面对老板对AI的高期望、高要求，CIO如何破？

近日在群内看到某企业CIO的求助内容，大致内容如下：

该企业CIO负责集团的数字化及AI业务，在业务数字化规划方面比较清晰，但唯一头痛的是对于AI的应用还很模糊，不知道如何下手，经考察后发现目前也只能做一些简单的、相对成熟的应用，但领导对AI的应用要求又很高，怎么破？

随着AI技术的迅猛发展，领导对AI的要求也在日益高涨，特别是一些老板参加了某场关于AI的会议之后回来更是希望马上落地、马上见效，甚至幻想一夜之间企业进入智能化。这就是典型的“AI焦虑症”，老板又将此“焦虑”变成压力传导至信息部门，最后让CIO们面临“三高”（高期望、高要求、高性价比）的困境。怎么破？

AI落地的困局

AI如迷一般的存在，向往的人趋之若鹜，想尽一切办法要实现，而躬身入局的人则如履薄冰，深知其背后的技术边界与落地复杂性，如冰火两重天般的存在。对于大部分传统企业而言，老板对AI的期望很高，但对技术的认知却停留在概念层面，导致需求与现实脱节，让CIO们头痛不已，只能硬着头皮来完成“不可能任务”，同时在高期望下又要面对老板的高要求，比如应用AI技术以后必须裁员多少、提效多少，要在极短的时间内看到效果。最致命的是一些老板认为AI既然是降本提效的利器就理应低成本甚至零成本实现，忽视了技术投入、数据治理和人才储备这些核心环节。这就导致企业做AI项目“有心无力”，陷入“既要马儿跑，又要马儿不吃草”的尴尬境地。CIO们也被折磨的欲哭无泪，只能在夹缝中艰难推进，或者随便找个工具应付了事，结果自然难达预期。

当前AI在企业落地的困境在于缺乏场景，即：

1.缺乏应用场景的融合；

2.缺乏价值场景的体现；

3.缺乏解决业务痛点的能力；

4.缺乏完整的落地方法论支撑；

也就是说当前大部分传统企业在AI应用上存在功能碎片化、场景碎片化、价值碎片化的状态，难以形成系统性突破。这种场景是不是似曾相识，企业信息化时代存在的问题在数字化时代没有解决，如今在AI时代又重复上演。

如此困局谁之过？

老杨认为造成如此困局，责任不在CIO，也不在技术本身，更不在于老板，而在于AI过热导致的认知失衡。资本与媒体的过度渲染，让AI被神化为万能钥匙，虽然AI技术在某些领域确实能力惊人，甚至颠覆了某个岗位，但并不意味着它能即刻解决所有企业问题。仔细分析你会发现当前AI技术能解决的场景都是集中在数据密集、规则明确、重复性高的任务场景，比如智能客服、知识库等，而对于复杂的管理场景、业务决策、跨系统协同等仍存在显著的局限性，比如有的企业领导认为AI无所不能，甚至可以取代程序员，这种认知显然过于理想化。AI能显著提升编程效率不假，但无法完全替代程序员的系统设计能力与业务理解深度。老杨认为AI技术所展现出的能力确实代表了技术进化的方向，AI技术渗透至企业各个角落已是大势所趋，但在落地过程中真正的挑战不是资金、不是技术而是如何将技术与业务深度融合，如何实现人机协同，而非如某些老板所想让AI完全替代人力。

AI落地企业价值难体现的根源

其实这些大家都懂得，但老杨还是总结一下：

第一，认知：

老板及企业高层对AI的认知偏差，传统的思维定式与急功近利心态导致对AI价值期望过高，总希望用AI解决所有问题，忽视了AI技术落地应用过程的复杂性，贪大求全的思维导致小试点看不上，大项目做不起又推不动，导致项目陷入“高不成低不就”的僵局。

第二，组织：

首先缺乏的是技术组织，企业并没有建立起支撑AI技术发展的技术团队，总想借助软件公司来实现AI落地，结果不是在技术上被忽悠，就是在实施中被坑；其次，缺乏跨部门协同机制，在当前大部分的传统企业中AI技术与业务处于对立割裂状态，业务部门对AI工具既不信任又“敌对”，还不愿配合数据提供，技术部门则因不了解业务需求而闭门造车，最终导致AI项目脱离实际场景，难以产生实效。

第三，基础：

老杨这里的基础既有技术基础，又有管理及数据基础，当然最重要的是资金基础。为什么AI客服频频被用户吐槽，听到AI客服就想骂娘，根源还是在于企业的管理问题；为什么当前一些企业做了AI知识库这个最通用最简单的应用却效果不佳，最大的问题还是数据基础薄弱，乱七八糟的数据都往AI服务器里塞，把服务器当成了垃圾场，自然就无法产出高质量的回应；为什么有的企业AI项目做了一年就不做了，最大的问题是烧不起钱了，难以为AI持续投入了。

第四，生态：

其实目前为止AI的生态还极不成熟，技术更新换代快，让企业难以选择稳定可靠的技术路径，开源与闭源方案混杂，兼容性差，落地成本居高不下。同时，行业内又缺乏成熟完整的方案供借鉴，导致企业试错成本高，价值体现不明显。同时一些AI软件厂家虽然开发出了一些工具产品，但问题就在于这些厂家对企业的应用场景理解不深，只堆技术不入场景，中看不中用，由于缺乏深度的应用场景，又导致这些AI产品面临着“有技术无场景”的尴尬局面，变成了软件公司的“自嗨”。

所以我们不难看出企业AI落地难的本质，既有技术问题，又有管理与认知问题问题，更有整个市场生态的问题，并不是一蹴而就的简单工程，那么问题来了，文章开头提到的面对领导对AI的高要求如何破局？

难道让CIO去和老板说“老板，AI不是万能药，它解决不了所有问题，AI项目要缓缓”？显然不能！

怎么办？

老杨建议如下：

1.先走出去学习行业标杆，实地调研已成功落地AI应用的企业，了解其实施路径与真实场景：

少看PPT，

少听软件公司的最佳案例，

多看技术运行的系统，

多听对方踩过的坑和教训，

问清楚对方实际投入了多少资源，产出比是多少，

然后根据自身的业务痛点询问对方解决建议；

2.然后与业务部门一起深度沟通明确AI落地的业务目标与价值锚点，制定企业的AI实施战略路径，并达成共识；同时形成详细的实施方案与老板汇报，用清晰的路径图和阶段性目标争取支持。特别是注明所需资源投入，指出当前存在的问题，及解决问题所需支持及时间，让老板理解AI落地是一个系统工程，用艺术性的手段给老板“降温”。

3. 最后，选择一个业务场景做小范围试点，快速验证技术路径与业务价值，切忌贪大求全，避免一开始就投入重兵、集中资源打歼灭战，应以点带面逐步推进。此阶段是最难的，要扛得住压力，顶得住质疑，敢于直面问题。

最后建议数字化基础薄弱的企业，慎重上AI项目，还是先补齐数字化基础再谈AI吧，不要想着弯道超车，因为AI不是爱，会狠狠的教训每一个不懂的尊重技术规律的企业。

本文来自微信公众号“湘江数评”（ID：benpaoshuzi），作者：老杨，36氪经授权发布。

发布时间：2025-11-11 09:06

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