企業(yè)在推進(jìn)AI技術(shù)落地時(shí)，常陷入兩大誤區(qū)：一是過度投資硬件設(shè)備，二是盲目依賴未成熟的人工智能平臺(tái)。這些誤區(qū)往往源于對(duì)技術(shù)能力的誤解和急于求成的心態(tài)，最終導(dǎo)致資源浪費(fèi)與效果不及預(yù)期。

下文就兩大常見誤區(qū)與三大落地方向展開。 

許多企業(yè)誤認(rèn)為AI部署必須配備頂尖算力設(shè)備，如高價(jià)GPU和大型服務(wù)器。

然而在實(shí)際業(yè)務(wù)中，大量日常場(chǎng)景（如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析、文本處理等）并不需要超大參數(shù)模型支撐。輕量化模型在降低硬件成本的同時(shí)，往往能實(shí)現(xiàn)80%以上的基礎(chǔ)需求覆蓋。

若盲目采購(gòu)高性能硬件，不僅增加設(shè)備購(gòu)置和維護(hù)成本，還可能因算力過剩導(dǎo)致資源閑置。

02盲目購(gòu)買人工智能平臺(tái)，期望一步到位

部分企業(yè)將AI平臺(tái)視為“一站式解決方案”，認(rèn)為其能快速實(shí)現(xiàn)復(fù)雜應(yīng)用的開發(fā)。

但現(xiàn)有平臺(tái)的成熟度參差不齊，技術(shù)瓶頸普遍，功能覆蓋范圍有限，且迭代速度較快。若缺乏對(duì)自身業(yè)務(wù)需求的深度梳理，直接引入外部平臺(tái)可能面臨二次開發(fā)成本高、系統(tǒng)兼容性差等問題。

務(wù)實(shí)推進(jìn)AI落地的三大方向

01以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為錨點(diǎn)，分階段驗(yàn)證價(jià)值

優(yōu)先選擇高頻、高成本、人工參與度高的場(chǎng)景作為試點(diǎn)（如文檔審核、智能客服），通過小規(guī)模驗(yàn)證明確AI的實(shí)際提效空間。

建立“試點(diǎn)-驗(yàn)證-擴(kuò)展”的迭代路徑，避免一次性大規(guī)模投入，降低試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。

02強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理能力

AI模型的效能高度依賴結(jié)構(gòu)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。企業(yè)需優(yōu)先建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，完善數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和存儲(chǔ)流程，消除數(shù)據(jù)孤島與合規(guī)隱患。

在制造業(yè)、金融等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響缺陷檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等關(guān)鍵場(chǎng)景的落地效果，需將數(shù)據(jù)治理作為AI部署的前提條件。

03平衡技術(shù)投入與長(zhǎng)期規(guī)劃

初期采用輕量化模型和云服務(wù)降低硬件成本，逐步根據(jù)業(yè)務(wù)需求升級(jí)算力資源。

建立技術(shù)、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的協(xié)同機(jī)制，避免孤立決策。例如，IT部門需與業(yè)務(wù)部門共同定義需求優(yōu)先級(jí)，財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)需參與ROI測(cè)算與預(yù)算規(guī)劃。

企業(yè)部署AI的本質(zhì)是通過技術(shù)賦能業(yè)務(wù)價(jià)值，而非追求技術(shù)本身的先進(jìn)性。只有以實(shí)際需求為導(dǎo)向，平衡短期投入與長(zhǎng)期規(guī)劃，完善數(shù)據(jù)與組織能力建設(shè)，才能避免資源浪費(fèi)，真正實(shí)現(xiàn)“少花錢辦大事”的目標(biāo)。