2025年起,AI成为各行业热门,不少传统企业欲借其降本增效。然而,AI并非适合所有企业,传统企业引入AI项目存在诸多潜在问题。
AI非万能,盲目跟风不可取:众多企业见他人开展AI项目便匆忙上马,结果往往得不偿失。AI并非无所不能,需结合企业实际需求落地。若仅为跟风,未明确其能解决的问题,可能投入大量资金却毫无成效。尤其当AI项目与企业长期战略脱节,易沦为“面子工程”,浪费资源且无实际效益。企业在项目启动前,应明确AI项目战略目标,确保与长期发展方向一致,制定清晰路线图,分阶段有序推进。启动前需思考做AI的原因及能解决的具体问题,如提升生产效率或优化客户体验,以此避免盲目投入。
技术门槛高,操作复杂:AI技术看似酷炫,实际操作繁杂。传统企业常缺乏数据科学家、算法工程师等专业技术人才,现有IT基础设施可能也无法支撑AI项目运行,改造又需巨额开支。AI技术门类繁多,选错技术会如走错路。例如在数据量少、业务简单的情况下,使用对数据和计算资源要求高的算法,就像小马拉大车,模型精度低且效果不佳。选型前,企业要充分调研自身业务需求和技术现状,可找专业技术顾问评估,参考成功案例,考虑技术成熟度、适用性及与现有系统兼容性,还可进行小规模测试试用后再做决策。
组织架构僵化,协作困难:传统企业组织架构多较僵化,层级多、决策慢,而AI项目需要快速迭代和跨部门协作。若各部门沟通不畅,项目易受阻。企业应成立专门的AI项目团队,明确成员职责权限,争取高层支持以保障资源和优先级。同时,适当调整优化现有组织架构,打破部门壁垒,建立灵活高效的协作机制,加强员工沟通培训,提升团队协作和跨部门沟通能力。
数据质量差,影响AI效果:数据是AI的基础,数据不准确、不完整或不一致,会使AI难以发挥作用。如销售数据有误或缺失,基于此做出的预测便不准确。在启动AI项目前,企业要建立完善的数据治理体系,规范数据采集、录入、存储、处理和使用的各环节,加强审核校验,定期清理维护数据,解决数据不一致问题。
员工抵触,项目落地受阻:引入AI项目可能使员工产生不安,担心失业或不愿学习新技术,这种抵触情绪会影响团队士气和项目落地。企业在引入项目前,应做好员工沟通宣传工作,让其了解项目重要性、意义及对个人发展的积极影响,为员工提供培训指导,制定合理激励机制,对积极参与的员工给予奖励表彰。
运营成本高,长期投入压力大:AI项目不仅初期投入大,后期维护优化成本也高。若企业未做好长期投入准备,项目可能半途而废。在项目规划阶段,企业要充分考虑运营成本,确保有持续投入能力,采用分阶段实施策略,先小规模试点,验证可行性后再扩大规模。
算清投入产出,确保项目可行:引入AI项目成本高昂,从硬件设备采购到专业人才培训都需大量资金。若初期成本估算不准,可能导致资金短缺项目停滞。部分企业盲目跟风引入AI,却发现与自身业务不匹配,无法降本增效。引入前,企业要结合战略目标、业务需求和发展规划,进行可行性研究分析,评估项目与业务适配性,预测收益风险,确保投资回报率符合预期。可先小规模试点,验证可行性和效益后再推广。同时,项目启动前要进行详细预算规划和成本评估,考虑各方面费用,预留弹性空间,加强成本控制管理,避免浪费。
AI潜力巨大,但并非“即插即用”。传统企业引入AI项目,需从多方面全面评估,确保项目落地产生价值。若企业正考虑引入,应先审视自身是否准备好,若未准备好,可从小处着手积累经验能力,时机成熟再推进。记住,AI是手段而非目的,只有解决业务问题,其价值才能体现。