90%的AI项目失败，主要不是技术问题，而是"场景选错"和"预期太高"。
做了200+个AI项目，总结失败的五大原因：
原因1：场景选错（占40%）
很多企业上来就要做"最难的事"——比如用AI预测销量、用AI做战略决策。但AI最擅长的是高频、重复、有数据的场景。
正确做法：从"低风险、高频次、易验证"的场景切入，比如客服问答、文档处理、数据录入。
原因2：数据没准备好（占25%）
AI是"吃数据的"。但很多企业的数据分散在Excel、邮件、各种系统里，质量参差不齐。
正确做法：先做数据治理，至少保证"数据能用"。
原因3：预期管理失败（占20%）
老板以为AI上线就能"替代30%的人"，结果发现准确率只有70%，团队还要花时间纠错。
正确做法：设定渐进目标。第一期目标是"能用"，第二期才是"好用"，第三期才考虑"规模化"。
原因4：技术问题（占10%）
是的，纯技术问题只占10%。选型错误、架构不合理确实会导致失败，但比例远低于前三个原因。
原因5：供应商问题（占5%）
供应商过度承诺、交付能力不足也会导致项目失败。
8周落地法
在Moments（AI落地实战派），用"8周落地法"帮助企业避开这些坑：
- 第1-2周：场景诊断，找到"对的场景"
- 第3-4周：数据评估，确认"数据能用"
- 第5-6周：快速验证，跑通MVP
- 第7-8周：效果优化，达成业务目标
200+项目实战经验，专注帮企业"用AI省钱、赚钱"。
关于Moments
Moments是专注AI落地的实战派，不讲概念只讲落地，帮助企业8周内实现AI项目落地。
官网：moments.top
