企业AI项目落地过程中，场景范围过小过窄，即使成功也毫无推广价值。 这一现象，是无数企业从“成功试点”迈向“全面价值”时，遭遇的最经典型、也最令人扼腕的瓶颈。这恰恰揭示了一个残酷现实：一个在技术上成功的项目，在商业上可能仍是失败的。 问题的核心往往不在于技术，而在于项目启动时的战略意图与设计逻辑。 一、为什么场景会“过小过窄”而无法推广？ 1. 战略意图偏差：为“验证技术”而试点，非为“验证模式”而试点 * 错误逻辑：目标是“证明AI在我们公司能用”，因此选择了阻力最小、最易成功的孤立场景 (如“用AI写会议纪要”)。 * 结果：技术证明了，但该场景与核心业务流程无关，成功经验 (如怎么调模型) 无法移植到销售、生产等复杂流程中。这是“技术的成功，商业的盆景”。 2. 架构设计短视：与核心系统及数据隔离 * 错误做法：为了快速上线，选择独立的SaaS工具或另建数据库，绕过复杂的内部系统集成。 * 结果：试点成了“数据孤岛”和“流程飞地”。当想推广时，才发现需要与ERP、CRM等核心系统深度打通，推倒重来的成本和复杂性极高。 3. 组织能力未构建：只锻炼了“项目组”，未触动“组织” * 错误模式：由一个小型“特种部队”集中资源搞定试点，业务部门只是被动配合。 * 结果：公司没有形成广泛的数据素养、AI工具使用习惯和跨部门协作流程。推广时，缺乏组织土壤和人才储备，试点经验无法复制。 二、如何从第一天起，就设计一个“可推广”的试点？ 关键在于，试点目标必须从“验证技术可行性” 升维为“验证商业模式与规模化路径”。以下为具体行动框架： 第一，重构试点目标：回答三个“可规模化”问题 在立项时，就必须同步回答： 1. 业务模式可复制吗？这个场景的成功，其方法论能否直接套用到至少2-3个其他同类业务单元或区域？ 2. 技术架构可扩展吗？当前的技术选型、数据管道、模型部署方式，能否以线性增长的成本，支撑10倍、100倍的使用量？ 3. 组织能力可迁移吗？项目过程中培养的角色、制定的流程、形成的知识，能否轻松地教会其他部门？ 第二，精心选择“灯塔场景”：具备可扩展性的四个特征 避免选择无关痛痒的“边角料”场景。应选择具备以下特征的场景作为“首战”： 1. 高可见性：成功能强烈刺激管理层和业务部门。 2. 高价值关联：处于核心价值流上，而非辅助环节 (例如，选择“智能质检”而非“智能订餐”)。 3. 高数据代表性：所用数据源是公司核心、通用数据，而非某个部门的奇特数据。 4. 流程可模块化：其解决方案可以被抽象成一个可复用的能力模块 (例如，不是一个孤立的“客服问答”，而是一个可配置的“智能问答引擎”，能用于客服、HR、IT支持等多个领域)。 第三，采用“平台化”思维进行最小构建 即使是一个试点，也要用“建造机场，而非修一条私家路”的思路来设计。 * 技术侧：不直接调用某个AI API了事，而应构建一个微服务化的“AI能力层”，哪怕初期只有一个服务。这为后续接入更多模型和能力打下基础。 * 数据侧：坚决推动试点使用公司正在规划或已有的核心数据源，哪怕接入过程更慢。这迫使项目去打通关键数据链路，其经验极具推广价值。 * 运营侧：设计试点时，就文档化标准操作流程、提示词模板、效果评估指标，将其做成一个“标准化产品包”。 三、如果你的试点已成功但无法推广 如果您正面临“盆景式成功”的困境，请立即启动以下转型： 1. 成立“规模化推广”专项组：成员必须包括试点团队、目标推广部门的业务骨干、IT架构师。目标不是“再做一件事”，而是“拆解和移植能力”。 2. 进行“能力解构”分析：将试点项目解构为： 3. 可复用的技术组件 (如OCR模型、文本分类器) 可复用的数据资产 (如清洗好的客户工单数据) 可复制的制作流程 (如“人机协同审核三步法”) 可迁移的团队角色 (如“AI训练师”) 4. 寻找“下一个相似场景”：拿着上述解构出的能力清单，主动与业务部门沟通：“我们已有X能力，能帮你解决类似Y的问题吗？”从“推销项目”变为“推销能力”。 一个有战略价值的试点，其成功标志不应只是一个“可运行的AI应用”，而应是一个“经验验证的、可复制的AI赋能业务模式”以及一套“可扩展的技术与组织基座”。 请用这个标准重新审视您的项目：它留下来的，是一个仅供观赏的“技术盆景”，还是一个一套“能力火种”？如果是后者，那么即使它始于一个微小的场景，也必将拥有改变全局的巨大潜力。 -end- 如果觉得内容对您有帮助的话，不妨关注一下？ AI企业落地踩坑三问： 1. 做AI是为了搞面子工程、盲目跟风？ 2. 做AI急于求成、想一步到位，误以为光靠软件、砸钱就行？ 3. 做AI追求完美、期望过高，脱离企业自身实际情况？ 免责声明：本号所载内容为原创或整理于互联网公开资料，版权归原作者所有。文章仅供读者学习交流，不作任何商业用途。因部分内容无法确认真实来源，如有标错来源或涉及作品版权问题烦请告知，将及时处理，谢谢！