从“看热闹”到“踩坑”再到“放弃”：AI在企业内到底怎么推？

久而久之，大家对AI的认知就从“技术创新”变成“又一个KPI工具”。这时候AI不仅不能提升生产力，反而变成了组织摩擦的新来源。

AI项目落地失败的底层原因是什么？

你可能听过这样一句话：“企业不是不想转型，而是转型的激励结构不成立。”

同样的道理放在AI落地上也一样。很多企业看上去在“认真推进”，但其实更像是一次次“展示性改革”，既没有深度嵌入业务，也没有形成闭环反馈。

那么问题出在哪？我们从底层组织逻辑说起。

中层不敢动，高层只要样子

AI落地最大的问题，不是技术不能用，而是没人真想用。

高层往往出于“跟上趋势”的考虑，希望看到一个“我们也在搞AI”的外显成果，比如年终总结里的亮点PPT、一份AI战略白皮书、一两个看起来很酷炫的智能应用Demo。

但真正能推动业务的人，是中层。而中层面临的困境是：

这就出现了一个荒诞的场景：领导要推进，部门要配合，团队要展示，但谁都不想真用。

业务和模型“两张皮”

以DeepSeek为例，很多企业在内部推广时，会接入API，做出一个“知识问答助手”或“智能工单推荐系统”，界面美观、响应也快，但业务部门反馈却是：

“它回答的问题都太浅，根本用不上。”

“我们数据不标准，它学不到东西。”

“让它推荐，最后我们还得人工校验一遍。”

为什么？