AI项目十五坑 坑坑都不简单！

推荐语

AI项目不是技术秀场，战略错位将导致资源浪费与业务脱节。

核心内容：
1. 盲目追求高端技术而忽视业务需求，导致AI项目沦为"高科技废品"
2. 错误判断问题性质，用AI解决本可用简单工具处理的任务
3. 被短期ROI绑架而忽视长期战略价值，错失构建竞争壁垒的机会

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

很多企业一谈AI，就觉得是IT部门的事。AI项目的成败，根子永远在战略层。战略上想不清楚，后面的执行越努力，可能错得越离谱。

坑1:用最牛的模型，到处找业务用AI

总想着上最牛的算法，最复杂的模型。结果搞出来的东西业务部门要么看不懂，要么用不上，只能束之高阁，成了高科技废品。太多CIO，手里握着一堆技术锤子，满世界找钉子，最后把自己搞得精疲力尽，挨老板怼。真正有认知的CIO，思考的起点永远是业务。不会问我能用AI做什么酷炫的东西，而是问“业务上最痛的那个点是什么？AI能不能用一种比现在更优的方式解决它？”

银行用成熟的人脸识别和风控模型，不是为了炫技，就是为了实打实地降低坏账率；零售企业用AI优化供应链，也不是为了发论文，就是为了让库存周转再快一点，缺货率再低一点。AI战略成功的关键，不是技术领先，而是与业务的深度融合。不为业务服务的AI，就是一场昂贵的烟花秀。

不是所有的问题，都适合用AI解决。曾有公司IT部门提议用AI来做日常的销售报表分析，这些事其实用Excel或者BI工具，点几下鼠标就能搞定。但当时为了体现所谓的AI含量，鬼迷心窍，还真就投钱上了带有AI水分的ChatBI项目。结果可想而知：投入巨大，模型训练半天，结果业务员觉得学习成本高，使用起来别扭，数据出错了校正还麻烦，整体效率甚至还不如从前。这哪是技术赋能，这分明是技术添乱！

这个坑，相信很多企业都或多或少地踩过。很多时候，一个问题可能只需要优化一下业务流程，或者写个简单的自动化脚本就能解决。强行上AI，不仅是资源浪费，更是对组织精力的无谓消耗。杀鸡焉用牛刀，精准判断问题的性质，用最恰当、成本最低的工具去解决，这本身就是一种智慧。

坑3：被短期ROI绑架 忽视长期主义

有些AI应用的短期ROI可能并不明显，但它的战略价值和长期效益，不可估量。大模型升级了用户画像和个性化推荐系统，一开始从纯财务的角度看，投入产出比确实不高，甚至被财务部门挑战。但后面就慢慢看出来，它极大地提升了用户粘性和复购率，这为我们构建了真正的竞争壁壁垒，这是多少短期利润都换不来的。

当年亚马逊贝索斯力排众议，投入巨资搞推荐系统，在最初几年里，这套系统几乎没有带来任何直接的利润增长。但正是这个“不赚钱”的系统，最终成了亚马逊最深的护城河，将无数用户牢牢鎖定在它的生态里。

做AI，尤其是在核心业务上做AI，需要一点战略定力。不能只盯着眼前的三两个月，要看到三年五年后的格局。那些能穿越周期、构建壁垒的AI投入，才是最值得的投资。

不以业务价值提升为目标的AI项目，都是坑老板。痴迷于最新的算法、最前沿的技术，但对业务的痛点和需求却不甚了了。AI部门或团队，更像个研究院，而不是一个为业务创造价值的实战团队。CIO需要在内部建立一个清晰的价值罗盘。一个AI项目，无论用了多么酷炫的技术，如果不能在“降本增效、提升收入、改善体验、降低风险”这四个维度上带来可量化的提升，那它就是失败的。千万别陷入“唯技术论”的陷阱，那是一条通往悬崖的路。

坑5：垃圾数据上堆AI，鲜花插在牛屎上

早期AI项目最大的瓶颈，不是找不到AI专家，也不是缺钱，而是数据！数据分散在各个部门的Excel、老旧的系统里，标准不一，质量参差不齐，简直就是一片‘数据沼泽’。AI团队对着这堆东西，束手无策。这几乎是中国所有传统企业的通病。我们常常高估了算法的神奇，却严重低估了数据治理的难度。

数据是AI的“燃料”。燃料里掺满了沙子、水分和杂质，你指望它能驱动法拉利引擎，那不是天方夜谭吗？“垃圾进，垃圾出”（Garbage in, garbage out），这是数据科学领域的第一定律。对于大多数企业而言，推行AI战略的第一步，可能不是成立算法团队，而是老老实实地去做数据治理，去打通数据壁垒，去建立统一的数据标准。这项工作枯燥、繁琐、见效慢，但它是在为你的AI大厦构建一个坚实的地基。

 坑6：自命不凡，一头扎入自研，妄想搞个屌炸天

除非AI是你们公司的核心竞争力，否则千万别想着啥都自己从零开始研发，那成本太高，风险太大。很多公司试图自研一套NPL的团队，耗时一年多，结果做出来的东西，性能还不如市面上一些成熟的云服务API。很多CIO有一种“自研情节”，觉得买来的东西没面子，自己做的才叫核心技术。AI领域的技术迭代速度太快，专业分工也越来越细。你投入巨资造出来的轮子，可能还在测试中就已经落后了。你不是哪吒，你命由天不由你，你的半条预算命还被老板攥在手上。

更明智的做法是，拥抱生态，善用工具。把专业的事交给专业的人做。无论是AI厂商提供的AI服务，还是特定行业的AI解决方案，大胆地去用，去集成。CIO的核心任务是利用这些能力解决业务问题，而不是重复发明别人已经做过无数次的东西。

坑7：大模型越新就越好，越大就感觉越爽

很多IT团队陷入对大模型、大参数的狂热追逐中。仿佛模型参数不过百亿，就不好意思说自己是搞AI的。在很多具体的业务场景里，他们发现，真正重要的是模型的易用性和可解释性。尤其是在一些高风险领域，供应链金融的风控、门店的安全监控，一个复杂的深度学习模型可能就是个‘黑箱’，它告诉你这个人有风险，但你问它为什么，它也说不清楚。一旦出了问题，你连排查都无从下手。反而是那些经典的决策树、逻辑回归模型，虽然简单，但逻辑清晰，每一条规则都清清楚楚，业务人员更容易理解和信任。

记住，模型是工具，不是艺术品。在企业里，实用永远胜过炫技。选择最适合当前问题的模型，哪怕它看起来不那么高大上，但只要它能稳定、可靠、可解释地解决问题，它就是最好的模型。

坑8：先用再说，哪管什么安全与合规

AI系统一旦因为数据泄露、算法偏见或被滥用引发安全事件或伦理争议，对企业声誉和合规性将是致命打击。这绝不是危言耸听。想象一下，你的个性化推荐系统，因为算法偏见，向特定人群推送了不当内容；你的员工行为分析系统，因为数据泄露，导致员工隐私被曝光。任何一件，都可能让企业陷入万劫不复的公关危机。在AI项目初期就引入法务和合规团队，建立了完善的数据治理和隐私保护机制，对数据进行多层级的脱敏和权限管控。构建AI安全和伦理框架的优先级，在某些时候甚至要高于追求算法的极致精度。

AI向善，这不应该只是一句口号，而应该是所有AI项目启动前，必须明确的、不可动摇的红线和底线。

坑9：IT就是万能专家 技术业务一起揽

顶尖的AI科学家当然重要，他们负责算法突破。但在企业实际落地中，我们更缺的是‘翻译官’！什么是翻译官？就是那些既深刻理解业务痛点，又能与技术团队有效沟通的复合型人才。比如AI产品经理、AI解决方案架构师。他们能把一线业务经理抱怨的“库存总是不准”，翻译成技术团队能听懂的“需要构建一个基于多元变量的时间序列预测模型，优化安全库存阈值”；他们也能把技术团队展示的复杂算法，翻译成老板能理解的“这个东西能让我们的资金周转率提升5%”。没有这些“翻译官”作为桥梁，技术和业务就永远是两条平行线。企业在组建AI团队时，不要只盯着那几个名校博士，更要去发掘和培养那些在业务泥潭里打过滚，又对技术充满好奇心和学习能力的人。

坑10：发展“AI精英人士” 丢失群众基础

很多公司IT部门最开始的时候也是想搞精英AI定向培养一小撮人，指望他们能把AI的火种带到各个业务部门。后来发现，这几个丫根本带不动整个公司，反而被庞大的组织惯性所吞噬。从高管到一线员工，每一个人都应该是AI的用户，分层分类地进行培训，让他们理解AI能做什么，不能做什么，以及如何在自己的工作中发现应用AI的机会。AI时代需要全员AI赋能的文化。当每个员工都具备了基本的AI素养，能够用AI的视角来审视自己的工作时，创新的火花才会在组织的每个角落里被点燃。

坑11：组织业务按部就搬 AI项目空中楼阁

复盘大部分失败的AI项目，十有八九不是算法不行，不是大模型不行，而是组织、文化和沟通出了问题。很多公司曾尝试用AI优化营销领域的促销活动。技术上完全可行，模型也很快就绪。但因为市场部和销售部在数据由谁提供、利益如何分配、责任如何界定，代理当前的利益如何重新分配等问题上始终谈不拢，互相掣肘，项目虽然硬着头皮推了，但业务部门根本不愿真正使用，最终效果惨不忍睹。

技术上的坎儿好过，人心和组织的坎儿难平。推进AI项目，本质上是一场深刻的组织变革。它需要强有力的高层支持、清晰的跨部门协作机制、科学的变革管理方法，以及大量的、坦诚的、有效的沟通。CIO们必须认识到，自己不仅是技术领导，更要是变革的推动者和组织的协调者，如果没这影响力，就不要揽这坑命的活。

坑12：未来属于“π型人才”，而非“I型人才”

AI时代，单一技能的“I型人才”会越来越被动。未来真正有价值的，是那些具备多种专业技能，能够跨界思考和解决问题的“π型人才”。

以零售行业为例，要开发一个AI导购应用。一个纯粹的程序员，可能只关心技术实现，但他很难理解一个商品应该如何陈列、一个促销话术应该如何设计才能打动顾客。而一个既懂零售业务，又懂数据分析，还懂一点消费者心理学的“π型人才”，才有可能将AI算法与商品推荐、库存管理、会员营销等需求完美地结合起来，创造出真正让用户尖叫的产品。

企业在招聘和培养人才时，要有意识地去构建一个多元化的团队，鼓励员工跨领域学习，打破专业壁垒。只有这样，才能在日益复杂的商业竞争中，碰撞出创新的火花。

坑13：只做一锤子项目，不搞持续优化

很多人以为AI系统部署上线就万事大吉了，这是个巨大的误区。数据在变，业务在变，市场在变，AI模型是会“老化”的。今天还精准无比的预测模型，可能三个月后就变得一塌糊涂。AI系统需要一个持续的、专门的流程和团队（也就是现在流行的MLOps）来进行监控、评估、再训练和迭代优化。

AI系统就像一辆F1赛车，你把它造出来只是第一步，更重要的是，你得有一个专业的IT团队，在它每一次跑完赛道后，对它进行持续的维护、调校和升级，才能让它在下一场比赛中继续保持巅峰状态。没有专业的团队在后台支持，做出来的AI应用，终究会昙花一现。

坑14：只搞大而全，哪管小优美

很多公司的CIO好大喜功，总想趁这波AI热潮，搞点大动作，增加自己在老板面前的曝光率，在业务部门面前威水起来。总想着用AI搞个大新闻，构建一个无所不能的AI应用。结果，这些宏大的项目往往因为战线太长、复杂度太高、协调部门太多，最终都不了了之。其实开始专注于解决那些边界清晰、价值明确的“小问题”，反而更快见到效果。优化某个核心门店的补货效率，提升某一个关键品类的销售预测准确率。这些项目虽然看起来“小”，但见效快，能快速积累经验和信心，也更容易获得业务部门的支持。

“小处着手，快速验证，积累经验，逐步推广”。这十六个字，是他们用无数失败项目换来的宝贵经验。先打赢几场小的局部战役，再图谋大的战略决战，这才是AI落地的务实之道。

坑15：忽略员工用户体验 顶硬上

AI工具再智能，如果操作复杂、界面反人类，员工宁愿用回老办法，也不会理睬你的新科技。很多IT部门在公司内部搞一个开源的DeepSeek,建几个无胜于有的查考勤查制度的Agent,算法逻辑堪称完美,但因为界面设计得太“工程师思维”，操作流程甚至应用场景完全不符合员工的工作习惯，结果一上线只有头几天体验式流量，接下来就无人问津。

记住，在企业内部，你的员工就是你的“用户”。员工体验才是王道。一个好的AI工具，应该像水和电一样，让员工在不知不觉中就用起来，感受到它的便利，而不是增加他们的学习负担和操作难度。

AI落地，最终比拼的不是技术，而是对业务的理解。

AI转型从来都不是一场轻松的技术升级，而是一场深刻的、涉及到战略、组织、文化和流程的“企业再造运动”。这条路，没有捷径。唯有保持清醒，尊重常识，脚踏实地，一步一个脚印，才能真正驾驭AI这匹“千里马”，让它载着你的企业，奔向更远的未来。