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。
