Methodology · 方法论
企业 AI 落地五步法
不先谈技术，先谈问题值不值得解决。每一步都有明确的进入条件和退出条件，避免为了上 AI 而上 AI。
快速答案 · Quick Answer
传统企业落地 AI，应该按什么顺序推进？
不要先选技术或买系统，先选一个高频、重复、成本可量化的真实业务问题，算清它每月消耗的人力和错误成本，判断它是否真需要 AI（能用规则解决的用自动化），然后用 1-2 周 PoC 验证收益，达标后再扩大。这就是企业 AI 落地五步法。
关键结论
先理解经营，再使用技术。一个问题如果算不清成本、没有业务负责人、数据在该场景内不可用，它暂时就不值得做 AI——无论它听起来多前沿。
五个步骤
- 1
发现真实业务问题：从重复、高频、成本高、依赖个人经验的工作入手
- 2
计算问题成本：估算这项工作每月消耗的人力、错误成本和决策损失
- 3
判断 AI 是否必要：能用 Excel/规则/自动化解决的，不强行用大模型
- 4
用 PoC 验证：用最小范围、真实数据验证是否真的有效
- 5
确认收益后扩大：有明确收益再推广到更多门店或流程
原创框架
AI 机会四象限
按业务价值与实施难度（数据成熟度、重复频率）把候选场景分成四象限：高价值低难度先做，高价值高难度用 PoC 验证，低价值场景暂缓，避免在低价值高难度的事情上投入。
什么时候应该停下来
- 业务规则还没理清楚，想靠 AI 替你定义流程
- 数据质量很差，却期待 AI 给出可信结论
- 固定规则就能自动化，却偏要用大模型
- 没有业务负责人，也无法定义项目收益
