現AI智能化，要達到“降本”的要求;

②.匱乏的資源

資金、人才、技術支持均不到位，導致項目難以推進;比如很多企業高層會說“我們有錢”，但實際投入卻遠遠不足，因為想要AI產生價值并不是幾百個W能解決的，需要持續的投入;有的企業會說“我們沒錢，找第三方解決”，但第三方的能力往往參差不齊，最關鍵的是很多第三方也是首次做AI項目，缺乏實戰經驗，企業變成了小白鼠，試錯成本高昂。還有一個不容忽視的問題就是想實現AI與業務的深度融合必需得到業務部門的積極配合，但當前的問題就在于很多企業處于降本增效的大環境下，人手不足，業務部門疲于應對日常任務，難以抽出精力配合AI項目，這就極易導致AI項目與業務脫節，項目質量難以保障，無法實現預期效果。

③.場景在哪里?

這是很多企業落地AI面臨的最大難題。為什么沒場景?真實的情況是簡單的場景不愿做，復雜的場景做不了，因為在“AI萬能論”思想下有太多的不切實際，還有一個最大的問題是業務部門AI思維與應用能力缺乏，以“百度”搜索引擎的思維來用“推理大模型”，這導致AI應用始終停留在表面，無法深入業務核心，最終淪為擺設。

④.技術實現太復雜

老楊經常與行業朋友調侃的一句話就是:AI的盡頭是基礎數字化!很多企業連基礎的數字化都沒做好，就盲目上馬AI項目，想跨越基礎建設一步登天直接進入智能化，結果自然是事倍功半。AI技術應用的基礎除了算力還有數據與算法，三者缺一不可。現實是很多傳統企業數據都是雜亂不堪、孤島叢生，想AI發揮價值必需要從頭做起做數據治理，這不僅是技術問題更是管理問題。做數據治理需跨部門協作，但厚重的部門墻導致數據難以打通，最關鍵的是又涉及到資金投入，各部門又相互推諉，誰都不想承擔這額外的成本。

所以從以上不難看出，AI技術兜兜轉轉又回到了原點，企業想要彎道超車一步跨越至智能化那是不可能的，但問題在于企業老板深陷AI萬能論，信息部門卻難以說服，只能在夾縫中艱難前行，以有限的資源去實現老板眼中那遙不可及的AI夢想很痛苦。

⑤.無案例參考無案例可循很迷茫

當前傳統企業做AI項目基本都是摸著石頭過河，缺乏成功案例的指引，之前做數字化項目還有行業最佳實踐可參考，各種第三方軟件系統技術與功能也非常的成熟，而現在做AI項目卻是一片空白，軟件公司所提供的只是理論方案，缺乏實際操作經驗，企業難以評估其可行性，再加上現在AI技術更新速度過快，比如上半年還在熱議DS，而下半年又開始吹捧“智能體”，企業有限的技術難以跟上市場上的技術迭代，導致項目實施過程中不斷面臨各種技術瓶頸，技術路線搖擺不定，進一步加劇了項目的不確定性。

以上就是當前企業落地AI的困境，資金問題制約項目的推進，技術瓶頸影響項目的實現深度，數據問題更是卡脖子的關鍵，場景問題決定項目價值，缺乏案例參考更是加劇項目的不確定性，最關鍵的是老板的認知決定了項目的最終命運，所以大部分傳統企業落地AI的現狀就是：老板空有AI夢想，信息部門缺乏資源，業務部門沒有場景，最終雷聲大雨點小，口號喊的響，卻難見實效。