最近跟几个做传统业务的朋友聊天，他们都提到公司正在上马AI项目，有的想做个智能客服，有的想用AI优化生产流程，听起来雄心勃勃，但聊到具体进展，气氛就有点微妙了
不是预算超支，就是项目延期，最惨的一个，花了大半年做出来的东西，业务部门根本不用，最后成了汇报用的PPT，钱和时间都打了水漂
这让我想起我们AI MBA社区里一位学员的经历，他是一家制造业公司的数字化转型负责人，去年公司决定投入几百万做一个预测性维护的AI系统，听起来很高大上吧，结果第一步就栽了跟头
他们犯的错误特别典型，以为AI是万能药，直接找了个技术供应商，说我们要做预测性维护，你给我个方案，供应商当然乐见其成，做了个非常漂亮的技术方案，用了最先进的算法，但没人去问一线维修师傅，他们真正需要预测的是什么，现有的设备数据质量怎么样
结果系统上线后，预测准确率低得可怜，因为输入的数据本身就有大量缺失和错误，师傅们觉得这玩意儿还不如自己的经验靠谱，干脆不用，项目就这么搁浅了
你看，这第一个坑就来了，把AI项目当成纯粹的技术采购，而不是商业问题来解决，很多传统企业的高管，对AI既敬畏又陌生，总觉得这是技术部门的事，自己只管批预算，要结果，这种心态从一开始就埋下了失败的种子
真正的AI转型，首先得是业务负责人和战略负责人的转型，你得先想清楚，AI要解决的核心业务痛点是什么，是降本，增效，还是开辟新市场，这个问题没想透，后面技术再牛也白搭
第二个坑，追求大而全，想一口吃成胖子，我见过不少企业，一上来就要做“企业级AI大脑”，要打通所有数据，赋能所有业务线，愿景很宏伟，但往往死得更快
AI项目最怕的就是周期太长，不确定性太高，等你花一两年把平台搭好，市场可能早就变了，更现实的做法是，找到一个有明确价值、能快速验证的小场景，比如先优化一个营销文案的生成效率，或者自动处理某一类发票，用最小的成本跑通闭环，看到效果，再逐步复制和扩展
这就是我们常说的MVP，最小可行产品，在AI时代，这个思维不仅没过时，反而更重要了
第三个坑，是组织能力和文化的准备不足，AI不是买个软件装上去就能用，它需要业务人员有新的工作方式，需要数据基础，更需要公司有容错和迭代的文化
很多项目失败，不是因为技术不行，而是因为变革管理没跟上，你推一个AI工具给销售，如果不仅没减轻他的负担，反而增加了填报数据的任务，他怎么可能有动力用，所以，在启动技术项目之前，可能更需要先启动一场小小的“组织实验”，去调整流程，去设计激励，去改变人的观念
第四个坑，是人才结构的单一，要么全是业务人员，不懂技术，要么全是技术人员，不懂业务，中间缺了一个关键的翻译和桥梁，就是既懂AI技术原理，又深刻理解商业逻辑的人
这类人现在有个时髦的称呼，叫AI产品经理，或者AI商业架构师，他们的核心价值不是去写代码，而是把模糊的业务需求，翻译成清晰的技术可实现路径，同时能把技术的局限性，用业务能理解的方式讲清楚，管理好双方的预期
找不到这样的人，业务和技术就像两个世界的人，各说各话，项目必然拧巴
最后一个坑，我觉得是最隐形的，就是对AI的期望值管理，要么神化，要么妖魔化，有些老板看了几个AI生成视频的案例，就觉得自己的公司马上能靠AI颠覆行业了，这种盲目乐观，会导致决策脱离实际
而另一种则是恐惧，觉得AI深不可测，投入巨大，干脆观望，这两种极端心态，都会让企业错失利用AI进行渐进式创新的机会
其实，AI对大多数传统企业来说，现阶段最好的定位是“增强智能”，是辅助人把事做得更好、更快，而不是完全替代人，想明白这一点，很多焦虑和冒进就能避免
聊了这么多坑，那怎么避呢，我觉得核心就三点
第一，一把手或核心业务负责人必须深度参与，不能当甩手掌柜，AI项目是“一把手工程”这句话，在传统企业里分量更重
第二，从小处着手，追求速赢，用一个个小胜利来积累信心和资源，滚动发展，别总想着搞个大新闻
第三，有意识地培养或引入“翻译型”人才，搭建一个融合业务、技术和数据的跨职能小团队，这个团队的战斗力，往往决定了项目的生死
说到底，传统企业做AI，拼的已经不是单纯的技术先进性了，而是拼谁对商业本质的理解更深刻，拼谁的组织更敏捷，拼谁的领导者更有耐心和战略定力
这恰恰是我们AI MBA项目里反复强调的，未来的商业领袖，必须是懂技术的商业操盘手，而不是被技术牵着鼻子走的追随者，你要驾驭AI，而不是被AI的浪潮淹没
海盗之所以能发现新大陆，不是因为他们船最好，而是因为他们敢于驶向未知，同时懂得利用罗盘和星图，在AI这片新海域里，你的罗盘就是清晰的商业逻辑，你的星图就是对技术和人性的深刻洞察
避开那些显而易见的坑，或许你就能比别人早一步，看到大陆的轮廓