95%AI项目失败！巨头靠这招碾压对手！

在数字化浪潮汹涌的今天，人工智能（AI）已成为企业发展不可或缺的动力。然而，如何将AI的潜力真正转化为企业的核心竞争力，而非仅仅停留在一次次“试点项目”的尝试，是摆在无数企业面前的现实挑战。新媒网跨境获悉，许多企业在AI应用落地过程中面临瓶颈，往往并非技术本身的问题，而是缺乏一种将AI视为“基础设施”的战略思维。

作为一家深耕企业AI赋能领域的机构，我们见证了全球众多企业在金融、美妆、时尚零售和电商等行业，成功构建了语义基础设施，这让他们的内容能被AI智能体有效感知和理解。我们的知识图谱已为数百万种产品提供可见性支持，覆盖数十个品类，这为我们提供了独特的视角，去洞察那些真正能规模化落地的AI实践。在此过程中，我们看到了无数AI试点项目取得成功，但更多项目却无疾而终。究其原因，技术差异往往不是核心，关键在于企业如何对待从价值验证到全企业范围部署的整个旅程。这套实践指南，正是为那些需要将AI基础设施真正融入企业运营，使其成为不可或缺一部分的团队而写。

AI试点项目为何屡屡碰壁？

一项外媒针对52家企业和153位高级领导者的调查揭示，阻碍AI规模化落地的症结在于结构性而非技术性问题。其中，最大的障碍竟然不是技术本身，而是企业对新工具的“不愿采纳”。

这里存在一个耐人寻味的悖论：
首先，你90%的员工可能每天都在使用个人AI工具，例如ChatGPT和Claude，而且对此信任有加。与此同时，企业内部的官方AI项目却常被评价为“脆弱且不合时宜”。这说明员工并非抵触AI，而是抵触那些不如他们个人工具好用的企业AI。

其次，对AI输出质量的感知是第二大障碍。用户通常认为ChatGPT的输出质量“更好”，占比高达80%，即便与企业内部工具使用相同的底层模型。同样的技术，却有不同的信任度。这传递了一个重要信息：AI的采纳更多是用户体验和变革管理问题，而非能力问题。

再次，糟糕的用户体验也拖了后腿。一位企业法务人员曾形象地比喻：“ChatGPT几分钟就能起草出色的文稿，而我们价值5万美元的工具，输出却僵化死板。”当企业AI工具的效率还不如人工操作时，员工自然会绕开它。

第四个障碍是缺乏高层支持。AI常被视为一项“打勾”任务，而非战略性转型。这也是为什么中型企业能在90天内完成的AI部署，大型企业却需要9个多月。

最后，变革管理不到位。许多组织仍用20世纪的管理模式来应对21世纪的技术。结果是，只有5%的特定任务型生成式AI工具能成功投入生产。

所有这五个障碍背后都指向一个共同模式：企业将传统的软件部署方法应用于需要基础设施级别承诺的AI项目。

隐藏在企业内部的“影子AI经济”

在规划AI规模化策略之前，我们必须正视企业内部的真实情况。IT部门所能看到的AI活动，大约只占总量的40%——包括官方订阅、追踪使用、合规工具和企业许可等。这仅仅是冰山一角。水面之下，是另外90%的员工，他们每天多次使用个人ChatGPT和Claude账号。他们在解决实际问题，切实提升生产力。而你的IT部门对此几乎一无所知。

这种“影子AI经济”不应被视为一个需要消除的问题，反而是一笔可以利用的宝贵资产。那些利用个人AI工具解决工作难题的员工，正是你任何AI基础设施倡议的天然拥护者。他们已经证明，只要AI好用，他们就会采纳。你的任务是提供比他们“影子行为”中使用的工具更好的选择，并让他们正在做的事情合法化。

因此，战略性问题也随之转变：不再是“我们如何让员工采纳AI？”，而是“我们如何将已经发生的AI采纳，引导至可以持续构建的基础设施中？”

基础设施思维：至关重要的战略重构

你如何定义一项AI试点项目，直接决定了它能否规模化落地。当AI被定义为一个“功能”或“工具”时，会发生一些可预测的情况：采购部门会将其与单个替代品（如ChatGPT）进行比较；它会被视为一种商品软件，每年接受评估；它会长期停留在试点阶段，因为总有理由延迟全面投入；在首次预算压力下，它可能因为被归类为可自由支配项而被削减。

然而，当AI被定义为“基础设施”时，情况则大不相同。它将根据战略转型目标而非点状解决方案进行评估；IT架构和企业团队会尽早介入，因为他们将其视为基础；深度整合会产生转换成本，从而保护投资；它将变得不可或缺，因为太多业务都依赖于它，难以移除。

这种思维转变要求我们将AI视为与CRM、ERP或数据仓库同等重要的存在。这些并非每年评估替代品的工具，而是我们赖以构建业务的基础设施。你的AI可见性语义基础设施，也应得到同样的定位。这种重新定位会改变需要参与的部门（CTO、企业架构师、CISO等，而不仅仅是市场部）、关注的关键标准（API架构、单点登录、合规性等，而不仅仅是功能），以及决策所需的时间。正如一位企业CTO告诉我们：“基础设施决策需要6-18个月，而功能决策只需6-8周。”如果你想要持久性，从第一天起就应着眼于基础设施。

必须达成一致的三类关键利益相关者

任何AI基础设施倡议都面临三类利益相关者，他们各有其关注点、不同的成功衡量标准，且彼此间沟通往往不足。

1. IT和创新部门 负责评估技术，但通常不了解实际自动化工作的具体细节。他们可以批准架构，但无法验证解决方案是否真正解决了用户的实际问题。
2. 一线用户 可以验证某项功能在日常工作中是否真正有效，但他们不掌握预算或采购决策。他们的热情固然重要，却无法授权开支。
3. 高层领导 根据战略目标衡量成功，而这些目标可能与IT的技术标准或用户的日常需求不完全一致。他们可以消除组织障碍，但由于离具体工作较远，无法直接推动采纳。

我们反复看到的失败模式是：这些群体被顺序而非并行地参与进来。结果就是IT批准了用户不愿采纳的东西；用户喜欢的东西IT不愿集成；高管支持的东西却无法与可衡量的成果挂钩。

解决方案是一种三层并行互动模式：
（1）自下而上的验证 意味着一线用户在其真实工作流中证明价值。这些人往往是“影子AI”用户——让他们的现有行为合法化，并提供更好的工具。
（2）中层骨干的推动 是大多数组织低估的关键层。总监和高级经理掌控部门预算，是连接战略与执行的桥梁，能够化解双向摩擦。他们是企业内部的“布道者”。寻找他们的方式包括：关注在内部创新论坛上发表演讲的经理、跨职能项目的负责人，以及那些因高强度工作而渴望变革、积极寻求解决方案的部门。
（3）自上而下的支持 意味着高管层移除组织障碍。他们负责赋能和授权，但并不直接推动日常采纳。他们的职责是扫清障碍，而非强制推广。

这三层中，中层力量最为关键。总监们将高层战略转化为团队层面的行动，并将一线实际情况反馈到战略讨论中。他们是使AI基础设施真正落地生根的连接点。

三类“把关人”：如何尽早达成共识

有三类角色对AI基础设施能否规模化具有实际的“一票否决权”。每类角色都有其典型的“杀手锏”语句，一旦出现，便意味着潜在的脱节：
（1）营收运营（RevOps）部门 会说：“我们无法衡量投资回报率——毙掉！”没有可衡量的指标，就没有续约。RevOps关心可量化的成果、清晰的归因以及与营收的关联。要与他们保持一致，就需要在试点开始前明确成功指标，将衡量体系融入试点设计中，并与RevOps已在追踪的成果挂钩。
（2）IT部门 会说：“存在安全风险——禁止！”不合规就无法集成。IT部门关心安全态势、集成架构、数据治理和身份认证。要与他们保持一致，就要用他们的语言沟通（API、单点登录、合规性），主动提供架构审查，与他们现有的路线图对齐，并详细记录一切——他们需要完整的书面记录。
（3）业务部门负责人 会说：“我的团队不会采纳这个——这只是他们会忽略的又一个工具。”没有采纳就没有扩展。业务负责人关心与他们KPI挂钩的成果、团队是否真的会使用、运营风险以及其他地方的成功案例。要与他们保持一致，就要将试点与他们的OKR直接关联，包含变革管理计划，展示同行案例，并尽早识别团队内部的倡导者。

关键在于时机。与这些“把关人”进行对齐的最佳窗口期是：探索和规划阶段是安全的；试点前阶段仍是安全的；试点期间已进入危险区；试点结束后则为时已晚。如果你在试点期间或之后才开始与“把关人”沟通，那么很可能已经失败了。他们的否决权通常在续约时行使，届时反对意见已根深蒂固。

寻找真正的“AI变革推动者”

你对AI基础设施推动者的直觉，可能与现实有所偏差。
（1）创新实验室缺乏推动采纳的权力。他们可以进行实验，但无法强制组织变革。
（2）首席技术官（CTO）通常不了解实际自动化工作的具体细节。他们可以批准技术，但无法验证操作的适应性。
（3）预算负责人往往更害怕改变，而非渴望改变。他们可以资助试点，但通常不会推动规模化所需的组织变革。

你真正的“推动者”，是那些充满挫败感的中层管理者。他们通常在总监或高级经理级别，常在运营、风险或转型部门任职。他们可能已经在个人层面尝试AI——很可能就是你的“影子AI”用户之一。他们是连接执行与战略的桥梁，既了解高管层的期望，也明白一线团队的需求。他们会成为你内部的“首席布道官”，同时化解自上而下和自下而上的摩擦。

你可以通过以下方式找到他们：关注在内部创新论坛上发表演讲的经理；跨职能项目的负责人；那些因高强度工作而感到疲惫，渴望通过变革解决问题的部门；以及希望削减外部代理或BPO支出的团队。

企业AI的信任真相

有一个事实可能会让那些专注于技术的团队感到惊讶：企业AI市场并非一个纯粹的“任人唯贤”之地。你认识谁，往往比你构建了什么更重要。技术优势——更出色的演示、优越的基准测试、更多的功能——在“信任优势”面前，常常会败下阵来。

信任意味着关系、信誉和生态系统嵌入。这就是为什么90%成功的企业AI交易都源于“熟人介绍”。同行的推荐（“我们的竞争对手正在使用他们”）能瞬间建立信誉。董事会引荐能立即打开大门。系统集成商和咨询合作伙伴早已通过建立好的关系渗透到客户内部。现有供应商的推荐则能通过关联提供信誉。而“冷启动”式的陌生拜访，无论解决方案多么创新，在企业规模化应用中都很难奏效。

新媒网跨境了解到，对你的内部倡议而言，信任因素意味着你的“推动者”的信誉至关重要。一位受人尊敬的总监倡导AI基础设施，其影响力远超任何技术演示。因此，投资于“推动者”的培养，而非仅仅是技术部署，同样关键。

“双轨并行”策略：短期见效与深度融合

试图规模化AI基础设施的企业，通常会犯两种错误。一些企业只追求“短期见效”——能让用户喜爱的可见价值，但无需深度整合。这虽然能带来采纳，却缺乏持久性。解决方案会被归类为“不错的功能”，在下次预算审查或竞争评估时很容易被取代。另一些企业则只追求“深度融合”——通过IT批准的架构，满足所有合规和安全要求，但未能为用户创造可见价值。这会产生“僵尸基础设施”——技术上存在，却无人使用。它能通过预算审查，但从未实现足以证明投资价值的采纳度。

你需要让两条轨道同时运行，并在第三或第四个月左右实现汇聚：
（1）轨道一：短期见效。 第二周就产出第一个可运行的演示版本。第六周展示用户参与度和采纳指标。第十周证明可量化的投资回报率，供“推动者”内部展示。这条轨道创造可见价值，为深层基础设施工作提供政治掩护，并形成用户采纳势头，使其难以逆转。
（2）轨道二：深度融合。 第四周建立单点登录（SSO）和身份验证。第八周完成数据管道集成。第十二周实现与企业系统的全栈集成。这条轨道创造转换成本，使基础设施变得不可或缺；获得IT和安全部门的批准，防止后期否决；并确立其基础设施地位，使其能经受预算压力。

两条轨道缺一不可。没有基础设施的短期见效会被取代。没有采纳的基础设施则会成为“摆设”。当可见价值与深度融合交汇时，AI基础设施才能真正扎根。

价值的五层进阶：语义基础设施的“复利”效应

语义基础设施的每一层递进，不仅深化了组织承诺，更带来了独特且不断叠加的业务价值。理解这些层次能帮助你规划规模化路径，并清晰定位当前的进展。

1. 第一层：运营基础。 包括单点登录（SSO）、API接口、Webhook以及连接语义基础设施与现有系统的数据管道。这一层的价值在于打破信息孤岛。你的团队能从单一事实来源工作，数据在系统间自动流转，从而消除人工协调的繁琐。市场、电商、产品信息管理（PIM）和内容团队不再各自为营。一个系统中创建的内容能自动丰富另一个系统中的产品数据。这一基础使得后续一切成为可能——并开始构建你的“语义数据湖”。
2. 第二层：智慧积累。 知识图谱中积累的历史数据，随时间推移映射的实体关系，通过使用不断完善的产品分类，以及捕获并关联的客户背景信息。这里的价值在于不断积累的“组织记忆”。你的语义基础设施随着每一段内容的结构化、每一件产品的丰富、每一个关系的映射而变得更智能。一个从零开始的竞争对手，无法在短时间内复制你多年积累的组织知识。你不再重复构建上下文，而是在现有基础上不断拓展。语义数据湖因此日益深厚。
3. 第三层：流程效率。 日常任务通过知识图谱路由，内容创建流程默认存在语义结构，产品发布自动继承丰富标记。价值体现在规模化后的速度和一致性。团队工作效率更高，因为基础设施承担了过去需要人工完成的工作。内容在创建时即结构化，而非事后补齐。产品从品类定义中自动继承属性。在这一层，AI可见性变得自动化而非费力——跨职能协作变得无缝，因为所有人都基于相同的语义基础工作。
4. 第四层：组织能力。 围绕语义基础设施重写标准操作规程（SOP），内容和SEO团队重构为“图谱优先”的工作模式，岗位职责默认以AI就绪内容为基线输出。价值转向竞争对手在结构上不具备的能力。你能在产品发布第一天就实现全面的AI可见性。你通过更新图谱而非重建页面来响应市场变化。你的内容运营无需同比例增加人力即可规模化。SEO、内容、产品和电商团队之间的传统壁垒得以消除，取而代之的是由共享语义基础设施驱动的统一工作流。
5. 第五层：战略差异。 业务战略以语义基础设施为前提，未来三年的规划建立在AI介导的商务可见性之上，竞争定位锚定于可发现性优势。这一层的价值在于经过多年构建的市场地位。AI可见性不再是你正在测试的策略——它已成为定义你如何竞争的核心能力。你所构建的语义数据湖和基础设施，能支持竞争对手需数年才能复制的智能体工作流。你的组织作为一个互联的整体运作，而非协调的各个部分。

随着时间的推移，不断积累的不仅仅是数据，更是底层创建的语义数据湖和基础设施。每一件产品在第二层得到丰富，每一个实体在第三层得到连接，每一个关系在第四层得到映射，都为更复杂的智能体工作流奠定了基础。这正是AI智能体为你比缺乏语义基础的竞争对手表现更出色的“隐形资产”。你的目标至少是达到第三层，让价值通过工作流集成自动复合增长。达到第五层，则能让基础设施不仅永久存在，更成为战略的决定性因素。

规模化之旅：WordLift的五阶段方法论

1. 第一阶段：差距分析（第1-4周）。 映射你当前的AI可见性现状与目标差距。这意味着审计现有结构化数据和语义标记，识别存在可见性差距的内容和产品类别，找到将成为你“推动者”的“影子AI”用户，并在试点开始前定义成功指标。此阶段的成功模式是“先诊断后开方”——准确理解AI智能体目前无法感知你的原因。
2. 第二阶段：知识图谱构建（第5-10周）。 建立语义基础。你的产品分类法映射到知识图谱中，实体关系被定义，核心数据模型逐渐成形。这是语义数据湖开始形成的地方——一切都以此为底层基础设施。此阶段的成功模式是在激活渠道前，确保数据架构正确无误。仓促的映射会产生负面复合的技术债。
3. 第三阶段：落地执行（第8-16周）。 同时运行两条轨道。快速见效轨道激活可见渠道——结构化数据注入、商家 feeds 丰富、AI就绪内容块投入生产。深度整合轨道则连接企业系统——内容管理系统（CMS）、产品信息管理（PIM）、数字资产管理（DAM）、电商平台。此阶段的成功模式是：在第十周之前实现可见的成果，同时底层基础设施工作持续进行。倡导者需要证明点；架构师需要适当的集成。
4. 第四阶段：业务影响（第4-8个月）。 记录并放大成果。根据第一阶段定义的成功指标衡量投资回报率。为后续扩展对话创建内部案例研究。语义数据湖展现可衡量的深度——丰富的产品、连接的实体、回答的查询。此阶段的成功模式是量化的成果能证明扩展的合理性——不是虚荣指标，而是首席财务官能认可的业务影响。
5. 第五阶段：全面推广（第6-18个月）。 扩展到整个组织。新市场、新产品类别、新内容领域被添加到知识图谱中。跨职能工作流围绕语义基础设施重新设计。团队之间的壁垒消除，因为所有人都基于相同的语义基础工作。此阶段的成功模式是由内部“推动者”驱动的有机扩展——团队因为看到其他团队的成就而主动请求访问权限。

在所有阶段中不断累积的是语义数据湖。第三阶段中结构化的每一个产品都使第五阶段的扩展更快。第二阶段中映射的每一个实体关系都使第四阶段的智能体工作流更智能。底层创建的基础设施——对最终用户不可见但对AI智能体至关重要——随着每个阶段的完成而变得更有价值。

有三种“反模式”会在任何阶段扼杀整个旅程：跳过差距分析意味着针对错误问题进行构建，且发现为时已晚；仓促进行知识图谱映射会创建一个无法支持规模化的基础；在没有并行集成工作的情况下追求落地执行，意味着快速见效的成果无法复合增长。

战略优势：随时间推移的“复利”效应

竞争对手可以复制你的功能，匹配你的定价，在市场营销上投入更多，甚至挖走你的销售人员。但他们无法复制你通过多年结构化内容、映射关系和丰富产品而构建的“语义数据湖”。时间方程式很简单：时间加上持续的语义基础设施投资，就等于竞争护城河。价值会随着时间推移而复合增长。第一年建立基线——你的知识图谱初步成形，初始产品得到结构化，首批工作流得以整合。第二到第四年则加速发展，语义数据湖日益深厚：数百万实体关系被映射，产品层级通过使用不断完善，内容自动从积累的组织知识中继承丰富的上下文。

这种“隐形资产”正是底层创建的基础设施。AI智能体查询你的知识图谱，并获得精准、上下文丰富的答案，因为多年的语义工作为其响应提供了动力。从零开始的竞争对手则面临“冷启动”问题——他们的AI可见性依赖于尚不存在的基础设施。

这也是组织内部壁垒最终被打破的地方。传统企业常因团队脱节而苦恼：SEO优化搜索引擎，内容创作面向人类，产品孤立管理数据，电商独立处理交易。语义数据湖则成为连接所有这些功能的共享基础。一次性结构化的内容可用于SEO，为AI智能体提供信息，丰富产品页面，并赋能电商——所有这些都可自动化完成，无需人工交接或协调。

新媒网跨境认为，关于AI基础设施的终极真理是：时间是竞争对手无法购买的唯一资源。现在就开始行动，将创造出那些等待完美时机行动的后来者，无论技术多么优越或预算多么充足，都无法逾越的优势。你今天构建的语义数据湖，将为定义未来商务的智能体工作流提供动力。

我们的目标不是在永无止境的试点周期中评估AI工具。而是要构建语义基础设施，使其成为你组织运营不可或缺的一部分——如此重要，以至于移除它将需要重新构想所有职能部门的工作方式。

智能商务可见性的实践应用

对于在AI介导的商务环境中构建可见性的企业而言，这些模式具有特定的应用价值。向智能商务的转变，正在改变你的内容如何被发现和消费。AI智能体不像人类那样浏览网站。它们消费的是结构化数据、知识图谱和语义标记。在这种新环境中，你的可见性取决于使你的内容具备机器可读性和上下文丰富性的基础设施。这本质上是一场“基础设施”之战，而非“功能”之战。知识图谱并非一个你可以与其他工具进行比较的SEO工具——它是决定AI智能体能否理解、推荐并与你的产品和内容进行交易的语义基础。结构化数据（通过动态JSON-LD注入）、商家 feeds（通过产品数据丰富）和内容工程（通过AI就绪块生成）这三大技术支柱，是基础设施层，而非功能。随着更多内容被结构化、更多实体被连接、更多上下文被捕获到你的语义数据湖中，它们会随着时间推移不断累积价值。

你的差距分析阶段应侧重于寻找那些已经在追踪AI搜索可见性的团队——那些监测ChatGPT和Perplexity引荐流量、注意到传统SEO流量下降而AI介导流量模式变化的员工。他们是你的天然“推动者”，因为他们已经理解了问题所在。

你的价值层轨迹遵循五层递进：与CMS和PIM集成构建的运营基础层（第一层）；通过实体关系和产品分类实现的智慧积累层（第二层）；内容创建默认基于知识图谱实现的流程效率层（第三层）；SEO和内容团队围绕语义基础设施重构的组织能力层（第四层）；以及数字战略以AI可见性为基线的战略差异层（第五层）。在每一层，语义数据湖都会变得更深，组织内部壁垒进一步被打破。内容、产品、SEO和电商不再作为独立的职能部门进行人工交接。它们将成为由共享语义基础设施驱动的互联工作流——而服务客户的AI智能体，则能看到你所提供的一切的统一、上下文丰富的表示。新媒网跨境预测，那些现在就着手构建这一基础设施的企业，将创造出后来者无法超越的优势。投入语义基础设施的时间，将以点状解决方案永远无法企及的方式，产生“复利”效应。

实践指南：AI基础设施建设的关键步骤

1. 从一开始就将AI定位为基础设施，而非功能。 这一个定性，将塑造后续的每一次对话。
2. 立即找到你的“影子AI”用户。 他们已经证明，只要AI好用，他们就会采纳。他们是你的天然“推动者”。
3. 并行开展“三层互动”。 自下而上的验证、中层骨干的推动、自上而下的支持——所有这些都应同时进行，而非按部就班。
4. 在试点前，而非试点期间，与“把关人”达成共识。 营收运营部门需要指标，IT部门需要合规性，业务部门需要采纳证据。尽早争取他们的支持。
5. 通过方法论执行“双轨并行”战略。 差距分析和知识图谱构建奠定基础。落地执行层在深化基础设施的同时，实现短期见效。业务影响评估量化价值。全面推广将成果扩展到整个组织。
6. 有计划地构建并穿越五层价值。 依次迈向：运营基础、智慧积累、流程效率、组织能力、战略差异。每一层都将加深底层的语义数据湖。
7. 通过共享基础设施打破组织壁垒。 知识图谱成为最终连接内容、产品、SEO和电商的基础，将其整合为统一工作流，而非协调交接。
8. 让价值随时间复利增长。 优势属于那些现在就开始行动的企业，而非等待完美条件的企业。新媒网跨境认为，你今天构建的语义数据湖，将为定义未来商务的智能体工作流提供动力。

我们的目标，并非仅仅是通过一项试点。而是要构建语义基础设施，使其成为你组织运营中不可或缺的一部分——并创造出竞争对手无法复制的AI可见性优势。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/95-ai-fails-giants-crush-rivals.html