企业AI落地实战：如何避免试点停滞，将AI转化为持续竞争优势-优快云博客

文章探讨了企业如何突破AI应用中的"试点停滞"困境。建议企业采取"采购为主(约80%)、自建为辅(约20%)"策略，聚焦真实业务痛点而非AI技术本身，建立优先级。组织结构应从中央集权向"中心辐射"模式转变，让创新在业务前线发生。将AI视为无形基础能力而非独立项目，用常规财务指标衡量价值。唯有目标明确、结构得当、专注成果，企业才能真正将AI从试点转化为持续竞争优势。

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越来越多企业在AI应用中陷入“试点停滞”——并非缺乏雄心，而是缺乏方向。破局之道在于务实：以采购为主、自建为辅，聚焦真实业务痛点并建立清晰的优先级，推动企业从集中式向“中心辐射”演进，让创新在业务前线发生，把AI视为无形基础能力，而非独立项目，并用常规财务与运营指标衡量价值。唯有目标明确、结构得当、专注成果，企业才能真正将AI从试点转化为持续竞争优势。

与我交流过的许多企业领导者，都在努力推动AI突破试点阶段，他们陷入了试点的困境。阻碍他们前进的并非缺乏雄心壮志，而是缺乏清晰的方向。在哪里构建、在哪里采购，以及如何构建可扩展的团队结构，这些问题造成了企业层面的僵局。在我领导数字化转型工作的亲身经历中，我也曾面临同样的挑战。我发现，打破这一循环的并非炒作或愿景，而是一种务实、专注的方法。

AI要有效，不一定非得复杂，但它确实需要结构、优先级排序，以及重新思考工作方式的意愿。

以下是我的一些思考。

采购还是自建：从理念出发，而非依赖电子表格

早期，我听到我所在圈子里的IT领导者试图通过比较供应商平台和内部模型的成本与性能，来证明AI投资的合理性，但我很快意识到，没有任何一张电子表格能够全面反映其中更广泛的权衡。速度至关重要。可扩展性、可维护性以及持续改进你所构建内容的能力也同样重要。

随着时间的推移，我总结出了一条通用经验法则：目标是采购约80%所需的能力，并自行构建剩余的20%。有些企业可能会将比例调整为更接近70/30，但核心思想不变：不要重复造轮子。

有证据支持这一观点。在2025年7月的摩根士丹利AI应用者调查中，分析师报告称，AI已经在金融服务、消费品和房地产等行业带来了实实在在的回报——其中许多行业都受益于具备嵌入式智能的现成工具。这一市场现实也反映在供应商格局上：企业软件平台正在以惊人的速度发展。供应商正将大量AI能力直接嵌入到他们的产品中。Gartner咨询公司预测，到2026年，超过80%的软件供应商将在企业应用中嵌入GenAI，而2024年2月这一比例仅为1%。

这就是为什么我发现，将企业软件平台作为基础，然后确定真正需要定制开发的部分，要有效得多。这使内部团队能够专注于高价值的应用场景，而不是重复开发已有的功能。

当然，现成的解决方案并不能覆盖所有场景。在某些情况下，比如跨平台整合数据和工作流程，自主式AI或内部开发对于填补集成缺口至关重要。这并非是要在两种方法中做出选择，而是要知道在何时采用何种方法更为合适。

聚焦问题，而非项目

AI不是战略，业务才是战略，这是我在目睹了太多概念验证因未能直接关联到重要成果而无法推广后所吸取的教训。

为了取得进展，最好将讨论从AI作为一种技术，转向AI作为解决实际业务问题的工具。这首先要倾听——真正倾听——客户、一线员工和合作伙伴的体验。

8月，我参加了CIO 100活动，艾利丹尼森公司因我们的AI项目“Program Loop”而获奖。在那里，我有机会与其他IT领导者交流了他们在选择AI机遇时的做法。一个共同的主题是通过与职能领导者举办研讨会，从客户的角度找出痛点。然后，几位领导者描述了如何召集跨职能团队来权衡潜在的解决方案。

最让我印象深刻的是优先级排序方法的简单性。一种方法是从三个维度对机遇进行评估：业务影响、工作量和紧迫性——每个维度都采用简单的高、中、低等级划分。当你将这些评级绘制成图表时，那些影响大、紧迫性高但工作量小的机遇自然会脱颖而出。这些就成为了理所当然的首要关注领域，而这种清晰性有助于早期形成发展势头。

这种方法之所以有效，是因为它使团队围绕真正重要的事情达成一致。几位领导者描述了将挑战重构为“我们该如何……”的问题，这自然拓宽了讨论范围，并激发了更多创造性的解决方案。然后，AI并非作为起点被引入，而是作为众多可能的推动因素之一。

在我看来，这种思维方式的转变改变了整个对话的基调。这不再是一场关于是否采用AI的辩论——而是变成了关于如何推动业务价值的对话。这才是真正发展势头的起点。

从中央集权到共同担责

在与其他IT领导者的交流中，我注意到AI项目发展的一个共同模式。大多数项目最初都由一个中央团队负责——这是建立标准、保持一致性和为早期实验提供安全空间的合理第一步，但随着时间的推移，很明显，没有一个中央团队能够跟上所有业务需求，或深入了解每个领域以提供最佳解决方案。

许多企业随后转向了中心辐射型模式。中心——通常是AI卓越中心——负责治理、教育、最佳实践以及技术复杂的应用场景。由产品或职能团队领导的分支则尝试使用他们日常工具中嵌入的AI功能。由于这些团队更贴近业务，他们能够快速测试、迭代和交付解决方案。

纵观各行业，大多数AI创新现在发生在边缘，而非中心。这在很大程度上是因为大量智能已经嵌入到了企业软件中。例如，客户关系管理平台现在可能提供基于AI的潜在客户评分或预测性客户流失模型——团队几乎无需卓越中心的参与就能启用和部署这些功能。

根据麦肯锡公司的报告，“未来三年，92%的公司计划增加AI投资。然而，尽管几乎所有公司都在投资AI，但只有1%的领导者认为他们的公司在部署方面已经‘成熟’，即AI已完全融入工作流程并推动显著的业务成果。最大的问题是，企业领导者如何分配资金并引导企业向AI成熟度迈进。”但真正的洞察并非AI本身的使用——而是其实现方式的去中心化。

这并不意味着中心变得无关紧要，而是意味着中心成为了推动者，它的职责是为负责任的规模化创造条件，而非拥有每一个项目，这是领导层在思考结构时需要做出的微妙但重要的转变。

当智能变得无形

一些最强大的AI功能往往也是最不引人注目的。随着AI应用的成熟，我逐渐认识到了这一点。早期，AI被视为一项独特的努力——一项重大而特殊的任务。如今，最有价值的功能往往是那些让人感觉不到存在的功能。它们只是默默地发挥作用。

以应付账款这样的财务流程为例。过去，自动化意味着严格按照发票到期日安排付款。现在，嵌入式智能可以根据供应商行为、营运资金目标和历史现金流模式推荐最佳付款时间。这并没有一个与之相关的项目名称——只是实现了业务价值。

这种转变——从将AI视为一项举措到将其视为基础的一部分——是我所见过的最令人兴奋的发展之一，它并不总是需要数据科学家或专业团队，它需要的是了解流程以及想要改进的成果的产品经理和业务负责人。

随着越来越多的企业工具嵌入智能功能，IT领导者的角色越来越侧重于帮助团队发现已经可用的功能，安全地进行测试，并推广有效的功能。

衡量AI的价值

我从领导者那里听到的最大障碍之一是如何衡量AI的价值。事实上，你并不需要一个全新的框架。大多数企业已经在跟踪其IT团队交付的项目的投资回报率、息税前利润或生产力提升。关键在于将这些结果与许多项目现在由AI驱动这一事实联系起来。

以企业软件为例。现代的软件即服务平台（SaaS）——无论是客户关系管理、企业资源规划、人力资源还是供应链——都越来越多地嵌入了AI功能。事实上，大多数新系统已经将智能功能作为其核心功能的一部分。这意味着，当IT交付一个基于软件即服务的新定价系统，预计投资回报率为25%，息税前利润为600万美元时，领导者无需创造一个单独的“AI指标”。他们只需要认识到，这600万美元的息税前利润中有一部分是由AI驱动的。无需过度思考，因为在几年内，我们将无法区分AI与现代软件。

这还有另一个好处：讲述AI的故事变得更加容易。你不再需要依赖一些遥远地点进行的实验性试点的轶事。AI已经存在于你正在部署的许多企业解决方案中，这意味着，你除了可以讲述新客户关系管理系统带来的纯粹经济价值外，还可以分享它如何帮助商业团队更高效地工作——甚至提高客户净推荐值的故事。

当然，并非所有价值都将来自企业软件。也有机会通过AI优先的解决方案——如数字虚拟形象、智能助手和行业特定应用——以及解决独特挑战的定制模型来实现货币化，这些也应该作为整体AI价值故事的一部分进行捕捉和报告。

主要观点是：你不必过度设计衡量过程。只需借助已经以某种方式利用AI的现有项目即可。通过这样做，你为利益相关者提供了他们需要看到的数字和故事，以将AI视为推动进步的力量，而不仅仅是一项实验。

结语

AI不是可有可无的，但它也不是魔法。要将AI转化为优势，需要明确的目标感、放弃中央控制的意愿，以及专注于真正重要的事情的决心。

我认识到，成功与技术有多先进关系不大，而更多地取决于它与业务需求的契合度，这意味着要从问题出发，选择正确的方法，并构建一个允许团队在学习中不断适应的结构。

这关乎的不是试点，而是进步，这始于诚实地评估你的现状，并有足够大胆和负责的态度前进。

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