AI在企业落地面临的挑战 - 企业高层对AI存在认知偏差，期望过高，希望AI解决所有问题并快速见效，忽视了技术落地的复杂性[1][5] - 企业面临高期望、高要求、高性价比的“三高”困境，希望低成本甚至零成本实现AI，忽视技术投入、数据治理和人才储备[1] - AI项目陷入“高不成低不就”的僵局，小试点看不上，大项目做不起又推不动[5] AI落地困境的具体表现 - AI应用存在功能碎片化、场景碎片化、价值碎片化状态，缺乏应用场景融合、价值场景体现及完整落地方法论支撑[2] - 当前AI技术仅能解决数据密集、规则明确、重复性高的任务场景，对复杂管理、业务决策和跨系统协同存在局限性[3] - 业务部门与技术部门割裂，业务部门不信任AI工具且不愿配合数据提供，技术部门闭门造车导致项目脱离实际场景[6] 企业自身基础与生态问题 - 企业缺乏支撑AI的技术团队，试图借助外部软件公司落地，易在技术或实施环节出现问题[6] - 数据基础薄弱，数据质量差导致AI知识库等简单应用效果不佳，管理问题影响AI客服体验[7] - AI生态不成熟，技术更新快、方案兼容性差、落地成本高，软件厂家产品缺乏深度应用场景理解[8] 破局建议与实施路径 - 建议企业走出去学习行业标杆，实地调研成功案例，了解真实投入产出比及实施路径[8] - 与业务部门沟通明确AI落地目标，制定实施战略并争取高层支持，用路径图给老板“降温”[9] - 选择业务场景进行小范围试点，快速验证技术路径与业务价值，以点带面逐步推进[9]