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企业AI落地，烧光2000万，CIO被裁...总结了15条教训

发布日期：2025-06-23 11:59:32 浏览次数： 1861

作者：技术领导力

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最近，K哥的“企业AI落地私董会”拜访了我的老朋友李总。李总是国内某大型零售企业董事长，也是圈内最早一批真刀真枪推动AI落地的企业家，CIO都换了两任。几杯浓茶下肚，李总跟K哥掏心窝子分享了他们这几年在AI转型上，花费了近2000万“学费”才总结出来的15条“血泪教训”，K哥特地整理出来，分享给大家。

战略篇

1、AI战略成功的关键不是技术领先，而是与业务的深度融合

“我们最初也犯过‘技术崇拜’的毛病，”李总坦言，“总想着上最牛的算法，最复杂的模型。结果呢？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。”

在李总看来，即使拥有最牛的AI技术，如果找不到合适的业务场景，或无法让业务团队更好的接受和使用，再好的项目都难逃失败；而一些技术没那么领先的传统企业，通过将成熟AI技术深度融合于核心业务流程，一样能取得很好的效果。比如，银行业可以把成熟的AI技术，应用于自身的业务流程中，有效强化了风控和反欺诈效果，降低了坏账率。再比如，李总所在的零售业，通过AI优化供应链预测、减少库存积压、提升门店坪效，都取得了非常显著的成效。

2、不是所有的问题，都适合用AI解决

有些问题用传统的统计方法、自动化脚本，甚至优化一下业务流程，就能低成本、高效率的解决，这个时候就没有必要强行上AI了。

李总公司曾有部门提议用AI来做日常的销售报表分析，但这些事其实用Excel或BI工具，点几下鼠标就能搞定，效率远高于训练一个AI模型。当时他们公司为了体现自身的“AI含量”，鬼迷心窍，还真上了AI。结果，不仅投入大量资源，还让大家的学习成本、使用成本、校正成本都大大提高，整体效果和效率，也没有明显优势，非常不划算。

3、追求长期价值的AI战略，往往更容易成功

在交流中，李总特别提到，有些AI应用的短期ROI可能并不明显，但其战略价值和长期效益却不可估量。

“我们用大模型，升级了用户画像和个性化推荐，一开始从纯财务的角度看，可能会觉得投入产出比不高。但后面就慢慢看出来，它确实很好地提升了用户粘性，构建了我们的竞争壁垒，这是多少短期利润都换不来的。” 李总还进一步以亚马逊为早期在推荐系统上的投入做类比，亚马逊当年投入巨资搞这一套，也是几年内都没带来明显的直接利润，但长期来看，这套系统，却极大提升了亚马逊用户的忠诚度和复购率，成为亚马逊最有价值的护城河。

4、AI项目成功的标志是业务价值提升，而不是技术先进性

“这是我们衡量所有AI项目的最终标准。”李总说这话的时候，态度非常坚决“我们内部有个说法，不以业务价值提升为目标的AI项目，都是耍流氓！”

他坚定地认为，企业应始终以提升业务价值为核心标准，来评估AI的投入产出。一个AI项目，无论用了多么酷炫的技术，如果不能为企业带来实际的业务提升，不能在降本增效、提升收入、改善客户体验、降低运营风险等方面，带来明显效果，那它就是失败的。千万不能陷入“唯技术论”、“技术至上”的认知误区，我们为此裁撤过一位CIO，并且支付了高额的赔偿。

技术篇

1、影响AI落地的最大因素不是人才或资金，而是“数据孤岛”

“K哥，你可能不信，我们早期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！”李总聊到这里，非常感慨“数据分散在各个部门，标准不一，质量参差不齐，简直就是‘数据沼泽’、‘数据孤岛’。”

李总进一步解释，即使有充足预算和AI专家，如果数据七零八落，AI模型根本没法有效训练和部署，或者现有业务流程非常僵化，AI都是很难嵌入的。因此，很多大型企业在推行AI前，必须得先老老实实做数据治理和流程再造。

他又做了一个通俗的比喻，数据就像是AI的燃料，燃料不行，引擎再好也白搭。只有统一数据标准，打通数据壁垒，才能为后续的AI应用铺平道路。否则，就只能是业内常说的“垃圾进，垃圾出”。

2、购买现成的AI解决方案，比完全自研更适合大多数企业

“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。”这是李总向K哥强调的另一个重点。

在李总看来，市场上有很多成熟的AI平台系统，比如云服务商提供的AI API、特定行业的AI工具，直接采购或集成，就能快速实现AI能力，没必要被“自研”的执念和虚名冲昏头。专业的事交给专业的人做，不顾实际地做一些投入产出不成比例的重复造轮子的工作，既无必要，也无价值。

3、模型不是参数越大越好，简单、可解释的模型往往更实用

李总坦言，他们的技术团队也走过追求大模型、大参数的弯路。后来慢慢发现，在很多场景下，重要的不是模型的参数规模，而是模型的易用性和可解释性。尤其在一些高风险领域（比如零售领域的供应链金融风控、门店安全监控等），就更为明显。

李总进一步解释，“复杂的深度学习模型可能是个‘黑箱’，出了问题你都不知道错在哪。而决策树、逻辑回归这些简单模型，更容易理解和信任，也更容易排查问题。” 为此他得出的结论就是：模型够用就好，实用远胜炫技。

4、模型的安全性、伦理与责任，是红线

“这一点怎么强调都不过分，”谈到这一点李总很严肃地指出“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。” 他觉得，在AI项目初期，就应该建立完善的数据治理和隐私保护机制，这一点甚至比追求算法精度更紧迫。

他进一步举例，他们做了多层级的安全防护、数据权限管控，哪怕系统出现漏洞，也有兜底的策略，确保AI系统的安全性。AI向善，这是底线，也是企业可持续发展的“必选项”。这是李总对AI技术最大的“执念”之一。

人才与组织篇

1、企业更需要的不是AI科学家，而是既懂业务又懂AI的人才

“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，我们更需要的是‘翻译官’，也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。”这是李总的另一经验之谈。

在李总眼中，诸如AI产品经理、AI解决方案架构师等岗位，就是既能把业务需求转化为AI能听懂的语言，又能把AI的能力翻译成业务能理解的价值的“复合型人才”。这类人才往往是连接技术与业务的桥梁，也是项目通往成功的关键。

2、不要依赖个别AI精英，而是提升全体员工AI素养

李总认为，AI要真正赋能企业，不能只靠几个“大神”，而是需要各个层级的员工都理解AI能做什么、不能做什么，以及如何在自己的工作中应用AI。

“我们最开始的时候就是定向培养一部分人，后来发现这些人根本‘带不动’整个公司，无法形成学习、应用AI的整体氛围。后来痛定思痛，发起了全员AI培训的运动，才真正形成了氛围，起到了作用。”李总还提到了丰田公司推行全员参与的“改善”文化，他认为AI时代也需要类似的“AI赋能”文化。让每个人都具备一定的AI素养，才能真正让AI在企业遍地开花。

3、AI落地失败，主要原因是组织、文化和沟通，而不是技术

“复盘我们失败的AI项目，十有八九不是算法不行，而是组织、文化和沟通出了问题。”李总叹了口气，“比如业务部门不配合，需求不明确，对AI期望过高或过低，缺乏高层支持，变革管理不到位等等。技术上的坎儿好过，人心和组织的坎儿难平。” 他提到一个例子，公司曾尝试用AI优化跨部门的促销活动，但因为市场部和销售部数据共享、协作分工、利益分配等问题谈不拢，项目虽然硬着头皮推了，但效果却非常失败。

4、AI时代更需要跨多领域的人才，而不是单一技能的人

李总认为， AI 时代，企业业务愈发复杂多元，只靠单一技能的人才难以应对，能融合不同专业知识、带来更全面的视角和思维的跨多领域人才，才是未来企业的刚需。

李总以零售行业举例，假如企业需要开发智能购物系统。单一技能的程序员可能只关注技术实现，但难以从商业角度优化用户体验。而只有既懂计算机技术、又熟悉数据分析，还了解零售业务的跨领域人才，才有可能将AI算法与商品推荐、库存管理等方面的需求，完美结合。

实施运营篇

1、AI落地不是一次性投入，而是持续运营优化

“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。”李总进一步解释“数据会变化，业务需求会调整，AI模型会老化。AI系统需要持续监控、评估、再训练和迭代，才能保证其长期有效性。这需要专门的MLOps流程和团队来支持。” 为此，他做了非常贴切的比喻：AI系统就像一辆赛车，不仅要造出来，还得有专业的团队持续维护、调校，才能在赛道上跑出好成绩。

2、专注于边界明确的小问题，比颠覆行业更容易成功

“我们早期也犯过‘好大喜功’的毛病，总想着用AI搞个大新闻，颠覆整个零售行业。结果都是事与愿违”李总坦承，后来他们学乖了，专注于解决一个具体、明确的小问题，比如优化某个门店的补货效率，提升某个品类的销售预测准确率等等，远比构建一个包罗万象的“工厂大脑”更容易现实。

因此，李总也得出了“小处着手，快速验证，积累经验，逐步推广”更容易让AI落地并产生价值的经验。

3、对员工来说，AI工具的体验，比模型智能更重要

“你搞的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。”李总对此深有感触，“我们曾开发过一个功能非常强大的AI辅助选品工具，但因为界面太专业，操作流程不符合门店经理的习惯，推广效果很差。后来我们重新设计了用户界面，让它简洁易上手，能无缝集成到他们现有的工作流中，采纳率才大幅提升。

员工体验才是王道。这既是设计思维中“以用户为中心”的重要原则，也是李总的经验之谈。

他山之石，可以攻玉。听完李总这15条“血泪教训”，K哥觉得受益匪浅，相信也能给不少企业Boss或技术负责人带来启发。如果这样，李总的2000万学费和K哥的本次分享也就更有意义。

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