企业在实施AI工具时的前5大错误以及如何避免它们

在2026年，Meta将开始根据员工的AI技能进行评分。这不是第一个，也绝不会是最后一个期望和衡量员工如何有效使用AI的雇主，因为全球各地的公司都在将人工智能整合到他们的业务流程中。

根据最近的数据，71%的组织今天经常在至少一个业务功能中使用生成式AI，但只有大约1%的组织认为自己在AI部署中是“成熟”的，因为大多数组织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，并防止AI工具带来真正的业务价值。

以下是企业在采用AI时犯的五个最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在工作报告揭示。公司急于将AI整合到他们的业务流程中，以免落后。问题是，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很少简化运营，反而可能导致不必要的支出。

根据CIO的说法，约88%的AI试点项目永远不会达到生产水平，主要是由于缺乏明确的业务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，项目应该首先定义一个特定的业务指标，例如收入、成本节约或决策速度，并为结果分配一个负责的所有者。

Instinctools在帮助工业设备制造商实施AI入职助手时采取了这种方法。客户准备好在他们的流程中部署AI，因此*instinctools团队分析了公司的运营并确定了一个关键挑战：入职新员工。公司难以为新员工提供持续的培训和支持。解决方案是一个AI助手，帮助培训工程师关于产品知识的同时，也为营销和产品团队提供了一个额外的与现场工程师沟通的渠道。

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将如何表现。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。

虽然60%的组织说AI在他们的数据计划中发挥着至关重要的作用，但只有12%的组织报告称他们的数据质量和可访问性足以实现有效的AI实施。

成功将AI整合到业务流程中的公司几乎总是从数据准备开始：清理数据集，跨部门对齐定义，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. 员工无法有效使用AI

公司面临的另一个常见挑战是员工的技能差距。

“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，”说穆鲁甘·阿南达拉贾南（Murugan Anandarajan），博士，德雷克塞尔大学LeBow商学院应用人工智能和商业分析中心的教授和学术主任。“我们的研究结果强调了这一差距，60%的受访者认为AI技能和培训的缺乏是启动AI计划的重大挑战——这是一个向商业领袖发出信号的信号，提升技能必须成为战略性的必备条件。”

AI项目往往失败，因为员工不了解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

根据一项全球恩斯特与杨（Ernst & Young）调查，几乎所有实施AI的公司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做出偏见决策的趋势。

AI既可以帮助业务增长和改进流程，也可能成为陷阱，导致公司出现严重问题。组织应该始终有一个风险管理计划，并遵守当地法律和既定的标准。例如，欧盟AI法案要求算法透明度、问责制和强制性的人类监督。NIST AI风险管理框架提供了管理AI风险的指导，可以适用于任何组织，从初创公司到大型企业，在各个行业。还有国际ISO/IEC标准，提供了质量、安全性和可治理性的一致性标准。

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将如何整合到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系统可靠地扩展的基础设施，创建模型更新策略，以确定何时和如何重新训练、验证和重新部署模型，并创建标准化的监测流程。