在数字化转型的浪潮中，AI技术已成为企业竞相布局的关键领域。然而，如何确保AI战略的成功落地，却是一门深奥的学问。近日，某知名企业负责人李总，分享了他们在AI探索之路上的宝贵经验和深刻教训，为众多企业提供了可资借鉴的启示。
李总首先强调，AI战略的成功并非单纯依赖于技术的先进性，而是需要与企业业务实现深度融合。他坦言，企业早期曾陷入“技术崇拜”的误区，盲目追求最顶尖的算法和模型，结果却导致业务部门难以理解和应用，项目最终束之高阁。相反，一些技术并不领先的传统企业，通过将成熟AI技术融入核心业务流程，取得了显著成效。例如，银行业利用AI技术强化风控和反欺诈能力，有效降低了坏账率；而李总所在的零售业，则通过AI优化供应链预测，减少库存积压，提升门店效率，成效斐然。
李总指出，并非所有问题都适合用AI解决。在某些情况下，传统的统计方法、自动化脚本甚至优化业务流程，就能以低成本、高效率的方式解决问题。他举例说，曾有部门提议用AI来做日常销售报表分析，但实际上，这些工作用Excel或BI工具就能轻松完成，效率远高于训练AI模型。然而，为了体现企业的“AI含量”，他们盲目上马AI项目，结果不仅投入大量资源，还提高了学习、使用和校正成本，整体效果并不明显。
在谈到AI战略的长远价值时，李总表示，有些AI应用的短期ROI可能并不显著，但其战略价值和长期效益却不可估量。他以用户画像和个性化推荐为例，虽然初期从财务角度看投入产出比不高，但长期来看，却极大提升了用户粘性，构建了企业的竞争壁垒。他类比亚马逊在推荐系统上的早期投入，虽然几年内未带来明显直接利润，但长期来看，却极大提升了用户忠诚度和复购率。
在技术层面，李总认为，影响AI落地的最大因素并非人才或资金，而是“数据孤岛”。他感慨地说，数据分散在各部门，标准不一，质量参差不齐，如同“数据沼泽”，严重制约了AI项目的推进。因此，企业在推行AI前，必须先进行数据治理和流程再造，统一数据标准，打通数据壁垒，为后续AI应用铺平道路。
对于AI解决方案的选择，李总建议，除非AI是企业的核心竞争力，否则无需从零开始研发，直接采购或集成市场上成熟的AI平台系统更为合适。他强调，专业的事交给专业的人做，盲目自研不仅成本高、风险大，还可能陷入重复造轮子的困境。
在模型选择上，李总坦言，他们的技术团队也曾走过追求大模型、大参数的弯路。后来逐渐意识到，在很多场景下，模型的易用性和可解释性更为重要。尤其是在高风险领域，如供应链金融风控、门店安全监控等，简单模型如决策树、逻辑回归等，更容易理解和信任，也更容易排查问题。
李总还强调了AI项目的安全性、伦理与责任问题。他指出，AI系统一旦因数据泄露、算法偏见或被滥用而引发安全事件或伦理争议，将对企业声誉和合规性造成致命打击。因此，在AI项目初期，就应建立完善的数据治理和隐私保护机制，确保AI系统的安全性。
在人才与组织方面，李总认为，企业更需要的不是顶尖的AI科学家，而是既懂业务又懂AI的复合型人才。这类人才能够作为技术与业务之间的桥梁，推动AI项目的成功落地。同时，他强调，AI要真正赋能企业，不能仅依赖个别AI精英，而应提升全体员工的AI素养，形成全员参与、共同推动AI应用的良好氛围。
最后，李总总结了AI落地失败的主要原因，并非技术障碍，而是组织、文化和沟通问题。他提到一个例子，公司曾尝试用AI优化跨部门的促销活动，但因数据共享、协作分工、利益分配等问题谈不拢，项目最终失败。因此，他强调，AI项目的成功推进，需要高层支持、业务部门配合以及有效的变革管理。
