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很多企业不是不会用AI,而是还不配用AI

2026-04-21 08:070036kr

2026年自开年以来谈及数字化,给老杨最大的感受就是:大部分企业在AI的裹挟中前行!

从2025年初的deepseek爆火,再到2026年的openclaw龙虾火出天际,企业领导们的焦虑并未有丝毫的缓解,反而在技术迭代的加速中愈发焦灼,他们寄希望于龙虾能自动开发出解决所有业务问题的系统,从而优化掉成本高又难以看到价值的软件开发团队,同时又能优化那些重复劳作的基层岗位.......在行业群里每天都会看到CIO们关于AI项目落地场景的激烈讨论,但鲜有落地案例,其实造成AI落地难的问题关键不在技术,而在企业是否具备承接AI的基础条件与治理能力。换句话说就是很多企业不是不会用AI,而是还不配用AI。

AI不是“许愿池”,是放大器

在大部分的自媒体平台中关于AI的能力被无限的夸大,一群从来没接触过、做过AI项目的人,却在镜头前一本正经的胡说八道,不是传播焦虑,就是贩卖“神话”,于是在这种畸形的传播氛围下,很多企业盲目跟进,等真正投入后才发现:AI给出的答案常常漏洞百出,模型幻觉频发。比如在制造业,很多企业领导都想用AI实现生产排程优化,理论上,AI可以基于订单、设备状态、库存情况,生成最优生产计划,从而提升效率、降低成本。但在大部分企业的应用实践中,结果并不理想,原因很简单:订单数据频繁变更,缺乏统一口径;生产规则依赖人工经验,难以标准化;异常情况(插单、返工)需要现场临时决策。在这种情况下,AI虽然可以“算出方案”,但这些方案往往无法执行,最终仍需要人工反复调整,这一来一去反而还没有人工排程高效。这个时候很多领导都会说:AI还不够智能,还不够成熟!其实这类问题的本质不是算法问题,而是顺序问题 :企业试图用AI替代复杂性,而没有先降低复杂性。要知道在制造业中自动化建立在标准化之上,智能化建立在自动化之上。但很多企业却反其道而行之,跳过标准化与自动化建设,直接强推智能化,喜欢玩“弯道超车”的小聪明,结果往往是弯道翻车。技术会惩罚每一个缺乏敬畏之心的企业,这句话一点不假。

想用AI关键是能不能“配得上”

对于大部分的传统企业而言,老杨认为其技术现状与管理能力根本“不配”用AI,声明一下老杨这里说的“不配”并非贬义词,而是指企业还没有达到能够消化AI、让AI产生价值的基本门槛。谈起这些原因其实还是那些老生常谈的话题,老杨在这里简单总结一下:

1.数据不配

AI需要的是“精面”,而企业只有“粗粮”,甚至一些企业连数据治理都懒得做,寄希望于AI能自动完成这些,后果就是“垃圾进,垃圾出”,有AI幻觉是必然结果;

2.组织不配

与很多企业CIO交流之后发现一个共性问题,关于AI落地大都是老板下命令,高层分任务,信息部门执行,业务部门被动配合,基层消极抵抗;最后的结果就是信息部门被夹在中间,既没有权力调动业务资源,也没有能力独自完成AI建设。项目推进靠刷脸,出了问题IT背锅。组织没对齐,AI再先进也难成合力;

3.文化不配

对于AI的引进,对于大部分企业的基层员工而言,都笼罩在“被替代”的恐惧与焦虑之下,这是一个很现实的问题,在如下状态下员工配合才怪。老杨始终认为AI技术不是被自媒体“带偏”就是被大部分传统企业“用偏”,没有信任和共识,再强的 技术也是推不动的。

4.流程不配

AI最擅长处理标准化、规则明确的任务,但一些传统企业甚至连流程在线化都没完成,审批还是靠纸质,此时用AI只会把混乱加速,而不是变好,所以这个时候不要怪AI不智能,是你的流程没理顺。

5.人才不配

一些企业甚至认为引进了AI连信息部门都不需要了,一切工作全部AI自动搞定,于是花大价钱买模型,买硬件,最后发现没人会用、没有场景、更无人能维护迭代,AI成了摆设。要知道AI需要懂业务、懂数据、懂模型的复合型人才来驾驭,所以这个时候并不是AI不行,而是企业的人才根本没准备好。

从以上我们不难看出,“配不配用AI”,并不是一个技术门槛问题,而是一个能力结构问题,这些能力要嵌入企业,而非停留在表面。

企业为什么要硬上AI?

为什么那么多企业在“不配”的情况下硬上AI?

根源是焦虑。

当前的市场表现大家是有目共睹的,企业面临增长乏力、竞争加剧、客户预期飙升的三重压力,急需“救命稻草”,于是AI在一群表演式博主的鼓吹下,被包装成“万能解药”,于是造就了如下“表演式”的AI落地:

口号式AI:

老板在会议上高喊“全面AI化”,但预算不增、组织不动、考核不变。压力给到各部门,当然上有政策,下有对策,最后各部门交上来的都是“用元宝写报告、用豆包设计图片”。

2.采购式AI:.

一些不差钱的企业斥巨资买各种大模型、买API,但采购回来发现没场景可用,也没有专业团队会用,唯一的用途是接待访客时演示一下,吹吹牛;

3.运动式AI:

老板要求“三个月全面落地”,高层一呼百应,于是跳过所有步骤直接上线,就为达到老板的要求,满足老板的“情绪价值”,结果就不必说了,这种情况还不在少数。

4.替代式AI:

把AI定位为“裁员工具”,要求“上了AI就要减人”,甚至给出了裁员指标。结果就是员工抵触,没有正确的数据,AI越用越蠢。

这些表演的代价是:钱花了,人累了,业务没变,士气更低。是不是这些场景似曾相识?懂的都懂,听懂掌声!

最后总结一下:

很多企业不是不会用AI,而是还“不配”用AI!这不是能力的差距,而是基础的差距!老杨建议那些还在为AI而焦虑的企业领导先别着急挤进来,不妨冷静一下,扪心自问:数据干净吗?流程清晰吗?团队准备好了吗?员工信任吗?如果答案是否定的,请放下AI,先打好基本功。毕竟,AI不是魔法棒,而是放大器——放大的是组织的底色:扎实则更高效,浮躁则更荒诞。

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。

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