AI技术风靡当下，众多企业积极投身其中，期望实现降本增效与创新突破。然而，AI落地之路充满挑战。为此，老杨精心整理70个AI在企业落地应用的实战常见问题，为企业提供全面指引。
打破认知误区，正确看待AI：许多企业对AI存在误解，如认为AI是万能的、只能用于高科技企业、只有大公司能应用等。实际上，AI擅长处理特定类型问题，传统制造业也能广泛应用，且随着技术发展，中小企业同样可借助AI提升竞争力。同时，AI虽会改变工作岗位，但也会创造新机会，与传统办公软件有本质区别。
关注数据基础，保障AI运行：数据是AI的核心，企业数据状况对AI项目影响重大。数据电子化程度低、格式混乱、存储分散等问题，都会阻碍AI落地。此外，企业网络带宽也会影响AI实时处理数据的能力。企业需重视数据治理，提升数据质量，合理规划数据存储和计算资源成本。
合理评估成本，规划投资回报：AI项目的成本构成多样，包括数据、算法、算力、人力和运维等。前期一次性投入因企业规模、应用复杂程度而异。企业可通过多种方式降低成本，并结合业务场景从多个维度评估ROI。AI系统后续维护成本通常占初始投入的15%- 30%。
组建专业团队，推动AI落地：企业是否设立专门AI部门，取决于规模和应用深度。AI团队一般需多种角色。外聘专家可推动AI落地，但企业还需培养内部人才。各部门对AI需求不同，需统一协调。引入AI后，组织架构可能有局部调整，需获得管理层支持，并成立跨部门推进小组。
信息部门的角色与应对策略：信息部门是AI落地的重要推动者，需承担多项工作。面对AI带来的挑战，信息部门要提升技术能力，评估企业现有技术基础，做好引入AI的准备工作，并与其他部门协作，确保项目顺利进行。同时，信息部门在汇报项目进展和成果时，需采用清晰直观的方式。
选择合适技术，发挥AI优势：机器学习和深度学习各有特点，企业应依业务场景、数据规模和技术实力选择。自然语言处理和计算机视觉技术在企业多个领域有广泛应用。AI算法模型的选择对应用效果影响巨大，企业不能仅依赖供应商，还需结合自身业务。
重视项目管理，确保AI成功：AI项目成功不仅依赖硬件设备，还需优质数据、合适算法等。未梳理业务流程就应用AI会有诸多问题，试点成功不代表全面推广成功。忽视数据治理会引发严重后果，企业要判断引入AI的时机是否成熟，选择供应商时需关注多方面因素。
应对风险挑战，实现可持续发展：AI项目存在多种风险，如需求不明确、数据问题等。企业要控制风险，避免“为了AI而AI”，实现可持续发展。同时，要应对数据隐私和安全问题，解决员工抵触情绪，避免“试点成功，推广失败”。企业需正确认识AI，结合实际业务场景，在多个层面协同发力，找到适合的落地路径。
