实施 AI 工具时企业常犯的五大错误及避免方法

2026 年，Meta 将开始根据员工的 AI 技能进行评估。这并不是第一家，也绝不会是最后一家期望和衡量员工有效使用 AI 的公司，因为全球各地的公司都在将人工智能整合到其商业流程中。

根据最近的数据，71% 的组织今天在至少一个商业功能中定期使用生成式 AI，但只有大约 1% 的公司认为自己在 AI 部署方面是“成熟”的，因为大多数公司仍然难以以一种能够带来真正价值的方式整合 AI 工具。

我们发现，许多公司仍然低估了 AI 采用的挑战性。因此，它们经常遇到相同的问题，这些问题会减慢进度，并阻止 AI 工具带来真正的商业价值。

以下是企业在采用 AI 时犯的五大错误以及如何避免它们。

错误 1. 缺乏明确的问题来解决

91% 的全球高管正在积极扩大他们的 AI 计划，G-P 的第二份年度 AI 在工作报告显示。公司们急于将 AI 整合到他们的商业流程中，以免落后。问题在于，害怕错过的恐惧往往成为采用 AI 的主要驱动力。但是，没有明确目的的 AI 往往不会简化运营，反而会导致不必要的支出。

根据 CIO 的说法，大约 88% 的 AI 试点项目从未达到生产阶段，主要是由于缺乏明确的商业目标和可衡量的结果。这同样适用于内部模型和 SaaS 解决方案。为了避免失败，项目应该从定义一个具体的商业指标开始，例如收入、成本节约或决策速度，并为结果分配一个负责人。

Instinctools 采取了这种方法，帮助一家工业设备制造商实施了 AI 入职助手。客户准备好在其流程中部署 AI，因此 Instinctools 团队分析了公司的运营并找到了一个关键挑战：为新员工提供入职培训。该公司难以为新员工提供持续的培训和支持。解决方案是 AI 助手，它帮助培训工程师了解产品知识，同时也为营销和产品团队提供了与现场工程师沟通的额外渠道。

问题优先框架

错误 2. 缺乏数据质量和治理

AI 助手需要持续访问数据。数据的质量、完整性和一致性决定了模型的性能如何。数据质量问题和缺乏适当的数据治理是 AI 采用的主要障碍之一，根据 DataCentre Solutions 的说法。在与德雷克塞尔大学 LeBow 商学院应用人工智能和商业分析中心合作进行的一项研究中，62% 的参与公司报告称数据问题是主要障碍。

尽管 60% 的组织表示 AI 在他们的数据计划中发挥着至关重要的作用，但只有 12% 的公司报告称他们的数据质量和可访问性足以支持有效的 AI 实施。

成功将 AI 整合到商业流程中的公司几乎总是从数据准备开始：清理数据集，在各个部门之间对齐定义，建立数据所有权角色，并实施质量控制流程。这项基础工作，通常占用项目时间表的 80%，是构建准确、无偏见和生产就绪的 AI 系统的先决条件。

错误 3. 员工没有准备好有效使用 AI

公司面临的另一个常见挑战是员工之间的技能差距。

“虽然组织渴望从 AI 的能力中受益，但人才短缺阻碍了 AI 的整合，”德雷克塞尔大学 LeBow 商学院应用人工智能和商业分析中心教授和学术主任穆鲁甘·阿南达拉贾南博士说。“我们的研究结果突出了这一差距，60% 的受访者认为缺乏 AI 技能和培训是启动 AI 计划的重大挑战——这是对商业领袖的信号，提升技能必须成为战略性的任务。”

AI 项目经常失败，因为员工不知道如何使用工具或如何优化流程。没有结构化的培训，包括将 AI 整合到工作流程中的具体步骤，员工经常默认为熟悉的方法。

错误 4. 缺乏风险管理

根据埃尔南·和杨的全球调查，几乎所有大型公司在实施 AI 时都经历了由于模型错误、合规性违规或不可控风险而导致的财务损失，约为 440 万美元。公司经常忽视预测风险、定义使用政策、实施质量控制和计划错误处理的需要。

根据报告，公司面临的最常见风险包括 AI 系统违反法律或内部公司政策的非合规性，以及 AI 做出有偏见的决策的趋势。

AI 既可以帮助企业发展和改进流程，也可能成为陷阱，导致公司出现严重问题。组织应该始终有风险管理计划，并遵守当地法律和既定的标准。例如，EU AI 法案要求算法透明度、问责制和强制性的人工监督。NIST AI 风险管理框架为管理 AI 风险提供了指导，可以适用于从初创公司到大型企业的任何组织和行业。也有国际 ISO/IEC 标准，提供了质量、安全性和治理的统一标准。

遵守这些标准并管理风险对于 AI 的成功部署至关重要。

错误 5. 没有扩展计划

再次，多步骤计划是必不可少的。AI 整合是一个长期过程，需要持续更新和调整。公司需要考虑解决方案如何整合到 IT 架构中，谁将维护模型，如何监测数据漂移，以及如何在各个部门分配角色和责任。这需要持续的资金和资源。

为了成功，组织需要建立一个统一的环境，所有 AI 模型、数据集和相关工具都存储、管理和访问，创建确保 AI 系统可靠运行的基础设施，制定明确的模型更新策略，以确定何时和如何重新训练、验证和重新部署模型，并建立标准化的监控流程。