從“看熱鬧”到“踩坑”再到“放棄”：AI在企業內到底怎麼推？
從領導層的高調拍板到項目推進的重重困境，AI在企業內部的落地之路並非一帆風順。本文將深入剖析企業在推廣AI過程中常見的問題，從目標模糊、場景虛空到數據混亂、人員錯配，再到員工牴觸情緒的產生，揭示AI項目在企業內部水土不服的根源。
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AI火了這麼久，你的企業真的“用”起來了嗎？
從今年DeepSeek爆火開始，幾乎每個公司都在談“AI+”，領導層開會討論AI轉型，IT部門忙着接入大模型，產品團隊也開始寫提示詞、訓練模型等等。
但幾個月過去了，有多少企業真正把AI落地爲生產力工具？有多少員工除了“看演示”之外真的用它解決問題？有多少團隊“興高采烈立項”，最後悄無聲息下線？
爲什麼AI在企業內部看起來風風火火，實際效果卻差強人意？問題到底出在哪？
我們今天就從“看熱鬧”、“踩坑”，一直聊到“放棄”的全過程，抽絲剝繭地看清企業AI應用背後的邏輯陷阱，幫你避坑、走通這條難但值得走的路。
AI項目在企業內部爲何水土不服？第一，表面風光，內裡混亂
企業內部最常見的AI推廣模式可以總結爲四個字：領導拍板。老闆看到別家公司做AI應用了，立馬問技術負責人：“咱們有沒有？”
如果還沒有，就迅速安排項目，成立“AI創新小組”，上報“AI年度計劃”，做一份PPT展示“AI願景藍圖”。
但真正開始推進時，問題接踵而至：
目標模糊：到底是降本增效、提升體驗、還是內部創新？每個部門說的不一樣。
場景虛空：很多團隊硬找一個看起來像是能用AI的地方，比如“智能客服”、“知識問答”，但沒有任何業務基礎和用戶需求。
數據混亂：AI最依賴數據，但大多數企業的數據孤島嚴重，業務部門數據標準都不一致，別說訓練模型了，連導出CSV都困難。
人員錯配：派幾個不懂AI的PM負責調度幾個沒時間的算法工程師，做出一個誰也用不了的“智能助手”。
企業內部推廣AI，最容易犯的錯誤，就是把AI當作一個短期項目在做，而不是一種能力遷移在推。
項目有明確節點、結項時間和可視化成果；而AI的本質，是逐步滲透業務流程、重新定義工作方式。
這就像“企業信息化”剛開始時，很多人也只會在辦公室裝個OA系統，然後說“我們數字化了”。而AI不是工具的堆砌，是流程的重構和思維方式的改變。
第三，成本高、效果差、員工煩
更扎心的是，很多AI推廣項目會帶來一個副作用：讓員工產生牴觸情緒。
因爲這些項目：
改變了工作方式，卻沒有提升效率；
增加了彙報負擔，卻沒有優化流程；
標榜“輔助決策”，卻處處被管理層當成考覈工具。
久而久之，大家對AI的認知就從“技術創新”變成“又一個KPI工具”。這時候AI不僅不能提升生產力，反而變成了組織摩擦的新來源。
AI項目落地失敗的底層原因是什麼？
你可能聽過這樣一句話：“企業不是不想轉型，而是轉型的激勵結構不成立。”
同樣的道理放在AI落地上也一樣。很多企業看上去在“認真推進”，但其實更像是一次次“展示性改革”，既沒有深度嵌入業務，也沒有形成閉環反饋。
那麼問題出在哪？我們從底層組織邏輯說起。
中層不敢動，高層只要樣子
AI落地最大的問題，不是技術不能用，而是沒人真想用。
高層往往出於“跟上趨勢”的考慮，希望看到一個“我們也在搞AI”的外顯成果，比如年終總結裡的亮點PPT、一份AI戰略白皮書、一兩個看起來很酷炫的智能應用Demo。
但真正能推動業務的人，是中層。而中層面臨的困境是：
用AI，不一定提升部門績效，但一定會“打破原有路徑依賴”；
不用AI，沒人追責，還省事、風險低。
這就出現了一個荒誕的場景：領導要推進，部門要配合，團隊要展示，但誰都不想真用。
業務和模型“兩張皮”
以DeepSeek爲例，很多企業在內部推廣時，會接入API，做出一個“知識問答助手”或“智能工單推薦系統”，界面美觀、響應也快，但業務部門反饋卻是：
“它回答的問題都太淺，根本用不上。”
“我們數據不標準，它學不到東西。”
“讓它推薦，最後我們還得人工校驗一遍。”
爲什麼？
因爲業務和模型壓根沒綁在一起。
AI模型不是萬能鑰匙，它是認知型工具，必須嵌入業務流程中，才能產生價值。比如用DeepSeek來生成運營日報，如果不和真實數據接口打通，只是讓它從歷史文檔中“拼湊摘要”，那出來的結果永遠只是“看起來像對的”。
一旦落不了地，項目就會變成“表演”。很多PM在彙報時只展示AI工具“能做什麼”，而不是它“做成了什麼”。
說了這麼多，企業內部到底該怎麼推？
關鍵講清楚三件事：由誰來做、做什麼準備、用什麼方式。
第一，由誰來做
很多企業內部推動AI的第一步是——找一個“試點場景”。
這看起來合理，實則誤區很深。因爲你會發現：
你選的場景是“公司最想解決的問題”，但不一定是AI能解決的問題。
你找的部門是“最有資源的”，但不一定是“願意改流程”的。
你希望的結果是“模型效率高”，但實際中數據結構亂、接口拉不通、流程不配合。
真正靠譜的起點，是找到“一個願意嘗試的人 + 一個剛好能落地的點”。
比如一個市場部的內容運營負責人，日常要寫海量文案，但自己苦於素材枯竭、節奏太快，如果給他接入DeepSeek的提示詞模板、生成邏輯鏈，能夠節省60%的寫作時間，那麼你只需要一週時間做個demo，他自然會天天用。
這類“局部剛需 + 使用者痛點 + 技術易落地”的組合，纔是AI在企業內真正的“起根”機會。不是全公司都AI化，而是找到第一個真心擁抱它的人。
第二，做什麼準備
傳統AI項目大多是“項目制”：上馬、實施、驗收、關賬。這樣做CRM系統、做OA平臺是沒問題的，但做AI一定死。
爲什麼？
因爲AI項目是不斷迭代和反饋的“認知系統”，不是一錘子買賣。
那應該怎麼改？
企業要有產品型的內生機制，也就是把AI應用當作一個“持續生長的產品”來運營。
具體建議如下：
1. 建立“AI能力組”而不是“AI項目組”
項目組只爲一次性交付負責；能力組是長期負責“讓AI越來越好用”。
比如組裡包含：prompt工程師、業務產品經理、數據負責人、模型接口負責人、內部培訓人員。他們不是負責一次性交付，而是圍繞一個目標長期打磨。
2. 強化AI使用數據反饋機制
你要知道這個工具用了沒有？誰在用？用得頻不頻？出了哪些問題？
如果沒有這套反饋機制，那AI工具就是孤島，最後只能淪爲“PPT產品”。
3. 用“內部產品思維”來運營AI應用
不是上線了就完事，而是像運營一個SaaS工具一樣，建立使用者畫像、迭代功能、做培訓、收集需求、寫使用手冊、設置SOP。
這不是項目，這是“內生產品”。
舉個例子，一個企業的法務團隊通過DeepSeek訓練內部合同審覈助手，第一版上線後準確率只有60%。他們沒有急着推廣，而是先找核心法務人員反覆測錯、打標籤、調規則，三個月後才逐步擴大範圍。這個過程雖然慢，但成果非常紮實，最終全團隊使用率達到85%，並主動提出功能迭代建議。
這就是產品型組織的典型特徵：一開始慢，但會越走越快。
第三，用什麼方式
很多人以爲AI是一個外來工具，拿來插入原有流程。
比如你做日報，本來是人工寫，現在要求你先去調用一個AI腳本生成草稿，再自己修改。
這種方式非常容易被員工牴觸，因爲他們會覺得：“你沒幫我省時間，還多了個事。”AI要真正落地，必須融進原有流程，降低認知負擔，而不是成爲一個額外任務。
具體做法包括：
低侵入性設計：別逼員工跳到另一個系統裡用AI，在他們熟悉的工作界面中嵌入調用能力，比如在Excel中一鍵調用DeepSeek生成數據洞察，在工單系統中自動提示答覆草稿。
自動化優先於智能化：比起讓員工主動“問”AI，不如讓AI先自動“做”一點事，再讓人來確認。
培訓和文化要配套：AI是一種新語言。如果你只把工具推給員工，但不給他們“如何問”、“問什麼”的提示模版、使用手冊、錯誤糾正機制，那員工就會覺得這是“我學不會的東西”。而一旦他們產生失敗體驗，使用率就會雪崩式下滑。
AI，不是一次爆改，而是一場長期的軟重塑。
別再把AI當成項目、也別當成裝飾，更別隻當成戰略口號。
企業內部真正落地AI的方式，不是去追風口，而是要耐心構建一個“讓AI自然紮根的土壤”。
真正的AI應用，不是演示，而是默默提高效率；不是花哨，而是實用到讓人離不開；不是領導喜歡，而是員工願意。
希望帶給你一些啓發，加油！
本文來自微信公衆號：柳星聊產品，作者：柳星聊產品
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