这些数据告诉你AI从认知到落地全过程

AI很火，企业领导也对其寄予厚望，但当前很多企业对AI仍属于看不懂、摸不透、胡乱建的状态，那么如何理解AI、正确的认知AI、如何创建具有自身企业特色的AI建设之路、如何少踩坑少走弯路？为此老杨特做了全国范围内的AI应用及能力调研（），现将报告精华部分总结整理如下，用报告里的数据告诉你AI如何从认知到落地全过程。

如何正确认知AI？

AI始于认知，超过四分之三的受访者对 AI 概念及原理的了解仅处于 “一般了解” 层面，这表明当前 AI 技术在企业中的普及主要停留在应用层认知，公众或企业用户对其底层逻辑，如算法原理、技术局限等，缺乏深入理解。对于大部分传统企业而言，更关注工具效果而非技术细节。所以不难看出AI在企业的落地仍存在较大的认知鸿沟，因此为了便于后期的顺利落地少走弯路，企业在认知阶段需加强培训和技术透明度，以避免后期领导及员工过度依赖或产生误解。很多企业数字化项目或者AI项目实施失败，最大的问题就是过度解读产生不切实际的要求。

面对风头日盛的AI技术企业领导与员工是何态度呢？

多数企业领导层对AI 技术持积极态度，但重视程度参差不齐。仅 36% 的企业领导对 AI 技术制定长期战略，41% 关注短期效益，22% 尚未明确态度。从这一现象我们不难看出多数企业仍将AI视为工具而非战略能力，缺乏系统性布局；而行业认知差异明显，技术驱动型公司更倾向长期投入，传统企业多持观望态度；最重要的是AI价值尚未在部分行业形成清晰共识。

员工对AI应用的态度呈现"中间大、两头小"的分布特征：近半数持中立观望态度，32%积极支持，20%明确抵触。这一现象折射出三个深层问题：

首先，中性态度占主导说明多数员工对AI的认知仍模糊，既期待效率提升又担忧技术风险，这种矛盾心理源于企业缺乏清晰的AI战略沟通；

其次，两成抵触情绪反映部分岗位面临替代焦虑，尤其是重复性工作从业者；

再者，三成支持者多集中于技术部门，凸显内部认知分化。

建议企业通过透明化AI部署规划、开展技能再培训、建立人机协作新规范等措施，将"沉默的大多数"转化为技术革新的积极参与者，否则可能因组织共识不足而影响落地成效。当前阶段，员工心态已成为比技术本身更关键的转型变量。

那么当前AI的应用是否取代了大量的工作岗位？

近九成受访企业表示AI仅作为辅助工具使用，未发生岗位替代现象。这表明当前AI应用仍处于人机协作的初级阶段。因此不难看出，现有AI技术更擅长特定任务，尚不具备完整岗位能力；当前企业对AI的应用聚焦于效率提升，而非组织变革；同时从数据中不难看出人机协同模式更易被员工接受，阻力较小；因此未来随着技术进步，AI或将从"辅助"转向"部分替代"，但短期内企业仍需重点培养员工与AI协作的能力。

AI呼声如此之高，有多少企业真正去落地呢？有哪些落地场景？

近半数的受访企业（46.27%）表示处于 AI 产品试用阶段，但也仅仅是试用免费 AI 的产品；37% 的企业进入实际应用阶段，从整体来看，AI 在企业中的渗透尚处于早期。那么是什么原因导致以上结果呢？从数据看出多数企业处于成本控制阶段，可能受限于技术能力、预算或对ROI的谨慎评估；这就可能导致两个极端，当一些企业受成本影响还在考虑上不上AI项目的时候，一些企业已经利用AI技术积累了丰富的经验并产出了价值，这种认知与成本问题导致的技术与价值鸿沟将会越来越明显。

公文写作和知识库搭建以70.15% 的高比例并列成为当前 AI 产品应用的最核心场景，说明当前企业对AI的需求集中在效率提升与知识管理两大场景。一方面，公文写作的高占比反映行政流程自动化是普遍痛点，AI在标准化文本生成、格式校对等环节能显著减少人工成本；另一方面，知识库搭建的普及则体现企业对数据资产整合的迫切需求，AI在文档分类、智能检索、信息沉淀等方面发挥了基础设施作用。这一现象表明，企业对AI的早期应用更倾向于轻量级、易落地且能快速见效的工具，相比核心业务，此类辅助性场景试错成本低，适合企业初步验证AI价值；而非复杂决策型功能。

企业落地AI采用哪种部署方式更合理？

当前大部分的传统企业应用AI首要考虑的问题就是：数据安全，从调研的数据来看近半数企业（47.76%）选择本地部署模式，高于云端和混合云部署方式，这体现了企业对数据安全和业务可控性的高度重视。从中我们也不难看出：大部分企业更倾向本地部署以保障数据安全风险；同时企业对核心业务数据的敏感性超过对云端便捷性的需求；而混合云虽能平衡灵活与安全，但技术复杂度限制了普及速度。在未来随着云安全技术提升和行业标准完善，混合云模式或成为主流过渡方案，但短期内本地化部署仍是关键领域首选。

企业与AI供应商依赖程度

当前的AI市场仍处于技术普惠阶段，多数企业选择"拿来主义"以降低研发门槛和试错成本。虽然部分技术实力较强的企业正尝试构建自主AI能力，但完全自研仍受限于算力、数据和人才壁垒。因此在这一过程中任何企业都离不开供应商，但矛盾的是与供应商关系太紧密有被技术绑架的风险，完全脱离供应商又不现实，调研数据显示，企业对AI技术供应商的依赖呈现三足鼎立格局：34%完全自研（但不排除部分使用免费AI软件的企业）不需要供应商服务，27%主要依赖供应商，34%选择混合模式。这一分布反映出：技术能力强的企业倾向自主可控，避免供应商锁定；而资源有限的企业（如中小企业）更依赖外部技术输入，以快速实现AI落地，而混合模式成为平衡成本与自主性的理性选择，凸显出企业在AI战略上的差异化路径。未来随着技术成熟，混合模式或将成为主流，但核心技术的自主权争夺将持续加剧。

企业在落地AI过程中存在哪些问题呢？

调研数据显示问题如下：

1.技术人才短缺：

技术人才短缺与数据质量不足并列成为AI 应用的最大障碍，均占比 28.36%。技术人才缺口严重制约了 AI 专业能力的规模化供给。

2.员工基础能力不足：

从调研结果看出AI技术门槛较高，与多数企业岗位技能不匹配；同时很多企业内部培训体系尚未跟上技术发展；在应用层面AI应用可能集中在少数技术部门，未下沉至业务一线。

3.数据质量问题：

数据质量不足暴露了企业数据治理体系的薄弱，历史数据碎片化、标注缺失等问题影响了模型效果，如这一问题得不到改善，企业极有可能陷入“有算法无数据"的困境。

4.组织架构不合理：

数据显示，当前AI落地仍被普遍视为技术驱动型任务，而非企业级战略。这一现象说明：AI尚未深度融入业务流，仍停留在技术实施层面；而企业内的跨部门协同机制不足，业务部门参与度低；同时企业也缺乏既懂技术又懂业务的复合型人才。

5.培训体系不完善：

多数企业尚未将AI能力建设纳入常态化人力资源规划，且培训缺乏系统性，可能与业务场景结合度不足；虽然有部分企业对AI培训的紧迫性认知增强（19%计划开展），但执行仍滞后。

6.应用效果不佳：

56.72% 的受访企业认为 AI 技术应用效果尚未显现，主要原因包括技术供给与业务需求错位、实施方法论不成熟以及预期管理失衡。表明当前AI技术落地仍面临显著的价值兑现瓶颈。这一现象主要源于三方面矛盾：

其一，技术供给与业务需求错位，许多企业盲目跟风部署AI，却缺乏清晰的场景规划；

其二，实施方法论不成熟，数据准备、流程改造等配套工作不到位；

其三，预期管理失衡，部分企业高估AI的短期回报。

7.伦理审查缺失：

超过六成（61.19%）的受访公司未建立 AI 伦理审查机制，对数据隐私、算法偏见等风险缺乏系统性管控。

如果以上问题得不到改善，那么企业的AI项目失败风险将大大增加，除了以上原因业务需求不明确是AI应用失败的最核心原因。调研数据显示，业务需求不明确以87%的压倒性占比成为AI项目失败的主因，远超技术可行性（47%）、部门协作（31%）等障碍，因此企业必须建立"业务需求驱动"的AI实施方法论，通过业务流程再造、跨部门协同机制和MVP验证闭环，确保AI解决的是真问题而非伪需求。否则，再成熟的技术都难以避免沦为"空中楼阁"。

那么AI在企业成功落地的核心因素有哪些？

高质量数据是AI成功落地的首要核心因素。调研数据显示，AI落地的核心要素依次为高质量数据（80%）、领导战略决心（74%）、复合型人才（67%）和投入成本（61%），反映出企业AI应用已进入"要素驱动"的深水区。因此企业需同步构建这四大支柱，任何短板都将成为制约AI价值释放的瓶颈。老杨认为在当前阶段，数据治理与领导力或是比技术本身更关键的胜负手段。

同时业务场景匹配度和数据采集与清洗是AI 技术应用中亟需改进的核心环节。因为数据质量和管理粗放严重制约AI模型效果，所以在AI落地过程中企业需从"技术导向"转向"业务驱动"，通过建立场景筛选机制和数据治理体系，确保AI解决真问题、用好真数据，而非停留于实验阶段。只有打通这两个关键环节，AI才能实现从"能用"到"好用"的价值跨越。

那么在未来企业该如何把握AI的趋势与方向？

软件系统开发和数据基础设施建设成为大部分公司未来 AI 投入的重点方向，两项均有超六成企业选择，远超其他选项比例，这体现出基础能力建设在AI战略中的核心地位，反映出行业正从"单点应用"转向"体系化能力建设"。企业需要认清的是要从现在开始为长期智能化转型打基础，而非追求短期技术噱头。

业务理解能力与数据治理能力被视为未来 AI 人才最核心的竞争力，企业需要 “技术 + 业务 + 数据” 的复合型人才。超过62%的企业将业务理解能力列为第一位，且数据治理能力在第二位占比高达45%，表明企业更关注AI人才将技术落地到实际业务场景的能力，以及数据管理与规范化的基础支撑作用。

当前AI 落地以提升运营效率和降低人力成本等短期见效的目标为导向，未来需平衡短期收益与长期价值，重视风险管控等领域。

最后老杨建议企业：

1.强化需求导向：

以业务价值为核心，精准定位 AI 应用场景，避免盲目跟风，加强业务部门与技术部门的协作。

2.提升能力建设：

加大人才培养与引进力度，构建完善的数据治理体系，提升自主研发与生态协作能力。

3.完善治理机制：

建立健全 AI 伦理审查机制，将 AI 安全纳入企业数字化审计体系，确保风险可控。

AI技术落地已进入“深水区”，企业需构建“场景精准化、能力体系化、治理前瞻化”的战略框架，方能实现可持续竞争优势。

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