姜正林：泰康口腔集团CIO，副教授，中国软件行业协会信息主管（CIO）分会专家委员，历任多家跨国及五百强企业CIO。拥有20年以上信息化、数字化建设、运营和管理经验，多项发明专利及软件著作权，主导多项重大信息化项目和企业数字化转型的标志性项目，通过数字化推动了企业全球布局的快速发展，多次荣获国家级、行业等优秀CIO殊荣，2022年获得全球保险科技贡献奖（燕梳奖）。

最近半年身边几乎所有企业都在搞AI。热热闹闹立项、开会、采购、上线，但半年要总结一下，真正回头看，能说出"AI帮我们把效率提了10倍"的，基本没有。我整理了一下这半年观察到的最集中的几个坑，不是为了泼冷水，是想让后面的人少走弯路。

最常见的AI项目是什么？数字分身、AI客服、某个岗位的小助手。听起来挺酷，但这些东西有一个共同特点——它们是孤岛。

一个部门做了个AI助手，另一个部门也做了个，两个东西互不相干，甚至技术栈都不一样。每个项目都在自己的一亩三分地里"点状突破"，没有人问：这些东西加在一起能做什么？

AI真正的变革不会从一个数字分身或数字员工开始，它需要系统性重构，而不是在原有体系上打补丁。

很多企业的AI项目，是按岗位或者功能划分的——销售有销售的AI，运营有运营的AI，知识库有知识库的管理系统。表面上看各有其职，但实际上：

• 不同项目的技术体系各自为政，能力无法复用

• 智能体之间没有协同机制，各干各的

• 公共能力（比如文档解析、意图识别、记忆管理）被重复建设了三四遍

就像一家公司里每个部门都在自己买服务器、自己搭网络一样，既浪费，又没法形成合力。AI基础设施的建设，应该先想清楚哪些能力是可以共享的，智能体之间怎么协同，而不是先建再说。

这是我觉得最根本的一个问题。AI没有优化流程，只是嵌入了原有流程。制造业的"黑灯工厂"为什么能做到真正的效率革命？因为它把整个制造流程重构了，不是在人工流水线上加了几台机器。

但今天大多数企业的AI建设，流程本身一点没动，就往上套了一个AI工具。审批还是那几层，汇报还是那个节奏，只是原来人工填表现在AI帮你填了。

这种情况下，AI当然创造不了什么价值——因为它只是把一个低效流程的某个环节自动化了。

要想AI真正带来改变，得先敢动流程，甚至敢动组织。

很多团队说"我们在用AI做开发"，但实际上，是用Copilot或者Claude帮忙写代码、补测试、查文档——本质上还是人在驱动，AI在辅助。这样做，效率能提升多少？20%、30%，顶天了。

真正的AI原生软件工程，是从需求阶段就开始重构整个开发方式：需求分析、架构设计、代码生成、测试、部署，每个环节都用AI重新设计一遍，而不是只在写代码这一步用用Copilot。

两位数的效率提升和10倍的效率提升，差的不是工具，是思维方式。

做RAG知识库、做AI的团队都懂这个痛——数据根本不好使。各系统之间数据孤岛没解决，AI项目要用数据，只能靠人工整理、手动导入。数据治理没做好，进去的是垃圾，出来的也是垃圾。

AI不能凭空变出洞察，它依赖数据。数据基础没打好，AI项目永远是空中楼阁。

传统IT项目怎么算ROI？节省了多少人工小时，减少了多少错误率，降低了多少成本。但AI有一部分价值，是“以前根本做不到的事，现在能做了”。

比如过去没有能力做实时客户情绪分析，现在AI可以做，这带来的增量价值怎么算？没人算，因为不在原来的考核框架里。

结果就是，AI项目的价值被系统性低估，预算被砍，项目被叫停，然后大家说"AI没用"。

AI项目归IT管，还是归业务线管？很多公司到现在都没想清楚。最常见的结果是：IT觉得AI是业务的事，业务觉得AI是IT的活，谁都不真正负责。

各业务线各自为政，能力无法沉淀，经验无法复用，做了一个个烟花项目，热闹完就散了。

需要有一个横向的AI能力团队，真正对AI能力的建设和复用负责，而不是让AI项目漂在各个部门之间无人认领。

这可能是最难改的一个。大多数AI项目的逻辑是：我有一个现成的产品/流程，怎么在上面加AI？但真正的问题应该是：如果从零开始，用AI来设计这个产品/流程，它应该是什么样的？前者是给旧车换新轮胎，后者是重新造一辆车。两者的结果，差的不是一点点。但是又有多少公司愿意掏钱把一个产品用AI原生的理念重构一次呢？

★最后小结 ★

这些坑，其实都不是AI的问题，是我们用AI的方式有问题。工具变了，但人的思维方式没跟上——还是按照做传统IT项目的逻辑在推AI，用考核传统项目的方式在评AI，用管理传统团队的方式在建AI。下半年，希望大家能少一点"我们也在做AI"，多一点"我们到底想用AI做成什么"。

以上是个人实践中的观察和总结，欢迎有不同经历的朋友留言聊聊。

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