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文 |洛神谷语
最近跟几个做企业数字化的朋友吃饭，聊起AI项目，一个个都唉声叹气。
有个做连锁餐饮的老板说，去年花了两百多万上智能选址系统，结果选的三个店址，两个客流量还不如老员工凭经验挑的，钱基本打水漂了。
后来才知道，这不是个例，行业里有个说法，80%的AI项目最后都没达到预期效果。
现在AI火得不行，生成式AI、大模型一个接一个出，企业不跟上好像就落伍了。
但问题是，不少企业上AI项目，根本没想清楚自己要啥。
有个互联网公司的技术负责人跟我吐槽，他们CEO看到竞品上了LLM客服，立马拍板也要做，团队加班加点三个月把模型跑起来，结果客服部门用了两周就不用了，系统生成的回复经常答非所问，还得人工修改，反而增加了工作量。
技术选对了还不够，场景没挑准照样白搭。
前阵子参加一个制造业峰会，有个工厂老板说，他们同时启动了三个AI项目，设备故障预测、供应链库存优化、客户需求分析。
每个项目都投入了不少人力物力，结果半年过去，没一个出成果。
后来我帮他分析，发现这三个场景是生产、采购、销售三个部门各自提的，没人考虑是不是企业当前最急需解决的问题，资源分散，自然做不出效果。
本来以为技术和场景都搞定了就万事大吉，后来发现数据才是最大的坑。
有个做电商的朋友，上了智能推荐系统，本想提升复购率，结果数据团队告诉他，用户行为数据里有30%是重复的，还有15%标签混乱，根本没法用。
团队被迫先花两个月清洗数据，等数据弄干净了，旺季都过了，项目效果大打折扣。
数据之外，执行层面的问题也不少。
我见过一家上市公司，技术团队开发了AI财务分析工具，能自动识别异常支出。
结果财务部老大觉得这是在质疑他的专业能力，处处不配合，工具开发完就扔在服务器里，成了摆设。
技术再好，推不动业务部门用，也是白搭。
AI项目失败的根源，从技术狂热到落地断层
企业做AI项目，最容易犯的错就是把技术当主角。
有个做SaaS的朋友跟我说，他们客户里有家中型企业，CTO是技术出身，非要上最前沿的多模态模型，理由是“技术领先才能赢”。
结果模型是跑起来了，但企业实际需要的只是简单的文本分类，用传统机器学习就能搞定，多模态模型反而因为计算量大，响应速度慢，员工不爱用。
场景识别没有标准也是个大问题，很多企业选AI场景，全凭拍脑袋。
市场部说要做智能营销，技术部说要做数据分析，老板说要做战略预测，最后每个场景都投点钱，每个都做不深。
我认识一个咨询顾问，他去给一家企业做诊断，发现他们两年内启动了11个AI项目，涉及8个不同业务板块，结果只有2个勉强能用，其他全成了“烂尾工程”。
数据和执行这两个隐性门槛，能绊倒一大半企业。
数据方面，不是说数据量够大就行，还得准、得规范。
有家物流公司想做运输路线优化，收集了三年的历史数据，结果发现里面有不少司机为了偷懒虚报的里程，用这些数据训练模型，优化出来的路线还不如老司机经验靠谱。
执行方面更麻烦，跨部门协作就像“推磨”，技术部催业务部给需求，业务部等技术部出方案，互相扯皮，项目进度一拖再拖。
四维评估框架，破解AI场景识别难题
要想AI项目不白花钱，选对场景是第一步。
我总结了个四维评估框架，企业照着这四个维度筛场景，成功率能提高不少。
先看业务价值，说白了就是这个场景能不能给企业带来实在好处，是能降成本、还是能增收入，或者能提高客户满意度。
有家连锁酒店选场景时，没选看起来高大上的智能客房，而是先做了会员流失预警，因为他们发现每年会员流失率高达20%，挽回一个老会员的成本比拉新会员低一半。
数据可行性也得重点看，数据够不够用、准不准、规不规范，直接决定AI能不能跑起来。
我帮一家零售企业评估过“智能选品”场景，他们有五年的销售数据，但数据里商品分类乱七八糟，同一个品牌的洗发水，有的标“洗护”，有的标“美妆”，有的甚至标“日用品”。
这种数据拿来做选品分析，结果肯定不靠谱。
后来他们先花了两个月整理数据分类，再启动项目，效果立马不一样。
技术适配性不是说要选最先进的技术，而是选最适合场景的。
有个做教育的朋友，想做智能答疑系统，本来想自研大模型，后来发现市面上成熟的开源模型稍微调优一下就能满足需求，成本直接降了70%。
技术团队经常犯的错，就是追求“技术先进性”，忘了“落地成熟度”，能用成熟方案解决的问题，非要自己从头开发，纯属浪费时间。
落地执行性也不能忽视，得看业务部门愿不愿意用，流程好不好改。
有家银行做智能风控系统，技术团队开发完直接扔给风控部门，结果风控人员觉得系统规则太复杂，学习成本高，宁愿用老办法。
后来技术团队改成“先试点再推广”，选了一个支行试点，让风控人员全程参与优化，系统用起来顺手了，才在全行推广，这才真正落地。
选场景的时候，这四个维度得一起看，不能只盯着一个。
我见过不少企业，要么只看业务价值，不管数据够不够，要么只追新技术，不管业务需不需要。
有家汽车零部件企业，非要做“AI驱动的产品创新”，结果业务上根本没有明确的创新方向。
数据上缺乏用户使用习惯的积累，技术上也没有成熟的创新模型，项目启动半年就停了，钱全打了水漂。
其实AI项目能不能成，关键不在技术多牛，而在有没有把技术和业务真正结合起来。
企业与其跟风追新技术，不如先沉下心，用四维框架好好筛筛场景，选几个能解决核心痛点、数据够用、技术能落地、业务部门愿意用的场景，小步快跑试错，慢慢迭代。
这样才能让AI真正帮企业赚钱股票配资代理，而不是变成“烧钱机器”。
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