本文将深入探讨 AI 在企业落地过程中面临的挑战，分析数字化项目落地的常见难题，揭示组织架构滞后对 AI 落地的阻碍，并分享如何通过业务融合与组织变革，让 AI 真正融入企业运营，成为推动企业发展的新引擎。

每年春节都容易出现全民爆火话题，从前些年的微信红包到支付宝集五福，今年春节也不例外，大街小巷大家讨论最多的话题就是《哪吒之魔童闹海》和 Deepseek 。电影作为大众性娱乐引发广泛讨论在情理之中。毕竟电影作为大众娱乐的重要形式，向来是舆论场的焦点。

但是，Deepseek的火爆出圈，确实挺令人意外的。不管你是走在城市街头，还是在嘈杂的早餐店内，都能不经意间听到大家讨论 Deepseek的声音。

他们可能对 IT 行业一知半解，但却能兴奋的讲述 Deepseek如何如何强大。这种全民热议的场景，仿就像回到了iPhone刚兴起的时代，那时大家对智能手机的好奇与热情，同样溢于言表。

据身边不少朋友吐槽，节后开工第一天，不少公司老板要求员工下载 Deepseek，眼镜AI 与自身公司业务融合的结合点，我们把这些现象关联起来看，释放出一个强烈的信号：AI 时代，已然提前到来。

它不再是科幻电影中的遥远设想，不久的将来，就会迅速漫入我们生活与工作的每一个角落，重塑着我们的生活和工作场景。

一、当下AI 在企业部署应用现状

今天我主要给大家聊聊，AI在企业管理领域应用落地情况，总体而言，AI 在企业中的落地实施尚处于探索阶段，对于企业管理而言，它仍是一个全新的领域。

近几年，一些理念先进的公司在 AI 领域展开了重金布局，如星巴克的 Deep Brew 、麦当劳的 AI drive – thru等就是典型的案例。虽然巨头们纷纷下场，投入大量资源，但是真正能让 AI 在企业中应用落地，跟业务紧密结合，转化为实实在在可衡量价值产出的企业，却如凤毛麟角。

这让我想起当年企业对 ERP 系统的狂热追捧，当年IBM等国外企业携ERP进入中国市场，被视为企业管理的万能钥匙，众多企业满怀憧憬，不惜投入重金，期望借此实现管理的飞跃。

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

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但残酷的现实是，许多企业在高昂的投入后，收获的却是效率低下、成本飙升的苦果。当时流行一句话 “不上 ERP 等死，上了 ERP 找死” ，造成ERP的位置非常尴尬。

放在今天，AI 的发展轨迹与当年的 ERP 如出一辙。很多企业只是简单地将 AI 工具引入，没有深入思考如何让其与组织架构、业务流程深度融合，就像将先进的引擎安装在破旧的马车上，这种表面化的应用，不仅无法为企业带来实质的效益提升，还可能导致资源的浪费和员工的抵触情绪。

前面一文跟大家探讨过关于AI应用场景，今天跟大家探讨下AI如何在企业端落地这个话题，希望能为各位专家和行业实践者带来一些启发与思考。

二、数字化项目落地：那些常见难题

从业多年以来，我也深度参与了很多企业的数字化转型项目，包括不少国家。从早期助力餐饮业实现数字化升级、搭建商业中心 CRM 系统、参与企业培训数字化产品，到近年来投身于营销自动化、CDP 等热门数字化应用的落地实践。

我也见证了许多国内企业在数字化过程中的心酸历程。基于自身经验，今天想和大家分享一些想法，希望能为企业发展提供一些参考。

案例一：某零售企业集团 CDP 用户数据中台的尴尬处境

某零售集团搞数字化转型，花了好多钱搭建了 “CDP 用户数据中台”，想把集团的数据资产整合起来。

但问题来了，在外部，它未能与抖音、小红书、美团等当下热门的新媒体平台以及线上获客渠道建立有效连接；

在内部，CDP用户中台也未能与实际业务结合起来：

• 采购销售环节，CDP的价值在于利用企业全域的用户数据洞察优化供应链管理，实现精准采购与高效销售；
• 仓库管理中，CDP的价值在于依据用户数据预测库存需求，降低库存积压或缺货现象；
• 市场营销时，CDP的价值利用用户数据进行精准的市场定位与营销策略制定，提升营销效果；
• 门店运营过程中，CDP的价值在于通过用户画像数据实现精细化管理，提升顾客购物体验；

……

上述提到的场景中由于公司内部各种各样的问题都没有落地，最终，CDP用户中台仅仅被用于简单的给用户打上几个标签、做个分组，在给用户发短信、邮件营销的时候利用一下。大量的资源和功能被闲置，投入的巨额成本未能转化为实际的业务价值，造成了严重的资源浪费。

案例二：零售企业会员数字化运营的难题

再讲个案例，某家连锁零售门店计划利用会员精细化运营提升用户的ARPU，期望通过AI数字化手段提升会员管理水平，增强会员粘性与忠诚度。为此，上了一套MA系统，也搭建了一套完整的会员运营体系。

我们帮这家企业将会划分为潜客、新会员、成长期、成熟期、以及沉睡及流失的会员五个等级。并且针对每个等级的会员，制定了个性化的运营策略。

• 例如对于潜在客户，通过精准的广告投放与优惠活动吸引其注册成为会员；
• 针对新会员则提供专属的首单优惠与新手指南，引导其深入了解品牌与产品；
• 对于成长期会员，通过积分奖励、专属折扣等方式鼓励其增加消费频次与金额；
• 对于成熟会员，提供更多的增值服务，如优先配送、专属客服等，提升其尊贵感；
• 对于沉睡或流失的会员，通过召回活动、个性化推荐等手段，重新唤起其对品牌的关注与兴趣。

这一系列的措施，看似完美，却在实际执行过程中遭遇了重重困难。

门店这边每天接收到各个部门下达的各种任务，店员还要忙着商品上架下架、盘点库存、接待顾客、卖东西这些工作，店员无法判断各项工作任务的主次关系。

在执行店员的观念里，会员运营这是属于不紧急的事，所以不会主动去思考，即使你追一些使用率数据，他们也会想尽办法去应付。

三、上述数字化项目落地困难的原因是什么？

我们来看看目前大多数零售企业的组织架构现状，属于树形结构关系，职责分工明确，在推进数字化项目过程中经常会出现主导权问题，假设主导权在IT部门，其他部门配合，那么大概率营运、IT、培训、采销这些部门不会重视的。

做这类数字化项目不是简单的工具使用，而是要把它当成企业新的生产力，需要一套完整的机制来保障，我们看看下面这个场景是不是很熟悉？

当你去找其他部门配合工作时，他们碍于情面会常说“可以先试试，等效果好了再全面推广，行不行？” 但实际上，当领导说出这种话，意味着领导在敷衍了事，对这个项目重视度不够。

项目真正开展试运营，各部门不应该是简单的配合关系，而是要协同发力，需要建立完整的组织及协同机制，还要得有耐心，别怕犯错，多做 A/B 测试，总结经验，找到最好的方法后再推广，这样才能慢慢提升整体的运营效果。

四、组织变革：组织滞后，难与发展同步

上述类似的案例在数字化项目落地过程中非常常见，我之前在《数字化项目的那些坑》这篇文章里也提到过。核心原因，就是组织没跟上新时代的节奏。

打个比方，就像从马车时代进入汽车时代，如果马车夫不愿意学开汽车，道路不升级改造，市政部门也不成立新的汽车交通安全管理机构，那交通效率肯定上不去。时代变了，以前的组织结构和思维方式，已经不适合现在这个信息化、智能化的时代了。

五、在 AI 时代的浪潮下，组织该如何顺应发展趋势并实现有效变革呢？

我们今天不讲那么多理论，我来给大家分享下我们在客户项目落地中的实际经验。

先说结论：在AI时代，要让 AI 工具在企业端真正落地产生价值，核心在于要让工具与实际业务紧密相连。

引入 AI 工具并非只是引入技术产品，还需全面优化公司的组织架构、业务流程以及团队协作方式。从高层制定战略，到中层调配资源，再到基层落实工作，各部门开展工作以及SOP工作流程深度与AI工具相结合，同时AI工具应用设计也要兼顾公司基层、中层和高层的实际业务场景，从组织上去变革，去拥抱AI时代。

六、如何让AI与业务融合：以零售门店会员智能营销项目为例

从组织架构的不同层级出发，多维度深入剖析，探究如何充分释放 AI 的潜力，使其作用最大化。

高层视角：公司高层制定的业务目标，需拆解为具体可执行的动作，并将明确的业务目标输入 AI 营销中台。搭建与目标适配且具创新性的组织架构，同时明确目标与考核办法。

中层视角：中层在公司中发挥承上启下的关键作用，需结合部门工作重点与流程，借助 AI 将资源输送至一线店长，举几个例子：

• 采销团队：系统录入当月畅销、高利润、吸客的产品信息，并为门店提供支持。明确价格优势、产品特点、目标客户、产品竞争力等关键数据，确保数据准确可用，为 AI 营销中台提供高质量数据；
• 营运团队：明确当前重点营销活动，如单品打折、组合套餐等，分析其对关键指标（如顾客平均消费金额、消费次数、新顾客增加量、会员活跃度等）的提升作用。将这些信息输入系统，为 AI 决策提供依据，助力店长更好地执行营销方案；
• IT 产品运营团队：通过数据分析、采纳建议、研究数据、社群运营、激励措施、组织培训等方式，推动项目顺利开展。不仅关注产品自身数据，还结合业务数据，确保运营策略与实际业务需求相符，总结可复用的成功经验；
• IT 开发团队：积极探寻与业务场景的结合点，为业务运营和产品运营提供支持，开发相应功能。例如，将 AI 与门店其他系统（如订购系统、销售终端系统）紧密连接，为店长在面对面销售推荐、会员需求分析等业务决策上提供智能支持，提升门店运营效率与顾客满意度。

一线视角：店长和一线员工是具体执行者。依据 AI 给出的建议，结合门店实际情况，灵活调整销售策略与客户服务方式。例如，利用 AI 推荐的潜力商品和精准客户画像，优化销售话术与促销活动，提高成交率和客户满意度。

七、组织保障：AI 项目落地的关键基石

完成上面这些业务设计，还有一个非常重要的机制需要去建立，那就是组织保障。

如何做好组织保障呢？对HR工作了解的人都清楚，HR 的六大模块主要围绕着公司人才的“选”“育”“用”“留”这四个方向开展的。

人才管理是一项复杂性与系统性的工作，单纯凭借行政指令或常规管理手段，很难达成预期效果。需结合人性特点将绩效评估、激励机制、薪酬体系、监督等多方面策略进行有机整合，协同联动，让组织产生合力。

这里分享一个源自新兴行为设计学的 FOGG 模型，它能帮助我们理解人们做出某些行为的原因，其核心逻辑是：一个人的行为发生，需同时满足三个关键条件：动机、能力和触发点，我们可将该模型的核心思想与 AI 项目的逻辑策略相结合。

• 动机：员工是否愿意接受 AI 工具并积极使用它？
• 能力：员工是否具备使用 AI 工具的技能，能否获取相关资源？
• 触发点：是否存在明确的方法或场景，促使员工使用 AI工具？

AI 时代组织保障，建议从以下几个关键方面进行优化：

• 绩效体系与 AI 工具使用的挂钩情况：在员工绩效考核时，是否将 AI 工具的使用水平纳入考核范围？能否通过数据体现 AI 工具对业务的实际作用？
• 激励机制是否围绕 AI 工作流程设计：激励措施能否促使员工主动运用 AI 工具？在 AI 发挥关键作用的环节，是否制定了相应的奖励办法？
• 监督机制的全面覆盖程度：监督是否从工具使用情况，延伸至业务流程优化，直至最终的业务成果？是否建立起从工具到业务再到成果的完整监督体系？

要确保 AI 项目顺利落地并融入日常运营，需从优化组织架构、完善激励机制、提升员工能力、设计行为触发机制这几方面着手。这种全方位的变革与保障机制是 AI 项目长期成功的关键，各层面相互配合促进，AI 才能融入业务场景创造价值。

这一过程不仅靠技术，还需全面优化组织架构、业务流程和团队协作，实现从战略规划到执行落地的顺畅衔接。

八、附录：星巴克Deep Brew项目AI业务融合应用场景分享

• AI营销场景：星巴克借助“Deep Brew”，依据消费者的口味偏好、当地门店的热门选择以及实时天气状况，给出个性化的产品推荐，并提供运营优化建议。
• 精准库存管理：借助“Deep Brew”进行实时数据收集与分析，星巴克能够预测未来库存需求的变化，确保门店库存始终维持在最佳状态。这种精准的库存管理，既减少了浪费，又保证顾客在需要时能买到喜爱的产品，从而提升客户满意度。
• 预测性维护模型：星巴克利用“Deep Brew”构建预测性维护模型，能够提前预测设备可能出现的故障或维护需求。这一技术使星巴克能够主动将替换零件或设备运送到门店，最大程度减少停机时间，避免客户不满和收入损失。
• 标准化与质量保障：通过AI系统收集的实时数据，星巴克能够确保所有产品的标准化水平和品质一致性。例如，当咖啡机的水温或压力偏离预设参数时，系统会自动采取纠正措施，保证每一杯咖啡都能达到星巴克的高品质标准；

以上就是我的个人分享，希望能给大家带来一些有价值的参考。