过去半年，我一直想写篇"泼冷水"的AI应用现状观察，但总感觉缺少几份真实的一线实践反馈。
转机出现在上周，我先后与几位科技公司的CTO深聊，当谈到各自企业的AI应用进展时，有些直言不讳的反馈实在过于真实。听完我不禁感慨：不是企业不愿拥抱AI，而是整个行业都没真正想明白该怎么用好这项技术。
今天，我就从中筛选出三个最具代表性的真实案例，为大家展开说说。
1、"我们率先引进了Copilot，可员工都不买账"
这是一位越南企业CTO跟我聊天时的原话：
"我们是本地区最早采购Copilot企业版的公司。"
我刚想夸他们有先见之明，他紧接着补了一句：
"可惜压根没人用。"
他们去年就为全员订阅了OpenAI的企业版Copilot，每月为上千名员工支付使用费。刚上线时，大家图新鲜踊跃尝试，但热度只维持了五个月，使用量就直线下滑。
复盘发现，大多数员工只拿AI当**"英语语法检查器"或"陪聊机器人"**，几乎没人真正利用它提升工作效率。管理层看到数据后哭笑不得：
"这钱还不如拿去给员工报商务英语班。"
我的看法
AI技术再强，如果员工看不到**"它能帮我省多少力气"**，自然没动力去学、去用。时间一长，高端工具就成了摆设。
这让我想起当年RPA推广的困境——把AI当成**"万能工具"硬塞给企业注定失败。关键在于找到能立竿见影解决问题的具体场景，比如：
- 自动生成周报
- 秒级处理Excel复杂公式
- 一键整理会议纪要
我的建议
企业不妨先选一个AI最拿手的细分场景，打造一个**"员工用了就回不去"**的标杆案例，再用实际效果推动全员普及——这才是破局之道。
2、"IT部门AI用得最勤快""可工作模式还停留在20年前"
如果说第一个案例是"不会用"，那这个案例简直就是"用不上"——来自某政府机构的IT主管向我道出他们的困境。
作为单位里AI使用最积极的部门，他们配备了各类自动化工具，还接入了最新的AI模型。但有个根本性矛盾始终无解：
在涉及敏感数据的系统运维中，每项AI处理结果都必须人工二次审核。尤其是异常流程处理时，AI跑完数据后，依然需要真人把关。
换句话说：
AI完成的工作，最终还是要人工重新做一遍。
投入AI的结果，非但没减轻人力负担，反而新增了"AI结果校验"这个额外环节。
我的看法
这个困境直指AI应用的核心矛盾：AI无法为结果背书，而高危领域（政务/金融/司法）又容不得半点差错。于是形成死循环：
部署AI增加了技术成本，却换不来人力节省；反而让工作流程更臃肿。
这不禁让我重审一个关键问题：在AI时代，RPA这类传统自动化工具是否过时了？
我的结论恰恰相反：RPA与生成式AI应该是黄金搭档。拿大模型处理结构化流程，就像用手术刀砍柴——既浪费资源，又收效甚微。
3、"AI Agent项目准备启动""但基本盘还没算明白"
最近与某券商CTO的对话颇为耐人寻味。他们公司已明确将AI Agent作为重点创新方向，高层表态支持，战略层面也完成了部署。但当我追问具体实施细节时：
对方坦言，许多关键问题尚未厘清。
我列举了一些适合AI Agent的典型场景，比如智能内部客服系统，这位CTO表现出兴趣，但随即抛出一个灵魂拷问：
"这套系统比传统chatbot究竟能强多少？投入产出比划得来吗？"
经过简单测算发现：如果仅针对一两个特定任务就部署整套大模型，算力成本会高得惊人。单从投资回报率来看，很可能还不及直接采用成熟chatbot方案划算。
关键洞察
AI Agent的最大成本黑洞在于算力消耗。近期接触的一些激进企业已在自建本地算力池，为AI Agent铺路。这种做法优势明显：
但残酷的现实是：若没有明确业务场景就盲目建设，最终可能出现**"豪华算力池无Agent可用"**的窘境。
更明智的实施策略
"云端验证，本地落地"
具体而言：这种渐进式打法既能规避前期资源错配风险，又能在业务验证后精准投放本地资源，项目成功率更高，也更容易获得持续投入。
我的看法：AI落地需要"小步快跑"，而非"盲目跃进"
坦白讲，半年前我对AI企业应用的期待值很低。虽然技术迭代日新月异，但真正能在业务中扎根的案例屈指可数。那时候我甚至悲观地预测：我们这半年投入的AI项目，最终可能都沦为"技术债"。
但最近密集的客户咨询，彻底扭转了我的看法。
市场正在用最朴实的方式给出答案：**AI落地的正确路径不是预设的，而是企业用一个个真实案例趟出来的。**虽然尚未形成标准范式，但已经浮现出极具借鉴意义的共通点：
- 高层共识先行：企业决策层已普遍认同AI是必然趋势（这一点在2024年出现质变）
- 精准选点突破：锁定能3个月内见效的具体场景（注意：选择的技术方案生命周期可能只有6-9个月）
- 云端验证先行：先用公有云完成概念验证，绝不在价值未证实前重投入
- 内部案例驱动：用试点团队的实战成果"勾引"其他业务部门主动求变
如今的现实是：技术迭代速度与组织消化能力严重不匹配，预算持续收紧，但降本增效的需求从未如此真实。
真正的AI转型，往往始于某个业务主管偷偷尝试的一个小工具，而非CEO宣布的宏大战略。
所以现在要问的核心问题不是"贵司的AI路线图"，而是：你们准备从哪个具体业务痛点开始试错？
