AI从狂热回归到理性作者:35CRM小编    |   时间:2025/7/10 15:14:20 当前AI在企业应用中的关键转折点——从狂热到理性的回归。
这确实反映了产业实践的深刻反思:AI并非万能魔法棒,它的价值释放高度依赖于企业自身的“数字土壤”质量。缺乏必要的根基,再先进的AI技术也难以结出果实。
我们来深入剖析一下这个现象背后的逻辑:
一、为什么“降温”和“冷静”是必然且健康的? 1. “期望膨胀期”的泡沫破裂:
初期媒体和资本的狂热炒作,制造了“AI能瞬间解决所有问题”的幻觉。
许多企业对AI的期望过高、过泛,认为部署AI就能立竿见影地带来颠覆性变革和巨额利润。
现实是,AI项目落地周期长、投入大、失败率高(尤其是在基础不牢的情况下),巨大的落差导致了失望和焦虑的缓解(或者说转移)。

2. 对技术局限性的认识加深:
“垃圾进,垃圾出”法则凸显:企业深刻体会到,如果输入AI的数据质量差(不完整、不准确、不一致、有偏见),无论算法多先进,输出的结果也必然不可靠,甚至有害。
“黑箱”问题与可解释性需求:在金融、医疗、法律等高风险领域,企业越来越重视决策的可解释性。复杂的深度学习模型有时难以解释其推理过程,这阻碍了信任和广泛应用。
泛化能力挑战:AI模型在特定数据集上表现优异,但应用到稍微不同的现实场景时,性能可能急剧下降。企业需要的是稳健、能适应业务变化的解决方案。
无法替代人类智慧和经验:AI擅长模式识别和优化,但在需要创造力、战略思考、复杂情感理解、伦理判断和深度领域知识的任务上,人类仍是核心。AI更多是增强人类能力,而非取代。

3. 成本与ROI的理性评估:
开发和部署高质量的AI解决方案(数据准备、算力、人才、持续维护)成本高昂。
企业开始更务实地评估:这个AI项目能解决什么具体问题?能带来多少可衡量的价值(效率提升、成本节约、收入增长、风险降低)?投入产出比是否合理?盲目跟风的项目被叫停或调整。

4. 对“AI-ready”基础的觉醒:
这是最核心的一点。焦虑降温很大程度上是因为企业意识到,缺乏必要的基础,焦虑毫无意义,行动才是关键。焦点从“要不要用AI”转向了“如何才能用好AI”。
二、企业需要哪些“基础积累”,AI才能有真正的“用武之地”? 1. 高质量、结构化、可访问的数据:
数据是AI的“燃料”:没有足够、相关、高质量的数据,AI引擎就无法启动或高效运行。
“脏乱差”的数据是最大障碍:企业需要建立完善的数据治理体系,包括数据采集、清洗、标注、存储、管理、安全和合规流程。
打破数据孤岛:数据分散在不同部门、系统或格式中,AI无法获得全局视图。需要数据整合和统一平台(如数据湖仓)。
持续的数据流:AI模型需要持续的新数据输入来保持有效性和适应变化。

2. 清晰的业务问题与目标:
AI是工具,不是目的:不能为了用AI而用AI。企业必须从具体的业务痛点或机遇出发,定义清晰、可衡量的目标。
优先级的排序:不是所有问题都适合或需要AI解决。选择那些AI确实能带来显著价值、且技术可行性高的场景作为切入点(例如,预测性维护、精准营销、自动化客服、欺诈检测、供应链优化)。
避免“拿着锤子找钉子”:从业务需求出发寻找技术方案,而非相反。

3. 技术基础设施:
算力支持:训练和运行复杂模型(尤其是深度学习)需要强大的计算资源(CPU/GPU/TPU),本地服务器或云平台(数据安全性较差)。
存储与管理:海量数据的存储、处理和管理能力。
集成能力:AI系统需要与企业现有的IT系统(ERP, CRM, MES等)和业务流程无缝集成,才能发挥作用。
AI开发与部署平台:支持模型开发、测试、部署、监控和迭代的工具链。

4. 人才与组织能力:
复合型人才:需要既懂AI技术(数据科学家、机器学习工程师),又懂特定业务领域知识的跨界人才。这类人才稀缺且昂贵。
内部知识转移与培训:培养现有员工理解AI的基本原理、潜力和局限,使其能有效与数据团队协作,并在业务中应用AI成果。
组织文化与变革管理:拥抱数据驱动的决策文化,鼓励跨部门协作,适应AI带来的工作流程变化,管理员工对变革的接受度。
领导层的认知与承诺:高层管理者对AI有合理预期,理解其长期价值,并愿意投入资源(包括容忍试错)进行基础建设。

5. 流程优化与标准化:
AI无法挽救糟糕的流程:如果业务流程本身混乱、低效、充满变数,AI很难发挥优化作用,甚至可能放大问题。
先标准化,再智能化:在应用AI之前,尽可能将相关业务流程标准化、规范化,为AI提供清晰的操作框架和数据输入。
三、如何构建这些基础?务实路径是关键 1. 从“小”开始,聚焦价值:
选择1-2个**痛点明确、数据相对可用、ROI易衡量**的具体场景作为试点(Proof of Concept)。例如,用AI优化某个特定生产环节的良品率,或提升某个市场活动营销渠道的转化率。
快速验证可行性,积累经验,展示价值,赢得内部支持。

2. 夯实数据根基:
数据治理是重中之重:建立数据标准,提升数据质量,明确数据所有权和责任。
投资数据平台:构建或利用现有数据湖/仓,整合关键数据源。
从核心业务数据入手:优先清洗、结构化对企业运营最关键的数据。

3. 培养人才与文化:
引进关键人才:招募核心的数据科学和技术人才。
内部培养与赋能:对业务人员进行数据素养和AI基础培训。鼓励技术人才学习业务知识。
建立跨职能团队:让业务、技术、数据人员紧密合作,共同定义问题、开发解决方案。
倡导数据驱动文化:鼓励基于数据和事实做决策。

4. 选择合适的工具与伙伴:
利用平台和成熟工具:寻找服务商提供丰富的AI/ML服务和工具链,降低技术门槛。
寻求外部合作:与咨询公司、研究机构或专业AI服务商合作,弥补内部能力短板。

5. 关注伦理、合规与安全:
负责任的AI:在设计和部署AI时,考虑公平性、可解释性、隐私保护和潜在社会影响。
遵守法规:确保AI应用符合数据保护(如GDPR、CCPA)、行业监管等要求。
保障安全:保护AI模型、训练数据和用户隐私免受攻击和滥用。
五、从焦虑到赋能,回归商业本质 AI的“降温”并非意味着其价值的消退,而是从炒作回归到价值创造的理性轨道。它标志着企业对技术认知的成熟:
AI不是“银弹”,而是“增效器”:它强大的价值在于放大企业已有的能力(数据、流程、知识),解决特定的、定义清晰的问题,从而提升效率、优化决策、创新产品/服务。
“基础积累”是入场券:数据质量、业务理解、技术设施、人才储备、组织适应性,这些是AI发挥威力的必要前提。没有这些基础,AI项目注定步履维艰。
成功在于“结合”:最成功的AI应用,是那些将先进技术与深厚领域知识、清晰业务目标以及稳健的数据和流程基础紧密结合的案例。

因此,对于企业而言,与其焦虑AI是否会颠覆自己,不如脚踏实地:
1. 客观评估自身在数据、流程、人才等方面的“AI准备度”。
2. 识别真正适合AI且能带来高价值的业务场景。
3. 制定务实的路线图,优先投资基础建设(尤其是数据治理)。
4. 从小处着手,快速验证,积累经验,再逐步扩展。

当企业拥有了坚实的“数字地基”,AI才能从令人焦虑的“颠覆者”,转变为真正可驾驭、能赋能的“战略伙伴”。这场降温,实则是产业走向深度应用的健康起点。

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