AI应用进入中场，下一步该怎么落地

经历了年初的喧嚣，老板们也终于发现身边并没有哪个竞争对手使用AI以后一骑绝尘，终于没有了掉队的风险，因此热情大幅降低。加上身边各种AI出洋相的笑话和投资没有回报的案例，在MIT报告出炉后，“AI在企业短期内很难实现价值”这一论点，逐渐成为了主流。好处是，老板不会再一日三催CIO们部署AI，坏处是，CIO们的地位又开始直线下滑了。

我们认为，这正是企业AI应用进入中场的典型表现，就如同一场球赛，上半场你争我抢，充满了爆发力，但大家都没有什么建树，那么中场就变得特别重要。中场有足够多的时间进行反思，重新布局。但是别放什么大话，你要行，上半场你为啥不进几个球呢？

今天，让我们在企业AI应用的“中场”来对过去做一个复盘，对未来做一个规划。

复盘：为什么AI应用之前没有产生价值？

1） 高速迭代的工具。AI出来时间并不长，以国内真正人人可用、用得起的Deepseek为标准，也才半年时间。周边的配套工具，部署工具，接口工具，正在快速完善。就以大家熟悉的Linux为例，以前每周都有新内核（Stable）发布，但更多是作为爱好者的玩具，直到2006年发布2.6.16的LTS版本（长期支持内核），才正式拉开了商用的大幕。AI工具也是一样，过于高速的迭代，使得企业很难保护自己的软件资产投资，这个问题只有时间能够解决。

2） 自研VS三方。MIT报告里特别提到了，自建系统失败率67%，采购专业工具失败率33%，这是因为在AI技术刚出来的时候，企业里的基础技术人才储备远远比不过专业三方，企业里大多是应用级人才，在AI技术尚未完全成熟的环境下，作用有限。从投入产出比而言，AI专业三方企业的投入，获得的是市场前景带来的高资本溢价，企业的投入回报大多量化的效率利润，两者不可同日而语，自然也就带来了技术水平的差异。

3） 没有场景。在AI上半场，更多的是宏观叙事：AGI、AI对社会伦理的挑战、未来是人统治AI还是AI统治人类...等等。而落到企业具体场景上，则必须满足：

• 人无法做，或者成本极高；
• 刚需，没有就不行；

但作为一个成熟的企业，在行业耕耘已久，很难再留下如此明显的漏洞场景给AI。加上国内外的经济形式，人工较为廉价，如果再综合考虑人类可以“承担责任”这一重大优势，AI落地找不到场景就变得很正常了。

4） 熟悉业务。通用AI是不可能满足业务需要的，因为他不懂业务。AI落地时的困境就在于：懂AI的人不懂业务，大多也不屑去了解业务；而懂业务的人，大多没能力去了解AI。AI的能力来自于知识，企业都没有成体系的知识，怎么能用好AI呢？

所以总结一下，工具未成熟，缺少真实大规模应用场景是外因，内因是缺乏知识体系。另外，把AI当成了普通系统，以为可以自研，技术能力不匹配，导致了失败。

那么下半场该怎么开始？

上半场里我们最深刻的教训就是需要构建“知识体系”，其次就是要找到场景，最后是要找合作伙伴一起推动。

关于构建AI知识体系，可以参考我之前的数智库建设的文章，在此不做展开。我们重点讲讲场景。

毛主席说过，从群众中来，到群众中去，其哲学内核就是“智慧与创造力源于大众的实践”。Linux操作系统的创始人Linus说“Given enough eyeballs, all bugs are shallow.”（只要有足够多的眼睛，就可让所有问题浮现。）

因此最好的场景就在用户身边，而不是顾问的口中。如果一个顾问，跑到办公室，吹着空调和你大谈场景优化，这大抵是一个骗子，不真正的和企业每一个高管进行2小时的访谈，不到一线的每个岗位去呆一两天，所有的方案都只能是纸上谈兵。

那么我们怎么办呢？答案就是企业内部的AI创新大赛：

三方厂商并提供工具平台及底层技术支持， IT部门提供技术指导及环境部署，一线业务找到愿意尝试的年轻人，开展AI创新大赛。

以下是某企业内部应用AI的创新大赛案例：

鉴于很多IT可能没有在公司举办创新大赛的经验，可以问一下HR，也可以问一下Deepseek，Prompt如下：

如何在企业内组织一个成功的AI创新大赛，需要注意什么细节，给出详细的设计方案。过程中IT部门需要怎样配合？可能产生哪些费用？

让我们对下半场的AI落地做一个小结：

• 首先是好的合作伙伴，不建议开源平台和工具，因为没有支持和服务。伙伴的规模也不要太大，否则店大欺客，你是他的小白鼠，你的修改需求往往会遥遥无期。
• 其次，IT要把自己变成裁判员，来推动AI落地，可以通过组织AI创新大赛的形式来进行，过程中IT需要和合作伙伴一起做好服务工作。
• 最后，企业的知识库建设是一个持之以恒的工作，尽快开始，不要停下。

以上的工作都完成了，我们可以说，已经为AI做好了准备，剩下的，只是等AI工具成熟，等真正机会的到来！毕竟，机会是给有准备的人准备的。