95%的AI项目都失败了！只因为做错一件事

最近，身边很多CIO朋友在找工作，大部分是因为今年年初在公司里搞AI变革，步子迈得太大，成了“先烈”。K哥之前就分析过，很多企业数字化都没搞好，就跟风搞“一体机”、“大模型私有化部署”、“搭建Agent”......结果项目失败，几百上千万的投资打水漂。

企业AI落地究竟应该如何做？有哪些已经验证过的方法论？行业里的成功案例又有哪些？本文就来深入探讨这些问题。

01

企业AI落地，数据和基建先行

分析这些CIO的“死”法，大致可以总结为三类：企业本身不具备实施AI的条件；选了错的解决方案，导致水土不服；为了AI而AI，跟业务脱节。比如我的一位朋友张总，在企业BI系统都没有建设完善的情况下，就匆忙引入大模型私有化部署，借此来提升企业整体数字化水平。

张总的想法很美好，想要一步到位实现AI变革，要求所有报表都从大模型输出，结果可想而知，数据质量差，导致模型生成的效果差。一方面模型能力达不到要求，幻觉严重；另一方面AI应用开发不成熟；更要命的是，业务人员对AI认知不足，以为动动嘴就能出一张完美的报表。说难听点，这种项目一开始，其实结局就已经注定了。

毕马威发布的《人工智能就绪度白皮书》中，提到70%的企业并没有AI Ready。很多CIO都有FOMO（Fear of Missing Out错失恐惧症），在这种情绪的驱使下，即便企业没有AI Ready，仍然冒险上马了许多AI项目，给企业造成损失。

张总的案例告诉我们，企业AI变革不能仅凭CIO的个人意愿，要从企业数字化的实际现状出发。那么，企业AI落地的正确姿势究竟是什么呢？

最近看到水星家纺CIO刘峰在观远数据智能决策峰会上的分享，我认为可以解答这个问题。他讲到，AI不是凭空落地，而是站在既有系统、数据、知识库基础上的顺势而为。AI落地要能够真正解决业务场景中的问题，真切地降本增效，让AI成为一种“组织能力”。企业的数智化不是一蹴而就，而是积小胜为大胜，AI实践的核心原则在于不贪大求全，优先从高价值、基础条件成熟的场景切入，渐进式取得AI突破。

02

企业AI变革，选择大于努力

企业AI变革的目标，是成为AI Native。 什么是AI Native？就是将AI深度融入到企业的工具、流程、思维和文化中，成为驱动业务的底层逻辑。真正的 AI Native 企业，可以快速适应AI技术的发展，并迅速落地到每一个环节，在提高效率的同时有效管理风险，用持续的 AI 创新筑起别人难以复制的护城河。

OpenAI提出的“5A框架”与前文水星家纺CIO的观点不谋而合。这一框架为企业描绘出了通往“AI Native公司”的清晰路径，具体包含5个部分：

1）对齐 (Align)：明确AI Native战略，树立愿景。AI 转型不是 IT 部门的小修小补，而是一场攸关未来的顶层决策，各部门需要通力合作。

2）激活 (Activate)：全员学习，提供试错的土壤。进行全员学习和培训，搭建“学—练—用”闭环，鼓励大家敢于试错。

3）放大 (Amplify)：扩大学习和实践成果。把零散探索沉淀成可复用的知识，转化为持续创新的内驱力，搭建AI知识学习平台、学习社群等。

4）加速 (Accelerate)：加快AI与业务的融合。建立清晰的优先级，把资源集中投向价值高、可行性强的场景，加速AI应用落地。

5）治理 (Govern)：建立体系，持续发展。逐步沉淀出流程、框架，将成果固化。

从明确目标，到试点验证、迭代推广、加速落地，到构建完善体系持续推进，这条路径的核心其实就是“循序渐进”。更直白地讲，就是企业的AI变革，需要先做好BI，再上AI，因为AI好比发动机，数据就是燃料，如果燃料不行，再好的发动机也发挥不出应有的动力。

而在AI应用的场景选择上，如水星家纺CIO所说，要基于“小切口、先聚焦单一场景”的思路，解决业务真需求、真问题，一步一个脚印，获得实实在在的收益，这也利于AI应用在企业内的持续推广与成果扩大。以观远峰会上其他的企业实践分享为例：

歌力思在快速建设好数据平台后，开始积极探索AI应用，选择“具备高ROI、用户覆盖广、数据基础强”的门店管理场景，通过观远洞察Agent实现“问数-归因-决策”闭环。并通过找到既懂业务、又对AI有热情与自驱力的关键人，推动AI应用在一线的大规模使用，大幅降低一线学习门槛，真正赋能业务落地。

西瓜创客选择让AI在能带来业务增量的场景里落地，为公司带来增长，而非仅通过提升效率、减少人力来获得收益。在选定流量转化场景落地仪表板智能洞察能力后，西瓜创客让渠道获客业务骨干作为首批用户测试效果，首次测试即实现100%准确率，过去1-2天才能完成的分析5分钟内即完成，AI价值得到认可，并被嵌入业务流程，在全员中推广使用，实现从“用一下”到“离不开”。

这条路径并不局限于某一个行业的实践，事实上，各个行业成功的企业AI实践都是以这样一条渐进式的路径推进的，包括在观远峰会上，新东方集团、来伊份等处于教育、零售等不同行业、不同规模企业的实践分享，都验证了AI渐进式落地的底层逻辑：在稳固扎实的数据基础上，以MVP场景小步快跑，用业务价值反推技术落地，让AI从“工具”转变为“业务伙伴”。

03

让企业在AI时代务实的领先

企业AI变革不是激进的跃迁，而是渐进式积累。正如凯文·凯利在《必然》中所说：“技术都会有一个前进的方向，我把它叫做必然，就是这个趋势像重力一样，一定会发生。”

AI与业务的深度融合就是一种必然，这种必然不是一蹴而就，而是需要企业以务实的姿态去迎接。真正的领先不是抢跑，而是跑对方向。

从上面的企业案例，我们已经可以获得一些“跑对方向”的价值经验，与上述企业合作成果落地AI应用的观远数据，则基于丰富的经验沉淀，给到了更明确的行动建议：从业务目标出发切入场景，结合“业务价值度”与“落地可行性”双维评估矩阵，优先高频、高价值、数据基础好的场景，围绕业务真正需要解决的问题，以3-6-12个月的节奏形成从BI到AI的分步建设规划，小步快跑，分步建设，渐进式实现智能决策。

此外，在企业实践过程中，选择一家在行业中有实力、口碑好的厂商，一起进行共创，无疑能够提高AI项目的成功率。上述实践案例已经证明了观远数据作为业内领先的一站式智能分析平台与服务提供商，在AI+BI建设方面的引领优势。在日常的行业交流中，也有很多CIO都提到了观远数据，K哥对观远务实创新的理念也非常认可，观远提出的AI+BI渐进力，从小场景出发再到广泛推广，具有很强的落地可行性。帮助CIO们将AI战略加速落地，避免踩坑。

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