最近，身邊很多CIO朋友在找工作，大部分是因為今年年初在公司里搞AI變革，步子邁得太大，成了“先烈”。K哥之前就分析過，很多企業(yè)數字化都沒搞好，就跟風搞“一體機”、“大模型私有化部署”、“搭建Agent”......結果項目失敗，幾百上千萬的投資打水漂。

企業(yè)AI落地究竟應該如何做？有哪些已經驗證過的方法論？行業(yè)里的成功案例又有哪些？本文就來深入探討這些問題。

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企業(yè)AI落地，數據和基建先行

分析這些CIO的“死”法，大致可以總結為三類：企業(yè)本身不具備實施AI的條件；選了錯的解決方案，導致水土不服；為了AI而AI，跟業(yè)務脫節(jié)。比如我的一位朋友張總，在企業(yè)BI系統都沒有建設完善的情況下，就匆忙引入大模型私有化部署，借此來提升企業(yè)整體數字化水平。

張總的想法很美好，想要一步到位實現AI變革，要求所有報表都從大模型輸出，結果可想而知，數據質量差，導致模型生成的效果差。一方面模型能力達不到要求，幻覺嚴重；另一方面AI應用開發(fā)不成熟；更要命的是，業(yè)務人員對AI認知不足，以為動動嘴就能出一張完美的報表。說難聽點，這種項目一開始，其實結局就已經注定了。

畢馬威發(fā)布的《人工智能就緒度白皮書》中，提到70%的企業(yè)并沒有AI Ready。很多CIO都有FOMO（Fear of Missing Out錯失恐懼癥），在這種情緒的驅使下，即便企業(yè)沒有AI Ready，仍然冒險上馬了許多AI項目，給企業(yè)造成損失。

張總的案例告訴我們，企業(yè)AI變革不能僅憑CIO的個人意愿，要從企業(yè)數字化的實際現狀出發(fā)。那么，企業(yè)AI落地的正確姿勢究竟是什么呢？

最近看到水星家紡CIO劉峰在觀遠數據智能決策峰會上的分享，我認為可以解答這個問題。他講到，AI不是憑空落地，而是站在既有系統、數據、知識庫基礎上的順勢而為。AI落地要能夠真正解決業(yè)務場景中的問題，真切地降本增效，讓AI成為一種“組織能力”。企業(yè)的數智化不是一蹴而就，而是積小勝為大勝，AI實踐的核心原則在于不貪大求全，優(yōu)先從高價值、基礎條件成熟的場景切入，漸進式取得AI突破。

02

企業(yè)AI變革，選擇大于努力

企業(yè)AI變革的目標，是成為AI Native。 什么是AI Native？就是將AI深度融入到企業(yè)的工具、流程、思維和文化中，成為驅動業(yè)務的底層邏輯。真正的 AI Native 企業(yè)，可以快速適應AI技術的發(fā)展，并迅速落地到每一個環(huán)節(jié)，在提高效率的同時有效管理風險，用持續(xù)的 AI 創(chuàng)新筑起別人難以復制的護城河。

OpenAI提出的“5A框架”與前文水星家紡CIO的觀點不謀而合。這一框架為企業(yè)描繪出了通往“AI Native公司”的清晰路徑，具體包含5個部分：

1）對齊 (Align)：明確AI Native戰(zhàn)略，樹立愿景。AI 轉型不是 IT 部門的小修小補，而是一場攸關未來的頂層決策，各部門需要通力合作。

2）激活 (Activate)：全員學習，提供試錯的土壤。進行全員學習和培訓，搭建“學—練—用”閉環(huán)，鼓勵大家敢于試錯。

3）放大 (Amplify)：擴大學習和實踐成果。把零散探索沉淀成可復用的知識，轉化為持續(xù)創(chuàng)新的內驅力，搭建AI知識學習平臺、學習社群等。

4）加速 (Accelerate)：加快AI與業(yè)務的融合。建立清晰的優(yōu)先級，把資源集中投向價值高、可行性強的場景，加速AI應用落地。

5）治理 (Govern)：建立體系，持續(xù)發(fā)展。逐步沉淀出流程、框架，將成果固化。

從明確目標，到試點驗證、迭代推廣、加速落地，到構建完善體系持續(xù)推進，這條路徑的核心其實就是“循序漸進”。更直白地講，就是企業(yè)的AI變革，需要先做好BI，再上AI，因為AI好比發(fā)動機，數據就是燃料，如果燃料不行，再好的發(fā)動機也發(fā)揮不出應有的動力。

而在AI應用的場景選擇上，如水星家紡CIO所說，要基于“小切口、先聚焦單一場景”的思路，解決業(yè)務真需求、真問題，一步一個腳印，獲得實實在在的收益，這也利于AI應用在企業(yè)內的持續(xù)推廣與成果擴大。以觀遠峰會上其他的企業(yè)實踐分享為例：

歌力思在快速建設好數據平臺后，開始積極探索AI應用，選擇“具備高ROI、用戶覆蓋廣、數據基礎強”的門店管理場景，通過觀遠洞察Agent實現“問數-歸因-決策”閉環(huán)。并通過找到既懂業(yè)務、又對AI有熱情與自驅力的關鍵人，推動AI應用在一線的大規(guī)模使用，大幅降低一線學習門檻，真正賦能業(yè)務落地。

西瓜創(chuàng)客選擇讓AI在能帶來業(yè)務增量的場景里落地，為公司帶來增長，而非僅通過提升效率、減少人力來獲得收益。在選定流量轉化場景落地儀表板智能洞察能力后，西瓜創(chuàng)客讓渠道獲客業(yè)務骨干作為首批用戶測試效果，首次測試即實現100%準確率，過去1-2天才能完成的分析5分鐘內即完成，AI價值得到認可，并被嵌入業(yè)務流程，在全員中推廣使用，實現從“用一下”到“離不開”。

這條路徑并不局限于某一個行業(yè)的實踐，事實上，各個行業(yè)成功的企業(yè)AI實踐都是以這樣一條漸進式的路徑推進的，包括在觀遠峰會上，新東方集團、來伊份等處于教育、零售等不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)的實踐分享，都驗證了AI漸進式落地的底層邏輯：在穩(wěn)固扎實的數據基礎上，以MVP場景小步快跑，用業(yè)務價值反推技術落地，讓AI從“工具”轉變?yōu)椤皹I(yè)務伙伴”。

03

讓企業(yè)在AI時代務實的領先

企業(yè)AI變革不是激進的躍遷，而是漸進式積累。正如凱文·凱利在《必然》中所說：“技術都會有一個前進的方向，我把它叫做必然，就是這個趨勢像重力一樣，一定會發(fā)生?！?/p>

AI與業(yè)務的深度融合就是一種必然，這種必然不是一蹴而就，而是需要企業(yè)以務實的姿態(tài)去迎接。真正的領先不是搶跑，而是跑對方向。

從上面的企業(yè)案例，我們已經可以獲得一些“跑對方向”的價值經驗，與上述企業(yè)合作成果落地AI應用的觀遠數據，則基于豐富的經驗沉淀，給到了更明確的行動建議：從業(yè)務目標出發(fā)切入場景，結合“業(yè)務價值度”與“落地可行性”雙維評估矩陣，優(yōu)先高頻、高價值、數據基礎好的場景，圍繞業(yè)務真正需要解決的問題，以3-6-12個月的節(jié)奏形成從BI到AI的分步建設規(guī)劃，小步快跑，分步建設，漸進式實現智能決策。

此外，在企業(yè)實踐過程中，選擇一家在行業(yè)中有實力、口碑好的廠商，一起進行共創(chuàng)，無疑能夠提高AI項目的成功率。上述實踐案例已經證明了觀遠數據作為業(yè)內領先的一站式智能分析平臺與服務提供商，在AI+BI建設方面的引領優(yōu)勢。在日常的行業(yè)交流中，也有很多CIO都提到了觀遠數據，K哥對觀遠務實創(chuàng)新的理念也非常認可，觀遠提出的AI+BI漸進力，從小場景出發(fā)再到廣泛推廣，具有很強的落地可行性。幫助CIO們將AI戰(zhàn)略加速落地，避免踩坑。

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