【原】并非所有企業，都適合搞 AI

湘江數評 2025-08-20 發布于湖南

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當前AI技術正在以前所未有的速度發展，滲透到各行各業，成為眾多企業競相追逐的 “新寵”。從智能客服提升客戶服務效率，到智能生產優化制造流程，AI 似乎為企業描繪出一幅充滿無限可能的發展藍圖。但經過近大半年的躬身入局，老楊發現在這場AI技術的狂歡中，并非所有企業都適合擁抱AI。如果盲目跟風引入 AI，可能會讓一些企業陷入投入巨大卻收效甚微的窘境。

為什么這么說？

企業引進AI項目從本質來說也是一個數字化項目，回首近些年來企業數字化轉型建設的過往并不難發現，即使一些企業預算充足不差錢，但數字化轉型失敗的案例依然屢見不鮮。為什么會這樣？老楊總結如下五大核心失敗原因：

1.戰略失焦：戰略不清、目的不明；

2.組織對抗：業務部門一直與信息部門存在或明或暗的博弈；

3.能力斷層：員工數字化能力不足，但很多企業并未意識到這一點，很多企業領導仍以盲目樂觀的態度去推進，相關調研數據顯示：當企業50歲以上員工占比>40% 時，培訓成本翻倍，當專科以下學歷占比30%時，數據錄入錯誤率超25%；

4.管理滯后：缺乏配套的管理機制和流程，無法適應新技術帶來的變革；這就造成后期成本急劇上升，相關數據表明，當企業缺乏數據標準時，后期治理成本將占整個數字化的預算28%；

5.技術債堆積：盲目追求技術先進性，卻忽視了技術與業務的適配性，導致系統臃腫、難以維護，又會不得已重新推翻重建，造成前期投入打水漂。

企業做數字化項目尚且如此，更何況AI作為一項更為復雜、更具顛覆性的技術，對企業整體協同能力和戰略執行提出了更高的要求。因此老楊認為企業在引入AI之前，務必冷靜評估自身條件，明確技術應用的邊界。盲目追逐熱點，只會讓企業陷入“為AI而AI”的誤區。因此老楊建議從以下四個場景進行自評：

第一，數字化基礎：

企業是否已具備良好的數據治理能力和信息化基礎設施，這是AI應用的根基；業務匹配度：AI技術是否與企業核心業務場景高度契合，能否真正解決實際問題；比如數據質量是否達標，系統與數據孤島是否打通，這是決定AI能否發揮價值的關鍵；

第二，業務場景：

當前部分傳統企業引進AI似乎進入了一個誤區，那就是引入AI就是為了裁人降本，這顯然是對AI價值的誤讀。AI的核心價值在于“增效”，而絕非簡單的“減人”。在業務場景的適配過程中，AI更實用于那些需要大量重復性勞動、高精度決策支持或實時響應的領域，例如制造業中的質檢流程、金融業的風險評估、零售業的智能推薦等。

第三，組織能力：

AI技術對企業的組織能力又提出了更高的要求，不僅需要跨部門的協同機制，還需要具備復合型人才，能夠將技術、業務與管理融會貫通的人才尤為稀缺。研究數據表明企業想真正開展AI相關工作，復合型人才占比需達到15%以上，否則項目成功率將大幅降低；最關鍵的是變革管理成熟度，企業在面對AI帶來的流程重構和組織變革時，往往缺乏系統性的應對策略。很多企業在技術引入時忽視員工的適應與參與，導致變革推進困難，甚至引發內部抵觸。

第四，經濟性：

企業引入AI的目的就是了降本增效，但如果只盯著短期成本節省，就容易忽略AI應用帶來的長期價值。實際上，AI真正的經濟價值體現在效率提升、質量優化和業務模式創新上。因此企業在評估AI投入產出時效時應更加注重長期收益而非短期節省，ROI周期因以3年為基準進行規劃，同時在預算制定上彈性空間預留至少30%的容錯空間，以應對技術迭代和應用深化帶來的不確定性。

從以上四個維度是企業引進AI不可忽視的考量要素，企業在推進AI落地的過程中，必須結合自身發展階段與資源能力，進行系統性規劃。如果忽視這些關鍵因素，AI的引入不僅無法創造預期價值，反而可能加重企業負擔，甚至引發連鎖問題。

當前大部分的傳統企業老板可以說是處于AI的焦慮中，一方面他們迫切希望通過引入AI來提升企業的競爭力，另一方面又對AI的實際價值、應用路徑和投入產出充滿疑慮。此時我們來談本文的重點：哪些企業不適合引入AI技術？老楊總結如下：

第一，數字化基礎薄弱型：

這類企業往往缺乏完善的信息化系統，數據孤島現象嚴重，業務流程標準化程度低，甚至連基礎的數據積累都難以支撐AI模型的訓練與應用。研究數據表明，關鍵業務數據電子化率<50%，存在3個以上數據孤島的企業，AI應用的成功率不足20%。

第二，業務非標主導型

比如高端定制服裝企業，每一件服裝都根據客戶的獨特需求設計制作，從面料選擇、款式設計到尺寸裁剪，都有極高的定制化要求，數據表明在這樣的企業中，標準化數據不足30%，AI模型難以獲得足夠的有效輸入，無法形成可復用的智能化能力。這類企業若盲目引入AI，不僅無法實現預期效果，反而可能因模型誤判、資源錯配而造成更大成本浪費。

第三，管理慣性頑固型

這類企業往往存在嚴重的路徑依賴，管理層習慣于傳統管理模式，對變革存在天然抵觸心理。即便引入AI技術，也會因決策機制、組織文化、考核體系等方面與智能化要求不匹配，導致AI應用難以落地。研究數據表明當一個企業的中層管理者平均年齡>45歲時，技術接受度下降37%，變革推進阻力增加超過50%。這種情況下，AI不僅難以發揮預期效能，反而可能加劇內部矛盾，阻礙企業的正常運作。

第四，成本敏感生存型

當前大部分的企業都處于求生模式，在資金鏈緊張、成本壓力巨大的情況下，這些企業往往難以承受AI技術前期的高額投入，包括硬件采購、軟件開發、人才引進等多個方面。數據表明，年營收<5億且AI預算<營收1%，或毛利率<20%且ROI要求<18個月的企業，AI項目的失敗率高達65%以上。這類企業更應優先保障現金流健康，夯實基礎管理，而非盲目追逐技術熱點。

第五，技術幻想型

此次企業往往對AI技術抱有過高期望，認為AI可以包治百病，甚至期望通過引入AI技術迅速顛覆行業格局。同時認為采購了硬件或某個大模型就等于擁有了智能化能力。實際上，這類企業往往缺乏對AI技術邊界和落地路徑的清醒認知，既沒有明確的應用場景規劃，也缺乏相應的技術適配能力。數據顯示，超過60%的AI項目失敗源于需求定義不清或技術與業務脫節。