在AI浪潮以排山倒海之势重塑每一个行业的今天，AI相关的创业项目也如同"雨后春笋"般的疯狂生长。 在AI创业的过程中，创业者们站在了一个充满无限可能却又遍布暗礁的十字路口。 9月27日~28日（美西时间）由钛媒体集团携手NextFin.AI、GALA（全球亚裔领袖联盟）、Shanda Group（盛大集团） 与 Barron's China，在美国斯坦福大学成功举办的首届硅谷未来峰会——NEX-T Summit 2025上举办了以"AI应用创业与创新"为主题的圆桌对话环节，此次圆桌对话环节汇集了特朗普 媒体与科技集团董事、Renatus Tactical Acquisition Corp首席执行官埃里克·S·斯维德（Eric S. Swider）， Fundamental Research Labs联合创始人兼CEO杨光宇（Guangyu Robert Yang），AdTech、创意和增长领 导者、AppLovin前产品副总裁、投资者和董事会成员爱丽丝·艾哈迈德 （Alice Ahmed），Genspark.ai联 合创始人兼首席运营官桑文（Wen Sang），Mindstorm Studios 首席执行官巴 ...

核心观点 - 企业数字化转型面临IT思维、业务思维和管理思维之间的根本性矛盾，导致技术投入与业务效果不匹配，形成"巴别塔困境" [1][5][6] - 三种思维分别关注技术实现、价值创造和资源分配，缺乏共同语言造成沟通障碍、资源错配和项目停滞 [5][6][8] - 破解困境需通过目标对齐、机制对齐和文化对齐实现三者融合，形成技术、业务与管理共生的"数字生命体" [9][12][15] 思维模式分析 - **IT思维**：技术导向，追求系统完美性和技术先进性，典型表现为投入3个月研发全自动煎饼机器人，精确控制火候到0.1℃，但实际应用中出现摊煎饼需5分钟导致顾客流失问题 [3] - **业务思维**：结果导向，要求快速见效，典型表现为要求明天上线会员系统，因系统不好用改用纸质记录，导致信息错漏和库存管理失控 [3] - **管理思维**：成本导向，关注投入产出，典型表现为选择最便宜收银机，但设备卡死导致数字化进程中断 [4] 困境表现 - 沟通障碍：业务要求"智能推荐提升转化率"，IT回应需重建AI算法平台，管理层质疑投入产出比 [6] - 互相推诿：业务抱怨系统难用，IT指责需求文档仅两行字，管理层质疑信息部门能力 [8] - 资源错配：技术投入无法对接业务需求，导致推荐系统投入百万后业务部门不会使用数据训练模型 [7][8] 解决方案 - **目标对齐**：三方共同绘制数字化前后目标状态，明确技术投入与业务增长的正向关系 [10] - **机制对齐**：设立跨部门项目小组，建立需求传递与执行的协同流程 [11] - **文化对齐**：通过培训和案例分享提升全员数字化素养，打破部门壁垒 [12] - 执行重点：避免IT部门单独制定方案，项目启动前三方共同定义目标，防止业务将数字化视为纯IT事务 [13][14] 转型方向 - IT思维升级为业务技术思维，业务思维融入数据思维，管理思维进化为数字领导力 [15] - 建立技术为骨骼、业务为血肉、管理为神经的协同体系，形成敏捷的"数字生命体" [15]

战略篇 - AI战略成功的关键在于与业务的深度融合而非技术领先 技术领先但缺乏业务场景融合的项目易失败 银行业通过成熟AI技术强化风控降低坏账率 零售业通过AI优化供应链预测减少库存积压提升门店坪效 [2] - 并非所有问题都适合用AI解决 传统统计方法或自动化脚本可低成本高效解决的问题无需强行上AI 某公司曾用AI处理销售报表分析导致资源浪费且效果不佳 [3] - 追求长期价值的AI战略更易成功 短期ROI不明显但战略价值高的AI应用如用户画像和个性化推荐可提升用户粘性构建竞争壁垒 亚马逊早期推荐系统投入虽未直接盈利但长期形成护城河 [4] - AI项目成功标志是业务价值提升而非技术先进性 不以业务价值提升为目标的AI项目均被视为无效 企业需以实际业务提升评估AI投入产出 [5] 技术篇 - 影响AI落地的最大因素是"数据孤岛"而非人才或资金 数据分散标准不一导致AI模型训练和部署困难 大型企业需先进行数据治理和流程再造 [6] - 购买现成AI解决方案比完全自研更适合大多数企业 除非AI是公司核心竞争力否则无需从零研发 成熟AI平台和行业工具可快速实现AI能力 [7] - 模型实用性和可解释性比参数规模更重要 复杂深度学习模型可能成为"黑箱" 简单模型如决策树和逻辑回归更易理解信任和排查问题 [8] - 模型安全性、伦理与责任是红线 AI系统需建立完善数据治理和隐私保护机制 多层级安全防护和数据权限管控确保系统安全性 [9] 人才与组织篇 - 企业更需要既懂业务又懂AI的复合型人才而非单纯AI科学家 AI产品经理和解决方案架构师是连接技术与业务的关键桥梁 [10] - 提升全体员工AI素养比依赖个别AI精英更重要 全员AI培训可形成学习应用AI的整体氛围 类似丰田"改善"文化的"AI赋能"文化更有效 [11] - AI落地失败主因是组织文化和沟通问题而非技术 业务部门不配合需求不明确或缺乏高层支持导致项目失败 [12] - AI时代需要跨多领域人才而非单一技能人才 融合不同专业知识的跨领域人才能更好应对复杂多元业务需求 [13] 实施运营篇 - AI落地需持续运营优化而非一次性投入 数据变化和业务需求调整要求AI模型持续监控评估和迭代 需专门MLOps流程和团队支持 [14] - 专注于边界明确的小问题比颠覆行业更易成功 解决具体小问题如优化门店补货效率比构建"工厂大脑"更现实 [15][16] - AI工具的员工体验比模型智能更重要 操作复杂界面反人类的AI工具难以推广 简洁易上手的设计可提升采纳率 [17][18]