2025年初隨著deepseek的爆火AI一詞可謂出盡風(fēng)頭，各行各業(yè)都在大談AI，如果不懂AI可能就不好意思和別人打招呼，各大企業(yè)老板也陷入了AI的焦慮之中，用還是不用? 如何用？要不要實現(xiàn)本地部署？要不要花錢買DS專用服務(wù)器？然半年過去，AI之風(fēng)吹過，留下的卻是一地的雞毛，抓住風(fēng)口的賺走了一大波的流量，割走了一大波的韭菜，賣服務(wù)器硬件的也賺的盆滿缽滿，但企業(yè)的應(yīng)用效果卻還是外熱內(nèi)冷。目前企業(yè)如何深度應(yīng)用AI仍舊是一個難以逾越的溝壑，AI在企業(yè)應(yīng)用落地存在七大矛盾，即：

第一，快速發(fā)展的技術(shù)與企業(yè)應(yīng)用滯后的矛盾；

第二，看似廣闊的應(yīng)用場景與企業(yè)應(yīng)用有限的矛盾；

第三，過多紙上談兵空理論與企業(yè)實戰(zhàn)案例缺乏的矛盾；

第四，較高技術(shù)投入與企業(yè)預(yù)算有限難以持續(xù)投入的矛盾；

第五，企業(yè)期望價值過高與實際產(chǎn)出雞肋之間的矛盾；

第六，對AI過分信任與AI幻覺頻發(fā)之間的矛盾；

第七，AI價值實現(xiàn)周期長與領(lǐng)導(dǎo)要求短平快之間的矛盾；

這七大矛盾就是企業(yè)應(yīng)用AI的現(xiàn)狀，雖然很多頭部企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)早，宣布了很多應(yīng)用案例，但從其應(yīng)用場景來看存在：場景簡單、價值有限、過于理論化的特點，真正應(yīng)用于管理的價值場景屈指可數(shù)，更多的是在做簡單場景的試點，比如企業(yè)AI知識庫的搭建，這是大部分企業(yè)AI應(yīng)用的首先場景，但即使是這個看似如此簡單的場景，真正實現(xiàn)起來也是一波三折，存在“一學(xué)就會，一做就廢”的困惑，讓AI在企業(yè)中的印象與地位變的微妙起來，比如大部分企業(yè)信息部門會面臨如下境況：

1.在服務(wù)器的選擇上，選擇本地部署，還是云端產(chǎn)品，會糾結(jié)；

2.在模型工具選型上，選第三方成熟產(chǎn)品還是自己開發(fā)，會猶豫；

3.在知識庫文件收集上，面對亂七八糟的原始數(shù)據(jù)會頭禿；

4.在應(yīng)用結(jié)果上發(fā)現(xiàn)和想象中的完全不一樣，會被業(yè)務(wù)部門吐槽，會抓狂；

所以不難看出單從技術(shù)層面AI知識庫就面臨著理論很豐滿，實現(xiàn)很骨感的局面，更不用說是對AI技術(shù)一竅不通的業(yè)務(wù)部門了，某企業(yè)CIO就當(dāng)前的應(yīng)用困惑大倒苦水，既有技術(shù)層面的，又有能力層面，比如在技術(shù)層面的問題有：

1.采用第三方智能體搭建平臺存在性能損失，一個結(jié)果要等十幾秒到幾分鐘不等，大大影響著應(yīng)用體驗，和官方吹噓的性能相差太遠(yuǎn)；

2.同時比較棘手的一個問題就是如何進行數(shù)據(jù)授權(quán)，第三方平臺對這一功能是缺失的，因此要么買第三方產(chǎn)品進行集成，要么去定制開發(fā)，這無形中也大大的加重了技術(shù)的復(fù)雜性與建設(shè)成本，進一步影響著AI的價值呈現(xiàn)。

要知道企業(yè)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)技術(shù)從來都不是問題，做AI項目也是如此，在影響AI項目落地的因素中，當(dāng)前大部分企業(yè)還面臨AI人才缺失的共性問題，比如AI架構(gòu)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理，尤其是更加缺乏既懂AI技術(shù)又懂業(yè)務(wù)場景的復(fù)合型人才，因此這也在一定程度上也影響著AI項目的落地實現(xiàn)，甚至關(guān)乎成敗！而正確的企業(yè)AI組織應(yīng)該是：以 AI 架構(gòu)師等角色組成敏捷作戰(zhàn)小組，既有技術(shù)又有業(yè)務(wù)骨干參與，而非技術(shù)部門的單打獨斗。

因此從以上我們不難看出，AI在企業(yè)落地是波折的，并非如“芝麻開門”一般簡單，也不是企業(yè)買一臺AI一體機就馬上進入智能化，而是一個長期的過程，是一個需要轉(zhuǎn)認(rèn)知、轉(zhuǎn)組織、轉(zhuǎn)能力的過程。所以當(dāng)前大部分企業(yè)在引進AI技術(shù)以后隨著領(lǐng)導(dǎo)熱度、期望值的降低馬上面臨的問題就是：價值！

“價值”魔咒永遠(yuǎn)伴隨信息部門左右，是甩不脫、扔不掉的！因此企業(yè)在引進AI項目前一定要做認(rèn)真的、全方位的價值評估，衡量投入產(chǎn)出比。

如果企業(yè)的AI戰(zhàn)略十分明確，有允許試錯的機制，又有長期主義，那么就不要考慮產(chǎn)出比，大膽推進，猶豫不前往往措施良機，因為技術(shù)總是在不斷迭代，只有快速入局才能精準(zhǔn)把握技術(shù)的脈搏，才能在試錯中不斷迭代。如果你的企業(yè)是中小企業(yè)，那么就要慎重考慮，往往投入與產(chǎn)出很難成正比，最關(guān)鍵的是你沒有駕馭AI的組織與能力。

那么企業(yè)正確的AI落地策略是什么？

第一，從面到底，從上至下的梳理，就是從企業(yè)所有的業(yè)務(wù)流出發(fā)去把工作任務(wù)的清單進行梳理，確定完成步驟，形成一個SOP 的標(biāo)準(zhǔn)；

第二，從下到上的涌現(xiàn)，什么意思呢？就是讓員工把AI 工具用起來，將應(yīng)用好的功能或場景提煉出來去做案例推廣，或從業(yè)務(wù)的痛點出發(fā)，挖掘一些共性痛點，用AI來實現(xiàn)，以此來提升員工對AI應(yīng)用的粘度與期望。也就是說要做好一個應(yīng)用切入點，而非貪大求全搞什么所謂的AI智能中臺，絕對沒成功的可能！

所以建議企業(yè)做AI項目的總體實施原則就是：業(yè)務(wù)主導(dǎo)、業(yè)務(wù)支撐，最小可行敏捷迭代，先從細(xì)粒度環(huán)節(jié)開發(fā)與驗證。

綜上所述，當(dāng)前AI技術(shù)雖蓬勃發(fā)展，但存在企業(yè)落地難、成功案例稀缺的尷尬局面，這揭示了技術(shù)與商業(yè)之間的真實鴻溝，那么這是AI的失??？還是企業(yè)轉(zhuǎn)型必經(jīng)的陣痛？企業(yè)若想真正玩轉(zhuǎn)AI技術(shù)，需要在三個維度實現(xiàn)突破：

①摒棄“技術(shù)萬能”的幻想，聚焦具體場景的痛點；

②敢于用小步試錯替代宏大規(guī)劃；

③在組織內(nèi)部構(gòu)建技術(shù)與業(yè)務(wù)的共同語言。

因此企業(yè)若想發(fā)揮AI技術(shù)的最大價值：技術(shù)必須祛魅，組織必須變革，過程必須長期！否則AI就是企業(yè)管理的背鍋俠！