戰略篇

1、AI戰略成功的關鍵不是技術領先，而是與業務的深度融合

“我們最初也犯過‘技術崇拜’的毛病，”李總坦言，“總想著上最牛的算法，最復雜的模型。結果呢？搞出來的東西業務部門要么看不懂，要么用不上，只能束之高閣。”

在李總看來，即使擁有最牛的AI技術，如果找不到合適的業務場景，或無法讓業務團隊更好的接受和使用，再好的項目都難逃失??；而一些技術沒那么領先的傳統企業，通過將成熟AI技術深度融合于核心業務流程，一樣能取得很好的效果。比如，銀行業可以把成熟的AI技術，應用于自身的業務流程中，有效強化了風控和反欺詐效果，降低了壞賬率。再比如，李總所在的零售業，通過AI優化供應鏈預測、減少庫存積壓、提升門店坪效，都取得了非常顯著的成效。

2、不是所有的問題，都適合用AI解決

有些問題用傳統的統計方法、自動化腳本，甚至優化一下業務流程，就能低成本、高效率的解決，這個時候就沒有必要強行上AI了。

李總公司曾有部門提議用AI來做日常的銷售報表分析，但這些事其實用Excel或BI工具，點幾下鼠標就能搞定，效率遠高于訓練一個AI模型。當時他們公司為了體現自身的“AI含量”，鬼迷心竅，還真上了AI。結果，不僅投入大量資源，還讓大家的學習成本、使用成本、校正成本都大大提高，整體效果和效率，也沒有明顯優勢，非常不劃算。

3、追求長期價值的AI戰略，往往更容易成功

在交流中，李總特別提到，有些AI應用的短期ROI可能并不明顯，但其戰略價值和長期效益卻不可估量。

“我們用大模型，升級了用戶畫像和個性化推薦，一開始從純財務的角度看，可能會覺得投入產出比不高。但后面就慢慢看出來，它確實很好地提升了用戶粘性，構建了我們的競爭壁壘，這是多少短期利潤都換不來的?！?李總還進一步以亞馬遜為早期在推薦系統上的投入做類比，亞馬遜當年投入巨資搞這一套，也是幾年內都沒帶來明顯的直接利潤，但長期來看，這套系統，卻極大提升了亞馬遜用戶的忠誠度和復購率，成為亞馬遜最有價值的護城河。

4、AI項目成功的標志是業務價值提升，而不是技術先進性

“這是我們衡量所有AI項目的最終標準?！崩羁傉f這話的時候，態度非常堅決“我們內部有個說法，不以業務價值提升為目標的AI項目，都是耍流氓！”

他堅定地認為，企業應始終以提升業務價值為核心標準，來評估AI的投入產出。一個AI項目，無論用了多么酷炫的技術，如果不能為企業帶來實際的業務提升，不能在降本增效、提升收入、改善客戶體驗、降低運營風險等方面，帶來明顯效果，那它就是失敗的。千萬不能陷入“唯技術論”、“技術至上”的認知誤區，我們為此裁撤過一位CIO，并且支付了高額的賠償。

技術篇

1、影響AI落地的最大因素不是人才或資金，而是“數據孤島”

“K哥，你可能不信，我們早期AI項目最大的瓶頸，不是找不到AI專家，也不是缺錢，而是數據！”李總聊到這里，非常感慨“數據分散在各個部門，標準不一，質量參差不齊，簡直就是‘數據沼澤’、‘數據孤島’。”

李總進一步解釋，即使有充足預算和AI專家，如果數據七零八落，AI模型根本沒法有效訓練和部署，或者現有業務流程非常僵化，AI都是很難嵌入的。因此，很多大型企業在推行AI前，必須得先老老實實做數據治理和流程再造。

他又做了一個通俗的比喻，數據就像是AI的燃料，燃料不行，引擎再好也白搭。只有統一數據標準，打通數據壁壘，才能為后續的AI應用鋪平道路。否則，就只能是業內常說的“垃圾進，垃圾出”。

2、購買現成的AI解決方案，比完全自研更適合大多數企業

“除非AI是你們公司的核心競爭力，否則千萬別想著啥都自己從零開始研發，那成本太高，風險太大。”這是李總向K哥強調的另一個重點。

在李總看來，市場上有很多成熟的AI平臺系統，比如云服務商提供的AI API、特定行業的AI工具，直接采購或集成，就能快速實現AI能力，沒必要被“自研”的執念和虛名沖昏頭。專業的事交給專業的人做，不顧實際地做一些投入產出不成比例的重復造輪子的工作，既無必要，也無價值。

3、模型不是參數越大越好，簡單、可解釋的模型往往更實用

李總坦言，他們的技術團隊也走過追求大模型、大參數的彎路。后來慢慢發現，在很多場景下，重要的不是模型的參數規模，而是模型的易用性和可解釋性。尤其在一些高風險領域（比如零售領域的供應鏈金融風控、門店安全監控等），就更為明顯。

李總進一步解釋，“復雜的深度學習模型可能是個‘黑箱’，出了問題你都不知道錯在哪。而決策樹、邏輯回歸這些簡單模型，更容易理解和信任，也更容易排查問題?！?為此他得出的結論就是：模型夠用就好，實用遠勝炫技。

4、模型的安全性、倫理與責任，是紅線

“這一點怎么強調都不過分，”談到這一點李總很嚴肅地指出“AI系統一旦因為數據泄露、算法偏見或被濫用引發安全事件或倫理爭議，對企業聲譽和合規性將是致命打擊。” 他覺得，在AI項目初期，就應該建立完善的數據治理和隱私保護機制，這一點甚至比追求算法精度更緊迫。

他進一步舉例，他們做了多層級的安全防護、數據權限管控，哪怕系統出現漏洞，也有兜底的策略，確保AI系統的安全性。AI向善，這是底線，也是企業可持續發展的“必選項”。這是李總對AI技術最大的“執念”之一。

人才與組織篇

1、企業更需要的不是AI科學家，而是既懂業務又懂AI的人才

“頂尖的AI科學家當然重要，他們負責算法突破。但在企業實際落地中，我們更需要的是‘翻譯官’，也就是那些既深刻理解業務痛點，又能與技術團隊有效溝通的復合型人才?！边@是李總的另一經驗之談。

在李總眼中，諸如AI產品經理、AI解決方案架構師等崗位，就是既能把業務需求轉化為AI能聽懂的語言，又能把AI的能力翻譯成業務能理解的價值的“復合型人才”。這類人才往往是連接技術與業務的橋梁，也是項目通往成功的關鍵。

2、不要依賴個別AI精英，而是提升全體員工AI素養

李總認為，AI要真正賦能企業，不能只靠幾個“大神”，而是需要各個層級的員工都理解AI能做什么、不能做什么，以及如何在自己的工作中應用AI。

“我們最開始的時候就是定向培養一部分人，后來發現這些人根本‘帶不動’整個公司，無法形成學習、應用AI的整體氛圍。后來痛定思痛，發起了全員AI培訓的運動，才真正形成了氛圍，起到了作用?！崩羁傔€提到了豐田公司推行全員參與的“改善”文化，他認為AI時代也需要類似的“AI賦能”文化。讓每個人都具備一定的AI素養，才能真正讓AI在企業遍地開花。

3、AI落地失敗，主要原因是組織、文化和溝通，而不是技術

“復盤我們失敗的AI項目，十有八九不是算法不行，而是組織、文化和溝通出了問題。”李總嘆了口氣，“比如業務部門不配合，需求不明確，對AI期望過高或過低，缺乏高層支持，變革管理不到位等等。技術上的坎兒好過，人心和組織的坎兒難平?！?他提到一個例子，公司曾嘗試用AI優化跨部門的促銷活動，但因為市場部和銷售部數據共享、協作分工、利益分配等問題談不攏，項目雖然硬著頭皮推了，但效果卻非常失敗。

4、AI時代更需要跨多領域的人才，而不是單一技能的人

李總認為，AI 時代，企業業務愈發復雜多元，只靠單一技能的人才難以應對，能融合不同專業知識、帶來更全面的視角和思維的跨多領域人才，才是未來企業的剛需。

李總以零售行業舉例，假如企業需要開發智能購物系統。單一技能的程序員可能只關注技術實現，但難以從商業角度優化用戶體驗。而只有既懂計算機技術、又熟悉數據分析，還了解零售業務的跨領域人才，才有可能將AI算法與商品推薦、庫存管理等方面的需求，完美結合。

實施運營篇

1、AI落地不是一次性投入，而是持續運營優化

“很多人以為AI系統部署上線就萬事大吉了，這是個巨大的誤區?！崩羁傔M一步解釋“數據會變化，業務需求會調整，AI模型會老化。AI系統需要持續監控、評估、再訓練和迭代，才能保證其長期有效性。這需要專門的MLOps流程和團隊來支持?！?為此，他做了非常貼切的比喻：AI系統就像一輛賽車，不僅要造出來，還得有專業的團隊持續維護、調校，才能在賽道上跑出好成績。

2、專注于邊界明確的小問題，比顛覆行業更容易成功

“我們早期也犯過‘好大喜功’的毛病，總想著用AI搞個大新聞，顛覆整個零售行業。結果都是事與愿違”李總坦承，后來他們學乖了，專注于解決一個具體、明確的小問題，比如優化某個門店的補貨效率，提升某個品類的銷售預測準確率等等，遠比構建一個包羅萬象的“工廠大腦”更容易現實。

因此，李總也得出了“小處著手，快速驗證，積累經驗，逐步推廣”更容易讓AI落地并產生價值的經驗。

3、對員工來說，AI工具的體驗，比模型智能更重要

“你搞的AI工具再智能，如果操作復雜、界面反人類，員工寧愿用回老辦法，也不會理睬你的新科技。”李總對此深有感觸，“我們曾開發過一個功能非常強大的AI輔助選品工具，但因為界面太專業，操作流程不符合門店經理的習慣，推廣效果很差。后來我們重新設計了用戶界面，讓它簡潔易上手，能無縫集成到他們現有的工作流中，采納率才大幅提升。

員工體驗才是王道。這既是設計思維中“以用戶為中心”的重要原則，也是李總的經驗之談。

他山之石，可以攻玉。聽完李總這15條“血淚教訓”，我覺得受益匪淺，相信也能給不少企業Boss或技術負責人帶來啟發。如果這樣，李總的2000萬學費和我的本次分享也就更有意義。