刚刷到一则新闻，某中型企业为求突破砸下数百万搞AI项目，满心期待业绩飞升，结果销量不增反降，老板急得焦头烂额。当下AI风潮正盛，类似这样“白花钱”的案例不在少数。你所在的企业，是否也在AI投入的漩涡中挣扎？可以在评论区分享你的经历。
AI热潮席卷，企业蜂拥入局，却大多铩羽而归。
一方面，技术与业务需求错配严重。许多企业盲目追新，引入复杂AI系统，却未考量与自身业务的契合度。比如传统零售企业上线AI智能选品系统，由于数据不精准、业务流程不匹配，不但没优化选品，反而扰乱原有业务秩序，超7成企业存在类似问题。
另一方面，数据质量差是大难题。AI依赖海量优质数据，可不少企业数据管理混乱，错误、缺失数据频发，导致AI决策频频失误。就像一家电商公司，因客户信息混乱，AI推荐的商品与客户需求南辕北辙，客户流失严重。
“很多用户在使用AI技术时反馈：‘本以为抓住了救命稻草，没想到是竹篮打水。’”这反映了企业在AI应用中的无奈。
不过，也有企业成功破解AI应用密码。
一家物流企业引入AI智能调度系统时，方法值得借鉴。他们先组织跨部门团队深入分析业务流程，精准找出运输成本高、配送效率低等问题所在。再与供应商深度合作，结合企业实际数据和业务逻辑定制系统。同时，建立严格的数据审核机制，保证数据质量。系统上线后，运输成本降低25%，配送效率提升30%。
这表明企业应用AI要找准痛点、量体裁衣、重视数据管理。“让AI服务于业务，而非业务迁就AI。” ——行业资深专家
企业若想用好AI，可参考以下建议：
✨精准规划需求：组织各部门研讨，分析业务全流程，明确要解决的核心问题与期望效果，为AI应用精准定位。
?慎重选择技术：调研市场，评估供应商技术实力、行业经验，优先选择适配业务、可灵活定制的方案。
?严格数据管理：建立数据标准与管理制度，定期清理、更新数据，保障数据的准确、完整与安全。
AI应用之路道阻且长，但只要方法得当，就能变“烧钱黑洞”为“盈利法宝”。
