AI投入越多，企业反而越赚不到钱？

最近AI这个风口，吹得我都有点上头了。

动不动就是颠覆、革命，好像谁不聊AI谁就落伍了，仿佛这AI是点石成金的魔法。

最近刷到了IBM首席执行官Arvind Krishna的一个采访，他说：AI不是魔法，它本身并不能带来商业价值，关键在于如何将它融入企业流程、与现有系统对接，并由懂业务的人来驱动。

这句话，其实点破了很多企业对AI的迷思。

技术≠价值：AI的正确打开方式

Krishna用一个生动的比喻解释了AI价值实现的路径：很多企业建立了网站，但是真正改变商业的是将后台系统与前台业务连接起来，把定价、库存、供应链等后端数据融入销售流程。

这话让我想起了当年的互联网浪潮。

当时，很多企业只是跟风建了个网站，就觉得自己已经数字化转型了。

但真正成功的企业，是那些把网站和自己的核心业务流程深度融合的公司。

AI时代，其实也是一样的道理。

AI本身真的那么神奇吗？

AI本身不是特别神奇。它需要与企业的流程、系统深度融合，才能释放出巨大的生产力。

你想想，AI能干嘛？

搞个AI客服，7x24小时处理咨询，能省多少人力？响应速度嗖嗖的。

搞个流程自动化，把员工从重复劳动里解放出来，干点有创造性的活儿。

这些听着都特美好，对吧？

但是！

Krishna也说：AI是强大的，但如果要改造企业流程，不能只靠AI本身。

你还得投入精力将其嵌入现有工作流程，得和你的记录系统集成，最重要的是，得由了解客户业务的人来执行。

IBM也不是光说不练。

Krishna提到，他们自己内部就在以客户为零（ClientZero），说白了就是拿自己当小白鼠。

他们正用AI和自动化，把自己公司的运营流程改造个遍，把AI塞进了超过70个工作流里。

用自家的软件和咨询能力，先把自己武装起来，跑通了，验证有价值了，再拿这套东西去服务客户。

尽管AI潜力巨大，但要真正实现投资回报，企业仍需遵循一定的路径和原则。

IBM的研究显示，不同行业的企业在采用AI后，其ROI存在显著差异。

最有意思的是，研究发现只有约25%的AI项目达到了预期的投资回报。

近三分之一的企业在AI试点中获得了高达31%的惊人回报，但随着项目规模扩大，回报迅速回落至约7%，甚至低于企业资本成本（约10%）。

这说明了什么？

AI项目的成功并非一蹴而就，需要科学规划和持续优化。

那问题又来了，咱到底该怎么入局？

别一上来就想搞个大的，先从低风险的地方试试水。

客户服务和体验：这是最容易见效的。搞个AI聊天机器人，先解决那些翻来覆去的简单问题。成本降了，客户也不用傻等了。风险低，见效快。

软件开发：用AI辅助编码、测试、调试。这事儿IBM内部干了，生产力提升了45%...坦白说，这数字，属实有点吓人了。

企业运营：像采购、财务、HR这些流程，用AI去优化，减少人为错误和欺诈。

当然，这事儿还有个大前提：你的数据质量得过关。

数据一塌糊涂，AI再牛也是垃圾进，垃圾出。

你还得建个机制，死死盯住AI模型的输出，能及时纠偏。

只有这样，AI才能帮你做决策，而不是给你添乱。

IBMKrishna甩出了他们的五大要素，我听着...感觉还挺有逻辑，像一套组合拳：

客户信任(当个老实人)：这年头，数据和AI这，客户最怕耍流氓。IBM就拼命强调我们很透明、很可靠、讲伦理，确保AI决策符合道德规范，让客户敢用你。

灵活开放的平台：不把客户锁死在自家系统里。你想本地部署还是上云，你选。IBM还跑去跟各种伙伴合作（亚马逊AWS、微软、Salesforce...），搞生态，把技术无缝对接到别人的环境里。

持续创新(疯狂氪金研发)：这行当，不进则退。IBM也得砸钱搞研发，推新模型（比如那个Granite4.0）、新平台（watsonxOrchestrate），给客户提供一站式服务。

行业专长(别当门外汉)：光有技术不行，你得懂行。IBM吹自己有70多年的企业经验，懂金融、懂制造、懂医疗...知道人家痛点在哪。这种Know-how，才是把AI卖出价钱的关键。

广泛的生态系统(多交朋友)：一个人玩不转。上面第2点也提到了，就是到处合作、收购，朋友多了，路好走。

这套打法下来，好像是那么回事。

所以，聊了这么多，我最大的感触就是：

AI这阵风，真的别上头。

技术再新，太阳底下的商业逻辑还是那一套。技术是手段，赚钱才是目的。

你得把它按进你的业务流程里，让它给你实实在在地干活，不管是省钱（降本）还是赚钱（增效），总得占一样。

就像Krishna说的，AI不是魔法。它就是个工具，一个很猛的工具。

但你得是那个会使唤工具的人，还得知道拿这工具去修哪堵墙。

那些还在观望的企业，别再等什么完美的AI了。赶紧找个小地方，从客户服务、从内部运营开始，先玩起来。

别怕犯错，就怕你一动不动。