AI不是目的，而是手段。只有真正解決業務問題，AI的價值才能體現出來。
從2025年伊始AI就成了各行各業的“香餑餑”，很多傳統企業也摩拳擦掌，想要借助AI實現所謂的降本增效。但問題是，AI真的適合所有企業嗎？傳統企業在引入AI項目時，可能會遇到哪些坑？今天老楊就來聊聊這個話題，幫你避開那些“雷區”。
part.01 AI不是萬能藥，盲目跟風要不得
很多企業看到別人搞AI，自己也急著上馬，結果往往是“賠了夫人又折兵”。
為什么？
因為AI并不是萬能的，它需要結合企業的實際需求來落地。如果只是為了趕潮流，而沒有想清楚AI到底能解決什么問題，那最后很可能就是花了一大筆錢，卻看不到任何效果。最關鍵的是如果AI項目與企業的長期戰略脫節，那它很可能會變成一個“面子工程”，既浪費資源，又看不到實際效果。
怎么規避？
在項目啟動前，企業需明確AI項目的戰略目標，確保它與企業的長期發展方向一致。同時，制定清晰的AI路線圖，分階段實施，確保項目有序推進。
AI項目啟動之前，先問問自己：為什么要做AI？它能解決哪些具體問題？比如，是提升生產效率，還是優化客戶體驗？只有明確了目標，才能避免盲目投入。
part.02技術門檻高，不是想玩就能玩
AI技術聽起來很酷，但實際操作起來卻非常復雜。
傳統企業往往缺乏相關的技術儲備，比如數據科學家、算法工程師這些專業人才。而且，現有的IT基礎設施可能也無法支持AI項目的運行，改造起來又是一大筆開銷。
AI技術也如一個超級大雜燴，有各種各樣的門道。要是不小心選錯了技術，那可就像走錯了路，越走越偏。比如說，在一些數據量不大、業務也不復雜的情況下，非要用那些對數據和計算資源要求超高的人工智能算法，就好比一個小馬拉大車，累得夠嗆還沒什么效果，最后模型出來的精度低得讓人頭疼。
怎么規避？
在選型前，一定要充分調研企業自身的業務需求和技術現狀。可以找專業的技術顧問幫忙評估，多參考一些成功案例，考慮技術的成熟度、適用性以及與現有系統的兼容性等因素。還可以進行小規模的測試和試用，看看技術的實際效果如何，再做決策。
part.03組織架構僵化，協作成難題
傳統企業的組織架構通常比較僵化，層級多、決策慢，而AI項目需要快速迭代和跨部門協作。如果各部門之間溝通不暢，項目很容易卡在半路。
怎么規避？
首先應成立一個專門的AI項目團隊，明確每個人的職責和權限。同時，爭取高層的支持，確保項目有足夠的資源和優先級。
其次，要對企業現有的組織架構進行適當的調整和優化，打破部門壁壘，建立更加靈活、高效的協作機制。可以設立專門的AI項目團隊，團隊成員來自不同的部門，共同負責項目的推進和實施。同時，加強對員工的溝通和培訓，提高他們的團隊協作能力和跨部門溝通能力。
part.04數據質量差，AI再好也白搭
數據對于AI來說，那就是吃飯的“糧食”。要是這“糧食”有問題，那AI這個“胃口”再好也干不好活兒！數據不準確、不完整或者不一致，就像給人做飯的時候米里有沙子，做出來的飯肯定不好吃。比如說銷售數據錯了、缺了，那根據這些數據做出來的預測就成了瞎猜，一點兒準兒都沒有。
怎么規避？
在啟動AI項目之前，建立完善的數據治理體系，從數據的采集、錄入、存儲、處理到使用的每一個環節，都要制定嚴格的規范和標準。加強數據審核和校驗機制，確保數據的準確性和完整性。定期對數據進行清理和維護，去除無效數據和重復數據，解決數據不一致的問題。
part.05員工抵觸情緒，項目落地難
AI項目的引入可能會讓員工感到不安，們怕自己會因為這個丟了工作，或者不想去學那些新技術。這就好比是讓一個習慣了走路的人突然去學游泳，心里肯定害怕，抗拒也是正常的。這種抵觸情緒不僅會影響團隊士氣，還可能導致項目難以落地。怎么規避？
在引入AI項目之前，要充分做好員工的溝通和宣傳工作，讓員工了解項目的重要性、意義和對他們個人發展的積極影響。為員工提供必要的培訓和指導，幫助他們掌握新的技術和知識，提高適應能力。同時，制定合理的激勵機制，對積極參與和配合項目的員工給予適當的獎勵和表彰，激發他們的積極性和主動性。
part.06運營成本高，長期投入壓力大
AI項目不僅初期投入大，后期的維護和優化成本也很高。如果企業沒有做好長期投入的準備，項目可能會半途而廢。
怎么規避？
在項目規劃階段就充分考慮運營成本，確保企業有能力持續投入。同時，采用分階段實施的策略，先從小規模試點開始，驗證可行性后再擴大范圍。
part.07投入和產出，得算明白
引入AI項目，那可是個燒錢的活兒！
從買硬件設備到請專業的老師培訓人才，哪一項不需要花大錢？要是在一開始沒把這個成本算準了，就像做飯的時候鹽放多了，到時候發現錢沒了，項目又進行不下去，那可就尷尬了。
還有一些企業啊，看著別人都在搞AI，自己也不想落后，就跟著摻和。結果引入之后才發現，AI項目和自己企業的業務根本就不搭調，根本無法實現降本增效。這就好比你種了一地的莊稼，到收獲的時候才發現，長出來的全是草，那可就白忙活了。
怎么規避？
在引入AI項目之前，要充分結合企業的戰略目標、業務需求和發展規劃，進行深入的可行性研究和分析。評估AI項目與企業業務的適配性，預測項目的收益和風險，確保投資回報率符合企業的預期。如果對某個項目不太確定，可以先進行小規模的試點，驗證項目的可行性和效益后再做大規模的推廣。
同時在項目啟動前，進行詳細的預算規劃和成本評估。考慮到項目可能涉及的各個方面，包括設備采購、軟件開發、人員培訓、系統集成等費用，預留一定的預算彈性空間，以應對可能出現的變化和意外。同時，加強成本控制和管理，在項目實施過程中嚴格控制費用支出，避免不必要的浪費。
AI確實有巨大的潛力
但它并不是“即插即用”的工具。傳統企業在引入AI項目時，需要從意識、技術、組織、數據、能力、運營等多個方面進行全面評估，確保項目能夠真正落地并產生價值。
如果你的企業正在考慮引入AI，不妨先問問自己：我們真的準備好了嗎？如果答案是否定的，那不妨先從小處著手，逐步積累經驗和能力，等到時機成熟再大展拳腳。
最后，記住一句話：AI不是目的，而是手段。只有真正解決業務問題，AI的價值才能體現出來。
本文來源：36氪
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