做了十多年的企业IT服务，从无纸化到信息化再到数字化，一路走来，应该说我是最了解他们心里在想什么的了。屁股决定脑袋，很多时候的项目往往就是一个道听途说或是对当下潮流的一个错误解读而诞生的，智能化也不例外，没能幸免。
企业在AI落地过程中，常常会遇到各种陷阱，导致项目失败或效果不佳。以下说说我对企业AI落地过程中常见的十大陷阱的解读和应对想法。
重“智能化”，轻“数字化”： 许多企业在数字化基础薄弱的情况下，盲目追求AI智能化，导致“巧妇难为无米之炊”。
应对策略： AI是数字化的进阶，必须先打好数字化基础，确保数据可获取、可管理、可分析。只看“卖家秀”，不看“买家秀”： 被AI供应商的宣传所迷惑，忽视了自身业务的实际需求和场景。
应对策略： 深入了解自身业务痛点，明确AI能解决什么问题，并进行小范围试点验证。技术团队“孤军奋战”： AI项目被视为纯技术项目，业务部门参与度低，导致AI与业务脱节。
应对策略： 建立跨部门协作机制，让业务部门深度参与AI项目的需求定义、方案设计和效果评估。迷信“自研大模型”： 盲目追求自研大模型，投入巨大但效果不佳。
应对策略： 评估自身实力，优先考虑利用成熟的开源模型或商业模型进行微调和应用开发，将资源集中在业务创新上。追求“最新技术”与“私有化部署”两全： 既想用最新技术，又想完全私有化部署，导致成本高昂且难以维护。
应对策略： 根据数据敏感度和合规性要求，权衡公有云、私有云和混合云部署方案，选择最适合的部署模式。过度担忧AI泄密风险： 对AI数据安全过度担忧，导致数据无法有效利用。
应对策略： 建立完善的数据安全和隐私保护机制，采用数据脱敏、加密、联邦学习等技术，在保障安全的前提下释放数据价值。因“AI幻觉”否定一切： 因AI模型偶尔出现“幻觉”现象（生成不准确或虚假信息）而全盘否定AI的价值。
应对策略： 认识到AI的局限性，建立人工审核和纠错机制，并结合RAG等技术提升AI的准确性和可信度。寄望AI大幅裁员： 错误地将AI视为替代人工的工具，忽视了AI与人类协同的价值。
应对策略： 将AI视为提升员工效率、优化工作流程的辅助工具，实现人机协同，共同创造更大价值。认为“懂技术才能用AI”： 认为只有技术人员才能使用AI，限制了AI在企业内部的普及。
应对策略： 推广低代码/无代码AI平台，降低AI使用门槛，让更多业务人员能够利用AI工具解决实际问题。对AI未来失去信心： 在AI落地过程中遇到挫折，对AI的未来发展失去信心。
应对策略： 保持战略定力，持续投入，从小处着手，逐步扩大AI应用范围，积累成功经验。