2025 年开始，AI 就成为了各行各业都喜爱的事物，许多传统企业也准备好行动，期望借助 AI 达成所谓的降低成本、提高效率的目标。然而，存在一个问题，那就是 AI 真的能适合所有的企业吗？传统企业在引进 AI 项目时，可能会遭遇哪些困难呢？今天老杨将谈论这个话题，帮助你避开那些容易出现问题的地方。
part.01 AI不是万能药，盲目跟风要不得
很多企业看到其他企业在搞 AI，自身便急忙着手开展，然而最终的结果通常是既损失了钱财又遭受了损失。 很多企业瞧见别的企业搞起了 AI，自己就赶忙开始行动，可往往最后的结局是不但赔了钱还遭受了挫折。 许多企业看到其他企业在进行 AI 方面的工作，自己就赶紧跟上，结果往往是既耗费了资金又遭遇了失败。 不少企业看到别的企业搞 AI 后，自己也迫不及待地行动起来，可往往最终是既损失了财物又遭遇了失利。 许多企业见到其他企业搞 AI 了，自己也赶忙着手去做，结果往往是既赔了本钱又遭受了损失。
为什么？
AI 并非万能，需结合企业实际需求才能落地。若只是赶潮流，未想清楚 AI 能解决的问题，最后可能花大钱却无效果。关键在于 AI 项目若与企业长期战略脱节，就很可能成为“面子工程”，既浪费资源又无实际效果。
怎么规避？
企业在项目启动前，要明确 AI 项目的战略目标，以保证其与企业的长期发展方向相契合。并且，要制定出清晰的 AI 路线图，按照阶段逐步实施，从而确保项目能够有序地推进。
在启动 AI 项目之前，需要先问问自己以下几个问题：为何要做 AI？它能够解决哪些具体的问题？例如，是为了提升生产效率，还是为了优化客户体验？只有明确了目标，才能够避免盲目投入。
part.02 技术门槛高，不是想玩就能玩
AI技术听起来很酷，但实际操作起来却非常复杂。
传统企业通常缺少相关的技术储备，像数据科学家以及算法工程师这类专业人才。并且，现有的 IT 基础设施或许也没办法支撑 AI 项目的运行，对其进行改造还需要一大笔费用。
AI 技术就如同一个超级大杂烩，包含着各种各样的门道。倘若不小心选错了技术，那就如同走错了路，会越走越偏。例如，在一些数据量不大且业务不复杂的情形下，非要运用那些对数据和计算资源要求极高的人工智能算法，就好像是让一匹小马拉着一辆大车，既累得够呛又没有什么效果，最终模型出来的精度低得令人头疼。
怎么规避？
选型前，务必充分调研企业自身的业务需求以及技术现状。可寻求专业技术顾问协助评估，多参考一些成功案例。要考虑技术的成熟度、适用性以及与现有系统的兼容性等因素。也可进行小规模的测试和试用，以查看技术的实际效果，之后再做决策。
part.03 组织架构僵化，协作成难题
传统企业的组织架构一般较为僵化，存在层级多以及决策缓慢的情况，然而 AI 项目却需要能够快速迭代并且进行跨部门的协作。倘若各部门之间的沟通存在问题，那么项目就很容易在中途停滞不前。
怎么规避？
应先成立一个专门的 AI 项目团队，并且要明确每个人的职责与权限。与此同时，要争取高层给予支持，以保证项目能够拥有足够的资源以及较高的优先级。
其次，需对企业现有的组织架构做适当调整与优化。要打破部门之间的壁垒，构建更为灵活且高效的协作机制。能够设立专门的 AI 项目团队，该团队的成员由不同部门的人员组成，一同负责项目的推进与实施。与此同时，要加强对员工的沟通工作并开展培训，以提升他们的团队协作能力以及跨部门沟通能力。
part.04 数据质量差，AI再好也白搭
数据对于 AI 而言，犹如吃饭的“粮食”。倘若这“粮食”存在问题，即便 AI 的“胃口”再好，也无法做好工作！数据不准确、不完整或者不一致的情况，就如同在为人做饭时米中混有沙子，所做出的饭必定不好吃。例如，若销售数据有误或缺失，那么依据这些数据做出的预测就会变成瞎猜，完全没有准确性。
怎么规避？
要解决数据不一致的问题。
part.05 员工抵触情绪，项目落地难
AI 项目引入后，员工可能会感到不安。他们担心因这个项目而丢了工作，或者不想去学习那些新技术。这就如同让一个习惯走路的人突然去学游泳，心里自然会害怕，产生抗拒情绪也是正常的。这种抵触情绪既会影响团队士气，又可能致使项目难以落地。那么该如何规避呢？
引入 AI 项目之前，需充分开展员工的沟通及宣传工作，使员工知晓项目的重要性、意义以及对其个人发展的积极作用。要为员工提供必需的培训与指导，助力他们掌握新的技术和知识，提升适应能力。与此同时，需制定恰当的激励机制，对积极参与并配合项目的员工予以适当的奖励与表彰，以激发他们的积极性与主动性。
part.06 运营成本高，长期投入压力大
AI 项目初期投入较大，后期的维护成本以及优化成本也都很高。倘若企业没有为其做好长期投入的准备，那么这个项目就有可能中途停止而无法继续进行下去。
怎么规避？
在项目规划阶段要对运营成本进行充分考虑，以此来确保企业具备持续投入的能力。并且，要采用分阶段实施的策略，先从小规模的试点开始，待验证其可行性之后，再将范围扩大。
part.07 投入和产出，得算明白
引入AI项目，那可是个烧钱的活儿！
买硬件设备需要花大钱，请专业的老师培训人才也需要花大钱。要是在一开始没把这些成本算准了，就如同做饭时盐放多了一样。到时候发现钱没了，项目又无法进行下去，那会很尴尬。
一些企业看到其他企业都在开展 AI 项目，自己不愿落后，便也参与其中。然而，引入 AI 后他们发现，AI 项目与自身企业的业务不匹配，无法达到降本增效的目的。这就如同你种下了大片庄稼，到收获时节却发现长出的全是草，白白忙碌一场。
怎么规避？
引入 AI 项目前，需充分结合企业战略目标、业务需求及发展规划，开展深入的可行性研究与分析。要评估 AI 项目与企业业务的适配性，预测项目的收益与风险，保证投资回报率符合企业预期。若对某项目不太确定，可先进行小规模试点，验证其可行性和效益后再进行大规模推广。
在项目启动之前，要进行详细的预算规划以及成本评估。需考虑项目可能涉及的各个方面，像设备采购的费用、软件开发的费用、人员培训的费用以及系统集成的费用等。要预留出一定的预算弹性空间，以便应对可能出现的变化和意外情况。同时，要加强成本的控制与管理，在项目实施过程中严格把控费用支出，防止出现不必要的浪费。
AI确实有巨大的潜力
它并非是“即插即用”的工具。传统企业在引入 AI 项目之际，需从意识方面、技术方面、组织方面、数据方面、能力方面、运营方面等多个层面展开全面的评估，以保障项目能够切实落地且产生价值。
如果你的企业正在考虑引入人工智能，那可以先问问自己：我们真的具备引入的条件了吗？如果答案是否定的，那就可以先从一些较小的方面开始做起，逐步积累相关的经验和能力，等时机合适了再充分施展自己的才能。
最后，要记住这样一句话：AI 并非是最终的目标，而是一种用于达成目标的方式。只有切实地将业务问题解决掉，AI 的价值才能够得以展现。
本文来自微信公众号，作者：老杨，36氪经授权发布。
