以 AI 平台赋能企业

跨行业，我看到同样的模式：最有价值的 AI 用例很少来自指导委员会。它们来自最接近运营摩擦的团队。

我花了很多时间与领导团队讨论同样的问题：“我们正在投资 AI，所以哪里有商业价值？”这是一个公平的问题，诚实的答案是，对于大多数组织来说，价值没有出现得足够快。RAND 估计，超过 80% 的 AI 项目失败，大约是非 AI 信息技术项目失败率的两倍。BCG 的研究同样令人沮丧：到 2025 年底，60% 的公司几乎没有从 AI 中获得任何物质价值，只有 5% 的公司能够在规模上创造价值。MIT 的 NANDA 计划 直截了当：只有大约 5% 的企业生成性 AI 试点项目能够实现 快速收入增长。

直觉反应通常是启动一个大型变革计划，并推迟有意义的 AI 交付，直到每个基础层都完成。这就是动力消失的地方。这里的核心信息是：您的数据平台对于 AI 成功至关重要，但等待整个平台完成是错误的操作模式。同时构建平台和创造价值。

前线是价值的起点

在任何拥有大量知识工作者的人口中，价值通常很容易找到，如果您问对了人，它比让聊天机器人总结一份文件更大。真正的机会是嵌入运营工作流中的代理 AI。我们使用低代码平台在会计中加速发票处理，并自动回答应付账款问题。在客户支持中，一个代理可以分配入站案例，提取客户的历史记录，并为人工审查起草解决方案，可以大大提高响应率和客户满意度。这些是跨系统、需要判断和最接近处理摩擦的人的多步骤工作流。他们不需要六个月的发现阶段来告诉他们什么是破碎的。他们每天都在处理它。

有两种方法可以共同工作。赋予知识工作者受管的低代码/无代码 AI 工具，使他们能够改进自己的工作流程，并为业务团队创建一个 AI 工程功能，以处理更难的用例。两者都可以创造价值，最强大的组织都做到了。但是，没有共享平台，两者都无法扩展：身份、访问、数据、集成和操作。

试点到生产的差距是一个平台问题

许多组织陷入了争论哪种模型最好。这种情况很重要，但它不是主要的限制因素。更大的问题是平台成熟度。团队可以快速原型，但当共享基础设施缺失时，他们无法在整个企业中一致地部署：业务团队可以使用的身份和访问控制，明确的数据边界，可重用的集成模式，以及实用的审查、发布和监控流程。 S&P 全球发现 平均组织在生产之前废弃了 46% 的 AI 证明概念。

这就是为什么数据平台如此重要的原因。AI 准备就绪的数据不是一种很好的选择；它是生产成功的关键。没有可信、可访问、符合政策的数据，即使强大的用例也会停滞。

数据陷阱以及为什么您不应该等待

这里是大多数程序停止的原因：数据。 Gartner 预测，到 2026 年，60% 的不支持 AI 准备就绪数据的 AI 项目将被放弃。通常的反应是首先启动一个大型数据平台程序，现代化一切，完善血统，然后再进行 AI。

这种顺序听起来很有纪律，但它经常延迟了多年的价值。如果每个 AI 用例都必须等待最终状态的架构，到有意义的结果到来之前，高管的信心就会消失。

更好的方法是并行执行：继续构建企业数据平台，同时在运营摩擦最高的流程领域优先启用 AI。

高摩擦工作流的即时、足够的治理

从流程痛点开始，而不是技术路线图。确定哪里摩擦最大，业务影响最明显：延迟的发票周期、缓慢的案例解决、异常重的批准、重复的数据查询或手动对账循环。然后首先针对这些工作流进行 AI 启用。

使用即时治理使其成为可能。不要试图提前治理一切，而是在每个优先的用例准备好移动时治理所需的特定数据。一个小型跨职能团队可以在几天内，而不是几个月的委员会周期内，裁定所有权、访问、质量要求和控制。

应用足够的控制来匹配真实风险。处理公共产品内容的用例不需要与处理客户个人身份信息的用例相同的防护措施。这种风险成比例的模型保护了组织，同时保持了交付速度，并减少了正式路径太慢时出现的影子 AI 行为。

积压是通往完整数据就绪的桥梁

每个前线 AI 部署都应生成结构化的学习：使用了什么数据，出现了什么质量缺陷，需要什么转换，以及做出了什么治理决策。捕获每个缺口作为平台修复的积压项。

该积压成为数据现代化的需求驱动地图。不要猜测首先投资哪里，而是改进已经与可衡量的业务成果相关的数据集和数据产品。随着时间的推移，这创建了一个自我强化的循环：前线 AI 用例暴露了最重要的数据缺口，平台团队修复了它们，下一波 AI 解决方案的交付速度更快，风险更低。

最后的思考：平台是决定因素

决定不是“试点还是不试点”。它是您是否将建立一个受治理的 AI 和数据平台，以便您的组织能够安全地学习、交付和扩展。

将 AI 准备就绪的数据视为使命关键。将数据平台构建为战略计划。但是不要等待整个事情完成。将最高摩擦的流程领域优先启用 AI，并即时治理数据。这就是您在构建能够在规模上维持价值的基础的同时创造当前价值的方式。