近年来，AI的能力突飞猛进，但也看到很多报道，AI在企业项目中的落地成功率依然不容乐观——大量投资打了水漂，企业花重金购置的AI方案，最终往往收效甚微。
这并不令人意外。AI距离真实的企业应用之间，横亘着巨大的鸿沟，而这些鸿沟，没有一个是容易跨越的。
这就好比很多公司寄希望于引入某个人才来解决困境，但人才往往只有在适配的土壤中才能生根发芽。AI也是如此——它不是万能药，它需要环境。
鸿沟之一：需要正确地理解"快"
"快"并不总是最重要的
互联网公司大多崇尚"Quick and Dirty"的文化，将"快"视作生存的根本。AI脱胎于互联网，自然延续了这一基因。放眼望去，当下AI的宣传场景几乎清一色都是"提效"——从过去推崇的"10X工程师"，进化成了如今用多Agent协作打造的"1000X工程师"。
但这世界上有太多行业和互联网截然不同。对它们而言，"提效"往往不是最重要的事，甚至毫无意义。它们真正渴望的是稳定和可控——而这恰恰是当前AI最不擅长的。
如果拿着"提效"的卖点去跟这些客户谈合作，收获的大概率是一个鸡同鸭讲的尴尬局面。
"快"不等于"好用"
每个人对问题的理解角度不同，日常的偏好不同，甚至性格不同，都会让AI的输出呈现出完全不同的面貌。目前应用AI最有效的方式，依然是靠个人去摸索，找到一条自己与AI协作的舒适路径。
而企业统一采购的AI方案，往往难以满足员工的个性化需求。即便账面上看起来能提效，也容易引发个人的抵触情绪。
这也正是AI在企业应用中的另一种窘境：员工悄悄抛弃了公司采购的AI工具，转而在工作中使用自己顺手的AI助手。企业花了钱，员工不买账。
鸿沟之二：寻找适当的切入点
康威定律依然有效
很多企业效率不高，根源并不在工具，而在于组织架构混乱、部门之间筒仓效应严重。在这样的环境下引入AI，无异于向一个本就混乱的系统中注入更多的不确定性，结果往往不是理清混乱，而是制造更多的混乱。
流程和组织架构需要被重新思考
AI可能会对过往的业务流程进行重塑，而流程的重塑，往往也意味着组织结构的调整。所以，引入AI从来不单纯是一个技术问题，它同时也是一个政治问题。
这和微服务的道理如出一辙——在引入微服务之前，必须先让团队的规模和文化适应微服务的工作方式。同样，在引入AI之前，也必须先审视自身的组织和流程是否准备好了。
从成熟流程中的一个点切入
渐进式地引入AI，是最为稳妥的做法。但这对实施者提出了很高的要求：必须对业务有足够深入的理解，才能选对那个正确的切口。选错了，不仅浪费资源，还可能动摇团队对AI的信心。
鸿沟之三：需要为AI提供知识
提到为AI提供知识，很多人的第一反应是把各种文档结构化、向量化。但事情远没有这么简单。
上过几天班的人都知道，任何团队内部都有一套自己的"领域语言"——那些说不清道不明，但大家一听就懂的术语、暗号和潜规则。要让AI理解这些"领域语言"，本身就是一个值得深入探索的新领域。
更棘手的是，能够落实到文档中的知识，都属于"显性知识"。而工作中还有相当一部分属于"隐性知识"——就像《Unix编程艺术》开篇所讲的：资深工程师们会在多年工作中积累大量的隐性知识，并通过言传身教传授给后辈。这些知识从未被文字记录，却深刻地影响着每一个决策。
在AI落地的过程中，千万不能小瞧这些知识。如果AI不能正确理解它们，那么在实际工作中就会错误百出，输出的结果看似有模有样，实则差之千里。
鸿沟之四：需要为AI提供工具
AI要真正融入企业的工作流，就必须能够调用企业内部的各种系统。这意味着，需要把内部系统的API整理、适配成Skills或MCP之类的形式，供AI调用。
而在这个过程中，还必须认真考虑一系列工程问题：
- 可发现：AI如何知道有哪些工具可用？
- 可靠性：工具调用失败了怎么办？
- 可追踪：每次调用的过程和结果是否有迹可循？
- 安全与权限：AI能调用哪些接口？能操作到什么程度？
- 成本、频次与副作用：调用是否会产生费用？是否有频率限制？是否会触发不可逆的操作？
这些都是繁琐而又复杂的工作。如果企业本身已经拥有一套成熟稳定的架构基座——比如一套运转良好的微服务治理体系——那么这些工作还算有章可循；如果没有，AI的介入很可能会制造无尽的混乱。
试想一下：同一个API，过去可能只有用户在调，或者运营人员在调；现在AI也来调了。三种调用者的行为模式、频率、权限需求完全不同，你的神经能否经得起这种混乱？
鸿沟之五：需要为AI提供数据进行决策支撑
数据之于AI，就像感官之于人类。没有数据，AI就是一个闭着眼睛走路的人。
具体而言，数据在AI落地中至少扮演三重角色：
- 决策依据：AI本质上是"思考—行动—决策"的循环，而决策必须依赖数据。
- 效果度量：我们需要收集AI产生的数据，以衡量它的工作效果，并将token的开销控制在合理范围内。
- 对比实验：在实践中，往往需要同时运行多个AI方案进行AB测试，以找到最优解。这同样需要数据做支撑。
如果企业之前没有建设一条流畅的数据管道，那么AI在这种环境下将如同失去感官的人——什么都做不好，而你甚至不知道它哪里做得不好。
鸿沟之六：需要为AI设立严格的安全边界
这里存在一个根本性的矛盾：如果为AI提供的知识和工具太少，它就难以发挥真正的效果；如果提供得太多，就难免遭遇棘手的安全问题。
AI对安全提出了全新的挑战。它会带来许多我们前所未见的漏洞和攻击方式。我们将不得不应对新一轮的安全危机——就像Web兴起的那些年，SQL注入和XSS漏洞遍布全世界一样。AI带来的安全问题，或许比这些还要严重，而攻击成本可能更低。
更麻烦的是，AI尚处于起步阶段，关于这些安全问题，行业还没有形成系统性的防御方案，更没有像防火墙一类现成的工具可以直接部署。在核心业务中引入AI，这一点不能不慎重考虑。
鸿沟之七：谁来担当责任
企业的每一部分业务，都必须有明确的负责人来承担责任。AI做出的决策、产出的结果，最终还是要落到人的肩上。但要让人为AI的产出负责，至少需要满足两个前提：
第一，AI的产出必须容易被人理解。 但现实是，AI的训练过程往往是目标导向的——它追求的是结果正确，而不是"让人容易理解"。更何况，"容易理解"本身就是一种主观感受，因人而异。
第二，人必须愿意并且有能力去审查AI的产出。 这一点同样不容易。就像很多程序员宁愿自己重写一遍代码，也不愿意阅读和修改别人写的代码一样——审查他人（或AI）的工作，天然就是一件反人性的事情。而且，审查者还必须拥有不亚于AI的专业经验，才能判断出问题所在。
这种既有责任心、又经验丰富的人，在任何团队中都是极为稀缺的角色。把AI落地的重担压在他们身上，也要考虑这些人的承受能力。
鸿沟之八：需要重塑人机交互
过去，企业应用与用户之间的交互方式，主要依靠复杂而精确的表单——每个字段都有明确的定义，每个选项都有固定的含义。
而AI时代的交互方式发生了根本性的转变：主要通过对话来完成，而且是多模态的——除了文字，还可能伴随图片、语音、视频。交互也会变成多轮引导式的——在一来一回的对话中，逐步将任务所需的关键上下文补充完整。
在这个过程中，既要让用户感到自然舒适，又要确保任务执行所需的上下文信息被准确、可靠、全面地收集起来，这并非一件容易的事情。表单虽然笨拙，但它是精确的；对话虽然自然，但它是模糊的。如何在自然与精确之间找到平衡，是人机交互设计面临的全新课题。
鸿沟之九：AGI可能并不适合企业应用
AGI的当前形态
在深度学习算法没有发生根本性变化的前提下，当下AGI的运作模式大致是这样的：
- 用户只提出目标；
- AI自行分解步骤；
- AI在执行过程中，通过编写代码的方式来获取所需信息、制造解决问题的工具；
- 执行工具，对比结果，推进下一步。
换句话说，AGI的核心能力在于：AI能够通过编程的方式，为了达成目标而自主创造工具。
AGI的最大问题
但AGI面临一个致命的问题：偏差会呈指数级增长。 一旦AI对其中某个步骤的理解出现偏差，接下来的偏差就会逐步累积、指数放大，最终得到的结果是完全不确定的。流程越复杂，这个问题就越严重。
所以接下来，我们既会看到AGI创造出令人惊叹的奇迹，也会看到让人啼笑皆非的翻车故事。两者会长期并存。
此外，AGI每次"出征"的开销也是极不确定的——你不知道它这次旅途到底要走多远，甚至有可能陷入无尽的循环，token哗哗地烧，结果一无所获。
AGI最适合的场景是全新的创造与未知的探索，而非固定流程的自动化。
企业需要的是稳定运转的流程
然而，几乎没有企业需要每天探索新的可能。企业更多需要的，是日复一日稳定运行的流水线。
AI在企业场景中，更适合被嵌入到固定流程之中——职责单一，工具固定，作为其中的一个环节而存在。
打个比方：
- AGI更像自由的独立开发者或艺术家——灵感四溢，但产出不可预期。
- 企业应用的AI则是流水线上的打工人——不求炫酷，只求无过。
这些鸿沟是创业的好机会吗？
看到这么多鸿沟，自然会有人想：这是不是意味着巨大的创业机会？答案是：确实有机会，但要看你是谁，以及你选择怎么切入。
模型厂商很难解决这些问题
首先，不要指望模型厂商来填平这些鸿沟。它们面临几个结构性的困难：
一是垂直领域难以深入。 每个行业都有自己独特的业务逻辑、领域知识和运作方式，模型厂商不可能逐一吃透。它们擅长的是提供通用能力，而非解决具体行业的具体问题。
二是模型绑定的问题。 在真实的工程实践中，多模型协作才是常态——不同厂家的模型擅长解决的问题不同，没有哪一个模型能包打天下。而且，模型厂商之间的价格战和性能竞争还远远看不到尽头，企业需要随时切换模型来观察效果。更不用说，很多工业场景下，企业自己定制的小模型反而更加合适。模型厂商天然倾向于把客户绑定在自己的生态里，这与企业的实际需求是相悖的。
三是隐私与安全。 对安全要求高的企业，更倾向于自己部署开源模型，把数据牢牢掌控在自己手中。模型厂商的云端服务，对它们而言始终是一个不够放心的选择。
做"一站式"解决方案
那么，帮企业做AI落地的"一站式"解决方案，是不是一门好生意？
需求确实是真实存在的。但这条路的难度，远超大多数人的想象。
首先，你必须对业务有真实的体感，不能只是"道听途说"。必须真正深入到客户的业务场景中去，确保AI能切实地解决问题、产生价值，而不是做出一个花架子。
其次，做完整方案意味着必须直面前面所述的九道鸿沟——知识整理、工具适配、数据管道、安全边界、交互设计、责任界定……每一道都是硬骨头。这需要极其强大的项目管理能力和各个领域的专业人才，小团队很难玩得转。
再者，这类项目的工程周期极长，而且高度定制化，难以规模化复制。每个企业的情况都不一样，做完一家，下一家可能又要从头来过。
最后，也是最现实的一点：这条路必须做大中型企业，提升客单价，并与这些大客户建立长期绑定关系。而绝大多数普通创业者，并不具备这方面的客户资源和商务能力。
解决一个"点"的问题
对于普通创业者而言，最务实的路径或许是：不做面，做点。
AI的兴起，对现有的基础设施提出了许多全新的需求。比如在大数据领域，数据治理和多模态数据分析方面涌现了大量新的诉求。关键在于，你能否敏锐地发现AI对自己所在领域提出的那些新需求，然后深扎下去。
很多细节表面看似简单，但一旦工程化，水极深，必须被专业地解决。这恰恰是小团队的机会——大厂看不上，小厂做不好，而你刚好在这个点上有足够的积累和耐心。
但这条路也有它的"坑"：
第一，技术形态尚未稳定。 AI目前仍处于快速迭代之中，很多东西——比如Skills、MCP——很难说就是最终形态。你今天深耕的方向，明天可能就被新的标准或范式所取代。
第二，模型越强，周边需求越少。 随着基础模型能力的不断提升，很多原本需要外部工具解决的问题，可能会被模型本身消化掉。你必须审慎判断自己深耕的领域是否具备足够的持久性，不会被模型的进化所吞噬。
第三，解决一个"点"的问题，并不意味着简单。 很多工程细节只能依靠时间来打磨，日复一日地优化、迭代、处理边界情况。这既是未来的竞争门槛，也是一件极其考验人性的事情——因为你可能在很长一段时间内看不到显著的回报。
而且，这类创业天然对资本不太友好。它很难走融资烧钱、快速扩张的路线——规模不能无限增长，盈利也极其有限。它更适合那些喜欢按照自己的节奏生活、不追求爆发式增长的小团队。
九道鸿沟，没有一道是轻松的。但换个角度看，正是因为这些鸿沟的存在，才让AI的企业应用远没有走到终局。对于真正理解业务、愿意深入细节的人来说，机会就藏在这些鸿沟之中。关键在于，你选择跨越哪一道，以及你是否有足够的耐心走到对岸。
