一场CIO闭门会的深度复盘：AI落地——从“焦虑跟风”到“务实破局”

当AI热潮渐褪，企业如何找回务实的主旋律？

在数字化转型进入深水区、AI 技术从概念走向应用的关键节点，企业 CIO 们正面临着共同的命题：如何让AI真正落地产生价值，而非陷入“跟风投入却不见成效”的困境？

“各行各业都在试AI，进展到哪一步了？有什么收益，有什么坑？”这是业内同仁们最关注的话题，本文从企业AI应用现状切入，用四个篇章揭开了企业AI落地的真实图景与破局之道。

Part 01 应用现状——从宏大叙事到微观价值

1.1 规划者的迷茫：太多可能，无从下手

某连锁企业的C总分享了他的困境，具有普遍代表性。公司上下对AI热情高涨，老板明确要求“尽快拿出成绩”，但当IT部门真正开始梳理时，却陷入了选择困难。

“我们要做AI的推广，到底要给公司做什么？”他描述道，“内部头脑风暴，一个10人左右的小组，就提出了接近50个AI应用场景。”这50个场景遍布企业各个角落：人力资源管理中的智能招聘面试、供应链环节的智能补货排线、销售前端的精准营销……每个听起来都很有前景，但放在一起却让推进者无所适从。

“AI这件事，并非我们不知道做什么，而是要做的事情太多了，多到无从下手。”C总这样总结道。面对这种局面，该企业选择了一条系统性道路——制定涵盖六大板块的AI推进框架：文化建设、个人AI赋能、成熟AI工具引入、现有软件AI功能挖掘、自建智能体开发、GenAI合作。这种“先规划、后落地”的思路，代表了相当一部分规模企业的选择。它们有资源进行系统性布局，但也面临周期长、见效慢的挑战。

1.2 实践者的务实：解决问题，创造价值

另一家公司的X总表示，他所在的企业，对AI的应用上显得更加务实和以结果为导向。

他分享了一组令人印象深刻的数据：“我们差不多有5.8亿的消费者会员，每天几百万的真实交互中，超过90%的客服案例由AI完全处理。”剩余的10%涉及复杂市场活动、食品安全或政府关系等敏感问题，才需要人工介入。

这个数字背后，是AI技术在特定领域的成熟应用。他指出，与早期基于规则或NLP训练的客服系统不同，如今专门针对客服场景训练的AI小模型已经能够做到响应快速、回答精准、能力不会“外溢”产生幻觉或矛盾。

另一个创新应用是针对一线员工的AI培训陪练。“我们在全国有40万名员工，一线服务员的年流失率差不多为100%。”他解释道。对于如此高的流动率，传统集中培训成本高昂且效果有限。现在，AI陪练可以模拟各种复杂场景——客诉处理、监管检查、媒体应对等，让员工在虚拟环境中反复练习，对话过程还能被记录分析，反哺模型优化。

这两项应用有一个共同特点：解决具体业务痛点，创造可衡量价值。客服AI直接降低人力成本，培训AI提升培训效率和质量，都是企业管理者能够直观感知的收益。

1.3 探索者的巧思：小处着手，快速见效

对于传统行业的企业来说，更讲究务实风格，每分投入都要看到回报。它们往往在AI应用上会选择更轻量级的探索路径。

“我们海外业务单元很多，在非洲、南美、亚太、欧洲都有布局。”某企业Q总介绍道。这些海外团队以当地销售人员为主，管理难度大，特别是如何确保市场活动的真实性和有效性成为痛点。

他所在企业的解决方案颇具巧思：在CRM系统中植入AI能力，对销售人员回传的市场活动照片和视频进行智能分析。“例如这周计划做三场市场活动，每场50人，我们就用AI技术识别回传照片中的人数、场景是否符合描述。”他说。

另一项应用更加“接地气”——利用钉钉平台的AI闪记功能自动整理会议纪要。“我们每天集团会议有几百场，以前都得专人记录，回去抓耳挠腮写半天，还不一定对。”现在AI能够实时将语音转文字、生成图表、提炼待办事项，效率大幅提升，“老板也很喜欢”。

这些应用虽然技术门槛不高，但都精准解决了业务中的具体问题，投入小、见效快，非常适合作为AI落地的“第一枪”。

1.4 变革者的激进：工具为用，价值为本

某快消企业S总，他对AI的定位简单直接：“数字化和AI对于我来讲就是一个工具。”

在这个定位下，该企业的AI应用呈现出鲜明的结果导向特征。S总分享的第一个案例令人印象深刻：“法务原来是11个人审合同，现在用生成式AI直接调用我们自己搭的系统，降了7个人。”他毫不避讳地表示，“对于我来讲，AI的重要作用之一，就是帮助我们在中后台实现不影响原来工作的裁员。”

这种“简单粗暴”的价值衡量，源于他对企业经营的深刻理解：“公司高层关注的其实就三点：营收会不会涨？利润会不会涨？成本会不会降？”

在这种价值导向下，这家企业在营销领域探索了更深度的AI应用。他们将AI底层算法剥离出来，重组营销的“人货场”，通过算法匹配商品卖点与消费者标签，再找到合适的消费场景，最终收敛出一批高潜力门店。“这些门店的销售额是普通门店的2到3倍。”S总透露。

更值得关注的是，这家企业已经将这套方法论产品化，与达能、联合利华等世界500强企业进行合作。从工具到赋能再到对外输出，这家企业的AI应用路径展示了一种可能性：当AI真正融入业务核心，它不仅能优化企业内部运营，还能创造新的商业模式。

1.5 传统企业的谨慎：风险厌恶，产品优先

某企业的Y总的观点代表了传统制造业的态度。“我们对于AI应用的相对比较初级，”他坦言，“在智能制造里头，使用了AI的图像识别，做质量管理。”

作为一家国有企业，该企业在AI应用上面临双重约束：一是技术人员素质与传统行业的局限，二是对风险的天然厌恶。“我们更多希望能够应用一些在行业内已经落地的、或者是形成产品的AI应用，而不是去自研。”Y总表示。

这种“产品优先、避免自研”的思路，在传统行业特别是国有企业中相当普遍。它们更愿意采用成熟的、经过验证的解决方案，而非冒险进行前沿探索。

Part 02 困境深水区——理想与现实的巨大鸿沟

2.1 预期管理的失败：从“诗和远方”到“柴米油盐”

当讨论进入“挑战与坑”的环节，S总指出了AI落地中的第一个大坑：预期管理的失败。

“我一直认为AI被大家炒得太热了。”S总直言不讳，“今天是个内卷的时代，CIO的平均寿命只有2.6年。”他描述了企业高层对AI的典型期待：数字化转型，一转就能赚大钱；一上AI，就能止住业绩滑坡。“其实AI没有那么强大，它做不到的，我们幻想的太美好了。”生成式AI擅长内容生成，但企业决策需要严谨的逻辑和数据分析，这是两类不同的能力。

预期落差的根源，在X总的描述中更加生动：“我们的CEO比较喜欢往国外跑，每次去参加达沃斯，就特别兴奋，谈的都是诗和远方；等他回来之后，谈的都是现实，谈的都是财报。”

这种“诗和远方”与“柴米油盐”的落差，正是CIO们面临的普遍困境：老板被外界华丽的AI故事吸引，期望值被无限拉高；而企业内部落地却是一个个具体的、琐碎的、见效缓慢的过程。

2.2 价值感知的断裂：做了很多，但“没有水花”

某企业的L总道出了另一个十分普遍的困境：做了大量AI应用尝试，但在公司层面却感知不到明显效果。

“我们做了二三十个AI应用，也期待从使用上或者流程改变上能带来一些变化”他表示，“但这些东西放下去之后，并没有在企业层面带来感知。”更令人沮丧的是，尽管投入了AI，但业务部门的人员编制似乎没有减少，成本没有明显变化，而营收利润的增长也很难归因于AI的贡献。

这种“价值感知断裂”的现象，揭示了AI落地中的一个深层矛盾：局部效率提升不一定能转化为整体业务成果。一个部门通过AI节省了人力，但这些人力可能被调配到其他岗位，从公司整体看编制并未减少；AI辅助决策可能提高了准确性，但这种提高可能被市场波动、竞争加剧等外部因素抵消，最终在财报上体现不明显。

2.3 组织变革的滞后：AI在前，组织在后

X总还谈到了这样一个洞察：AI的价值往往在组织变革后才真正凸显。

“我们公司的财报，这两个季度的利润非常好。”X总透露，“利润是怎么产生的？一定程度上是因为做了组织上的优化。”他描述了组织优化的实际过程：公司整体“一刀切”式裁员后，各个部门受影响程度不同。有些部门原本就臃肿，裁员后影响不大。

但有些部门裁员后，要维持原有运作标准就会遇到困难。“这时候反而更加需要一些自动化的工具、智能化的工具来帮助。”他指出，“此时引入AI的效果，远好于每天去说服业务使用某个产品，自然就会有刚需。”

这个观察揭示了一个关键规律：AI应用与组织变革应该协同推进，甚至组织变革应该适当先行。当组织通过裁员、结构调整等方式“制造”出效率提升的刚需时，AI等工具的应用就会顺理成章，效果也更容易显现。

他还分享了所在企业正在发生的另一个组织变化：门店经理从管理单店变为管理3-5家门店。“一个人管3-5家不在一个地理位置的门店，他一定需要更多工具来帮他。”这种组织设计的变化，自然催生了对数字化工具的迫切需求。

2.4 传统企业的特殊困境：风险厌恶与能力不足

Y总面临的困境也相当典型：领导层受到AI热潮影响，提出要应用AI，但无法给出具体方向；而IT部门受限于技术能力和风险厌恶文化，难以有效推进。

“领导提出想要AI，但是又无法提出明确的需求”他描述道，“项目交给IT去判断，很容易导致目标过于宽泛。”更棘手的是风险规避问题：“众所周知，现在AI应用其实是存在比较大的风险的，失败风险也极高。作为国有企业，很难接受失败的风险。”

这种“既要推进，又不允许失败”的矛盾要求，让传统企业的AI落地陷入困境。“一边儿是任务压力，一边儿却不接受风险，这个活到底怎么干？”Y总的反问也道出了无数同行的心声。

Part 03 共识与路径——回归业务，创造可感知价值

3.1 重新定位：AI只是工具，价值才是目的

尽管面临种种困境，但在一个基本问题上，多位资深的实践者达成了强烈共识：必须重新定位AI，将其从“战略目标”降维为“业务工具”。

S总的观点最具代表性：“不要把AI放大，它只是我们基于数字化去辅助和帮助企业做变革的一个工具。”他强调，AI只是一个过程，绝对没有一锤定音的作用。

Z总基于实践经验，提出了类似看法：“AI只是一个工具而已。”企业的业务、组织或文化体系，企业作业是连续的，有一定规则和管理体系，这个体系不会因为AI的到来而突然改变。

这种“工具化”定位的转变，意味着AI应用的评估标准也要相应改变：不再关注技术的先进性，而是关注解决业务问题的有效性；不再追求全面的数字化转型，而是聚焦具体场景的价值创造。

3.2 方法转变：从小处着手，积累小胜利

在具体推进方法上，大家普遍推崇“从小处着手”的策略。

S总建议：“不妨先做一个小的场景、小的应用，用最少的钱，二三十万的投入，在不引起任何人注意的情况下把它做成。”CIO应该把大环境和大战略分解成无数个小的场景，用实际的成果跟老板说：“我20万做了一个成果，减少了俩人或者是效率提高了百分之几十”，然后再争取更多资源。

Z总分享了一个案例：如果是客服系统的提效，目标不是“建设客服系统”，而是“客户问题响应时间缩短多少”、“客户投诉减少多少”，然后反推需要什么系统功能。

这种“小步快跑、快速迭代”的方法，与传统的宏大IT规划形成鲜明对比。它降低了单点失败的风险，加快了价值验证的速度，也更符合当下企业追求确定性的心态。

3.3 价值重构：从“降本提效”到“增收创利”

在价值衡量上，企业越来越不满足于模糊的“降本提效”，而是要求AI直接贡献于营收增长和利润提升。

有CIO认为“要想在内卷的时代活下来，能够证明给公司看你做的AI、做的数字化对企业有效，就要想好提效怎么能体现在利润和财报上。”

也有CIO强调了“体感”的重要性：“最核心实际上是‘体感’这件事情。”无论是给一线员工减负的工具，还是让管理层更快获取市场信息的看板，这种“体感”上的提升，虽然难以量化，但对获得持续支持至关重要。

3.4 角色进化：从技术专家到业务伙伴

在讨论中，CIO们对自身角色的认知也在发生变化。他们不再仅仅是技术专家，而越来越成为业务伙伴和价值翻译者。

某服饰企业H总明确感受到了这种变化，他表示：“公司对于IT团队现在的要求不像以前了，更多的是要求我们要能够深入到业务场景中去。”

S总还强调了“向上管理”的重要性：“有时候，CIO比拼的不是真正把事情做好的能力，还有一个隐藏的能力——能不能把你老板管好？能不能说服他？”他认为，理解老板的真实诉求，管理好老板的预期，是CIO在AI落地中不可或缺的能力。

这种角色转变意味着CIO需要掌握一套新的语言：用业务和财务的语言而非技术语言沟通AI的价值；用具体案例而非技术蓝图证明AI的效果；用小步迭代而非宏大规划推进AI的落地。

Part 04 展望2026——收敛、聚焦与价值证明

4.1 规划收敛：从全面铺开到重点突破

谈及2026年的规划，各位CIO普遍表现出“收敛”倾向——减少项目数量，聚焦关键场景，确保资源投入能够产生明确回报。

Q总表示将聚焦三个方向：用AI缓解全球化系统运维压力、在贸易订单环节寻找落地场景、探索研发实验的AI赋能。这三个方向都有明确的业务痛点对应，避免了泛泛而谈。

S总更加明确：“2026年我们线下只做一件事：识别并深耕3万家高潜力门店。”他将复杂的数字化战略收敛为一个具体、可衡量、与业务增长直接相关的目标。

X总明确表示将围绕“新业务拓展”和“组织提效”两个核心展开，传统系统建设已告一段落。

这种规划上的收敛，反映了企业面对经济不确定性时的务实态度：不再追求技术领先性，而是确保每分投入都有明确回报。

4.2 能力建设：从技术应用到业务融合

在能力建设上，CIO们的关注点正在从单纯的技术应用转向业务与技术的深度融合。

H总分享了一个有趣的做法：通过小规模AI试点项目，倒逼业务数据标准化。“因为我们单独搭建一个私有的部署方式，用小量的数据去跑的时候会发现，通过这样的方式可以去追溯我们当前企业信息化建设过程中的那些短板。”这个过程促进了业务部门改善流程、规范标准、拉通数据链。

某食品企业F总表示，虽然当前以“稳”为主，但也认识到未来需要“在业务侧需要有一些改变时”做好准备。他们的策略是内部成立“兴趣小组”，研究AI在RPA、文档管理等相对成熟领域的应用，为未来的业务需求做好技术储备。

这种能力建设的转变，意味着企业的AI应用正在从“技术驱动”转向“业务驱动”，从“项目制”转向“能力沉淀”。

4.3 生态合作：从自研到协同

在技术获取路径上，传统制造业特别是国有企业表现出明显的“产品优先”倾向，而即便是科技能力较强的企业，也在重新评估自研与采购的平衡。

Y总明确表示：“我们更希望尝试的是一套成熟的产品。”显然他更倾向于等待行业成熟解决方案的出现，而不是冒进尝试和自研。

即便是数字化领先企业，X总也表示会积极利用钉钉等平台提供的AI能力，而非所有功能都自研。这种开放合作的姿态，反映了企业正在形成的共识：在AI时代，生态协同可能比单打独斗更加高效。

结论：AI的祛魅与价值回归

这场关于AI的深度讨论揭示了一个正在发生的深刻转变：AI正在中国企业应用中经历“祛魅”过程，从被神话的“颠覆性技术”回归为普通的“业务工具”。

在这个过程中，企业的关注点发生了明显转移：

从技术先进性转向业务适配性：不再追求最前沿的AI技术，而是寻找最适合解决业务问题的工具；

从全面转型转向重点突破：不再制定宏大的数字化转型蓝图，而是聚焦能够快速创造价值的具体场景；

从长期投入转向快速验证：不再接受漫长而不确定的技术研发周期，而是要求小步快跑、快速见到效果；

从成本中心转向价值中心：不再满足于模糊的“降本提效”，而是要求AI直接贡献于营收和利润增长。

对于CIO这一群体而言，这场转变既是挑战也是机遇。挑战在于，他们需要掌握一套全新的“价值语言”，用业务和财务的逻辑而非技术的逻辑来证明自己的价值；机遇在于，当他们真正成为业务伙伴而不仅仅是技术专家时，他们在组织中的影响力将得到实质提升。

2026年，或许不会是企业AI应用的“爆发之年”，但很可能是AI价值回归的“务实之年”。当技术褪去光环，价值浮出水面，那些能够将AI与业务深度融合的企业，将在新一轮竞争中获得真正的优势。

本文来自微信公众号“CIO发展中心”（ID：cio-ileader），作者：王宇，36氪经授权发布。