企业的AI项目，是不是在数字化转型的旁边，还是另起炉灶？

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AI与数字化转型如何避免成为两条平行线？本文揭示企业常见的三大脱节症状及破局之道。

核心内容：
1. AI项目与数字化转型脱节的三大典型症状
2. 认知误区：把AI当作独立特效药而非企业新器官
3. 一体化解决方案：设立总建筑师统一规划数字基座与AI应用

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

场景一：
公司的“数字化转型”办公室墙上，挂着一幅巨大的蓝图，核心是打通所有系统，实现“数据驱动”，项目已推行三年，步履维艰。

场景二：
与此同时，一个新成立的“AI创新小组”士气高昂，他们绕过那些老旧的核心系统，直接调用第三方API，用最新的技术，三个月就打磨出了一个预测精准、界面酷炫的“智能营销”demo。

演示会上，AI小组大放异彩。散会后，数字化转型团队的负责人默默抽着烟，心想：“这玩意儿确实厉害，但它的数据从哪儿来？预测结果怎么塞回我们的核心订单系统？这难道不是又造了一个更漂亮的数据孤岛吗？”

这，就是当下无数企业的真实写照：AI项目与数字化转型，本是同根生，却在两条平行的轨道上狂奔，最终南辕北辙。

一、 “脱节”的三大症状：你的企业病了吗？

症状一：数据上的“各吃各的饭”

• 数字化转型在辛苦地清理数据仓库，建立统一的数据标准和口径。

• AI项目为了追求快，直接从运营数据库里抽取原始、脏乱的数据进行训练。

• 结果：AI模型在“垃圾数据”上跑出了看似不错的结果，但一旦要规模化应用，发现与主数据标准对不上，一切推倒重来。

症状二：架构上的“空中楼阁”

• 数字化转型在努力地搭建稳固的、可扩展的“数字基座”（如云平台、数据中台）。

• AI项目为了追求酷，在本地服务器或独立的云环境上，搭建了一个个“AI盆景”。

• 结果：盆景很美，但无法移植到基座上。每个AI应用都需要自己的一套维护、监控体系，成本高昂，难以运维。

症状三：目标上的“同床异梦”

• 数字化转型的核心目标是 “打通”与“重塑” ，是修路，是基础设施建设，追求的是长期稳固。

• AI项目的核心目标往往是 “速赢”与“亮点” ，是造一辆炫酷的跑车，追求的是短期展示效果。

• 结果：路还没修好，跑车已经造出来了，最后发现，这车只能在展厅里开，上不了真正的业务高速公路。

二、 根源：把AI当作“特效药”，而非“新器官”

问题的根源在于认知。许多管理者把AI视为一剂独立的“特效药”，可以哪里痛贴哪里。

但事实上，AI不是一个可以外挂的“应用程序”，它应该是嵌入企业数字躯体的“新器官”。

你无法在一个人血液循环系统之外，单独培养一个功能强大的肺。AI这个“智能肺”，必须紧密连接在数字化转型所构建的“数据血管”和“业务心脏”上，才能发挥作用。

脱离数字化转型的AI，是无源之水；脱离AI的数字化转型，是没有大脑的躯壳。

三、 破局之路：让AI成为数字化转型的“大脑”，而非“纹身”

如何将两者融合？必须停止并行立项，开始一体化思考。

第一招：设立“总建筑师”，统一绘制“一张蓝图”
在公司的顶层设计中，必须由一位强有力的领导者（如首席数字官CDO）统一负责数字化转型与AI战略。他的任务是确保：

• AI是数字化转型的“皇冠”：数字化转型的所有基础设施，在设计之初就必须为AI的接入预留接口和算力。

• 数字化转型是AI的“土壤”：每一个AI项目的立项，必须回答：“你的数据来源是什么？你的输出结果将如何反哺并增强我们的核心业务系统？”

第二招：用“数字基座”滋养“AI应用”
停止那些孤立的AI“盆景”项目。将AI视为数字化转型成果的终极检验者和价值放大器。

• 例如：数字化转型项目打通了“客户数据平台”，AI项目要做的，不是自己再建一个客户画像，而是基于这个官方的、干净的客户数据平台，去构建预测模型和推荐引擎。

• 这样，AI项目成功了，反过来证明了数字化转型的价值；数字化转型推进了，为AI提供了更肥沃的生长土壤。

第三招：调整考核的“指挥棒”
改革KPI体系：

• 考核数字化转型团队时，加入“为AI项目成功提供了多少高质量、可复用的数据与服务”这一指标。

• 考核AI团队时，加入“项目成果是否与核心业务流程深度集成，而非一个独立的外挂系统”这一指标。

结语：

管理者们，是时候进行一次彻底的“项目体检”了。

请你去看看，你那些光鲜亮丽的AI项目，是深深地扎根在数字化转型的土壤里，还是仅仅浮在表面，靠着一根脆弱的藤蔓汲取营养？

未来的企业，不会同时拥有“数字化转型”和“AI”两个战略。它们只会拥有一个“AI驱动的数字化战略”。

别再让你的AI项目在数字化转型的旁边独自美丽了。让它成为数字化转型的大脑、心脏和神经，共同组成一个真正有生命力的智能体。

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