交付能力的不足是制约AI在企业落地应用的最大障碍

当前AI 技术正以前所未有的速度渗透到企业的各个领域，从客户服务、到数据分析，AI 被企业领导寄予厚望，希望其成为降本增效的利器。然而，理想很丰满现实却很骨感，尽管 AI 技术不断推陈出新，市场上的 AI 产品和解决方案琳琅满目，但很多企业在尝试引入 AI 工具时，遭遇了一个棘手的难题 —— 交付能力不足，这已成为阻碍 AI 在企业落地应用及发挥价值的最大障碍。

首先我们来谈一下什么是交付能力。

AI工具的交付能力是指企业或服务商将AI技术从概念验证（PoC）推进到实际生产环境，并持续优化、维护的能力。这一过程涉及需求匹配、数据准备、模型训练、系统集成、运维监控等多个环节。交付能力不足会导致AI项目延期、成本超支、效果不达预期，甚至最终失败。

在老杨看来交付能力分为内与外两种，很多人一谈及交付能力就会马上想到第三方软件公司，其实这是外部交付能力，企业往往忽视的是企业内部对于AI工具的承接能力，比如信息部门的技术能力、实施与推广能力、业务部门的应用能力等等，这些都属于企业内部的交付能力。

为什么说当前AI工具的交付能力不足？

从第三方软件公司来看目前存在的问题在于：

第一，AI产品很泛，但真正应用于垂直领域的场景却有限，即使有也需要长时间的场景验证及不断试错才能真正的去适配；

第二，AI产品大都以大模型及开箱即用的工具化模式存在，在应用环节对技术、对业务场景的理解要求较高，而软件公司或服务商恰恰缺乏也很少提供如传统软件一样的实施与指导服务，其实AI工具厂家也缺乏落地实施经验；因为AI工具从爆火到落地也没多少时间，软件公司其实也没多少成功经验与案例可循。

AI产品看似很简单，但应用有玄机。不同企业的业务场景千差万别，但现有的 AI 通用解决方案很难直接满足企业的个性化需求。企业需要投入大量的时间和资源，对 AI 工具在技术上进行反复调整和优化，才能使其真正适配自身业务场景。这种技术实现与适配的复杂性，极大地增加了项目交付的难度和不确定性。接下来老杨就来谈谈企业内部交付能力存在的问题。

1.技术实现的复杂性

很多企业领导以为AI应用很简单，买一台一体机就解决了所有的技术难题，就可让企业实现智能化，恰恰忽视了技术的复杂性。AI 技术并非简单的 “即插即用” 工具，其涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个复杂领域。在实际落地过程中，企业往往需要根据自身业务需求对 AI 技术进行定制化开发，这就需要企业必须拥有技术团队来解决技术适配性的问题，而这一条件足以让中小企业望AI而却步。此外并不是企业拥有了什么开源大模型就可以开发出符合企业的、好用的AI产品，这其中又涉及了数据安全的问题，比如访问权限控制，与其他软件产品的数据对接等等。

2.数据质量永远是最头秃的问题

优质的数据是 AI 模型发挥效能的基础。然而，当前大部分的传统企业在数据管理及应用方面存在严重问题，这对 AI 项目的交付产生了严重影响。比如企业内部的数据质量参差不齐，存在数据缺失、错误、不一致等问题，同时企业又缺乏数据治理能力，将这些低质量的数据输入到 AI 模型中，必然导致输出结果的不准确，说好听点是“AI幻觉”，其实也就是我们经常说的：垃圾进垃圾出，这就导致再优秀的AI 模型也无法为企业提供有价值的决策支持。以上这些企业数据的问题就使得 AI 项目在交付过程中需要花费大量时间和精力进行数据预处理和治理工作，严重影响了项目的交付进度和质量，无形中加大了交付成本。

3.AI人才短缺与协同问题

从以上我们不难看出AI 技术的专业性和复杂性决定了其落地需要具备专业知识和技能的人才支持。然而，当前企业很难招聘到既懂 AI 技术又熟悉业务的复合型人才。这使得企业在 AI 项目的开发、实施和维护过程中存在这样或那样的问题，比如因专业项目管理人员缺乏导致项目沟通不畅、管理不善、进度延误甚至失败。

此外，企业内部不同部门之间的协作障碍也会对 AI 项目的交付产生影响。AI 项目通常涉及多个部门，如技术部门、业务部门、数据部门等。这些部门之间由于职责不同、目标不一致，往往存在沟通不畅、协作困难的问题。技术部门关注的是如何实现技术功能，而业务部门更关心的是如何通过 AI 解决实际业务问题，提高业务效率和效益。如果双方缺乏有效的沟通和协作，就容易出现技术与业务脱节的情况，导致 AI 项目无法满足业务需求，无法顺利交付。

4.成本与效益的问题

AI 项目具有高度的不确定性和复杂性，这给项目管理带来了巨大挑战，加之企业缺乏专业的AI项目管理人员，仍然采用传统的项目管理方法，这就极易导致项目进度失控、成本超支等问题。最关键的是企业在投入大量资金后，可能无法在短期内获得明显的经济效益。这种成本与收益的不确定性，使得企业在进行 AI 项目投资时更加谨慎，也增加了项目交付的难度。

所以从以上我们不难看出交付能力不足最直接的影响就是导致AI 项目延误，这就导致企业在AI项目上的投入无法及时转化为收益，增加企业的运营成本。更为严重的是，项目延误可能会导致项目目标难以实现。随着时间的推移，企业的业务需求和市场环境可能发生变化，而原本制定的 AI 项目目标可能不再符合企业的实际需求，造成大量资金及人力成本浪费。这不仅会影响企业领导对 AI 技术的信心，还可能使企业在未来的数字化转型中更加谨慎，错失发展机遇。

那么如何提升AI项目的交付能力？

软件公司的AI交付能力不足，本质上是技术、管理、行业生态等多方面问题的综合体现。第三方软件公司除了在产品功能及实施能力上提升外，老杨认为已无更好的办法，而对于企业而言可以从组织建设、数据治理、项目管理方面进行改善，如何改善？很简单就是针对以上的那些问题进行改善。

综上所述，AI工具的潜力毋庸置疑，但能否真正发挥价值，老杨认为还是取决于企业的交付能力。只有解决需求匹配、数据质量、工程化部署和团队协作等问题，才能让AI从“实验室Demo”变成“生产力工具”，最终实现规模化商业应用。

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