如何破解？企业AI落地三大挑战与IBM实战指南

当你的企业投入重金布局人工智能，却发现数据质量糟糕导致每年损失近1300万美元，或者因缺乏AI治理而面临合规风险时，是否意识到这些痛点正是阻碍AI从技术转化为生产力的关键障碍？这种"投入与回报不对等"的困境，正是当前许多企业AI转型过程中的真实写照。

IBM大中华区董事长陈旭东指出，AI发展正迎来"质变时刻"，但企业在应用落地时仍面临"找数据"、"建模型"和"管起来"三大核心挑战。IBM基于数十年的AI技术积累，推出企业级AI与数据平台watsonx，为企业提供全生命周期的人工智能解决方案，帮助更多企业将AI用于核心业务来驱动决策，提升竞争力。

为什么企业AI落地如此困难？

企业AI转型并非简单的技术升级，而是涉及数据基础、技术能力和治理体系的系统性工程。传统企业往往在数字化转型方面尚未完善，直接跃迁到AI应用自然会遇到诸多障碍。

数据质量挑战是首要障碍。根据Gartner报告显示，糟糕的数据质量让组织每年平均损失1290万美元。近90%的企业数据都是非结构化数据，管理和应用成本**，从中提取洞察更是难上加难。这种数据基础的不完善直接影响了AI模型的效果和准确性。

技术能力缺口同样关键。企业缺乏足够的AI人才和技术积累，难以自主开发和部署AI模型。陈旭东强调，许多企业需要"补数字化的课"，因为数字化或信息化发展完善后，AI才能够帮助进一步优化。技术能力的缺乏使企业即使有好的AI想法也难以落地实施。

投资回报疑虑也不容忽视。很多企业觉得AI的ROI（投资回报率）不合适，实际上是因为他们将信息化投资的账算到了AI头上。企业需要明确区分信息化投资和AI投资，才能准确评估AI的真实回报。

治理监管缺失值得关注。AI系统的透明度、可解释性和合规性是企业必须面对的问题。缺乏有效的AI治理体系可能导致模型偏差、隐私泄露甚至法律风险，这也是许多企业对AI应用持谨慎态度的重要原因。

破解"找数据"挑战：构建企业数据基石

数据整合与治理

解决数据问题的**步是建立统一的数据管理平台。watsonx.data基于开放式湖仓一体（lakehouse）架构，不论数据在本地还是多云环境里、是一种还是多种数据类型，都能通过单一入口轻松地实现访问和共享。

这种架构的优势在于：

• 打破数据孤岛：整合分散在各个系统中的数据资源

• 统一数据访问：提供标准化的数据访问接口和协议

• 确保数据质量：内置数据质量检查和清洗功能

• 支持多云环境：适应复杂的混合云部署场景

数据标准化处理

企业需要将非结构化数据转化为AI可用的结构化数据：

• 数据清洗：识别和修复数据中的错误、重复和不一致

• 数据标注：为机器学习模型准备标注好的训练数据

• 特征工程：提取和选择对AI模型有价值的特征变量

• 数据增强：通过技术手段扩充训练数据规模和多样性

数据安全保护

在数据使用过程中确保安全和合规：

• 隐私保护：采用差分隐私、联邦学习等技术保护个人隐私

• 访问控制：建立细粒度的数据访问权限管理体系

• 审计追踪：记录数据使用全过程，满足合规要求

• 加密处理：对敏感数据进行加密存储和传输

数据文化构建

培养企业内部的数据驱动文化：

• 数据意识：提升全员数据意识和素养

• 数据共享：鼓励部门间的数据共享和协作

• 数据决策：推动基于数据的科学决策机制

• 持续学习：建立数据技能持续培训和提升机制

解决"建模型"挑战：选择合适的AI路径

模型选择策略

企业需要根据自身情况选择合适的模型策略：

• 预训练模型：使用IBM、开源或其他公司的预训练模型快速启动

• 定制开发：针对特定需求开发自定义模型

• 混合 approach：结合预训练和自定义模型的优势

• 渐进演进：从简单模型开始，逐步向复杂模型演进

watsonx.ai企业级AI开发平台能实现灵活的模型训练和应用开发，满足不同任务需求的预训练基础模型，包括传统的机器学习和*新的生成式AI功能。

模型开发流程

建立规范的模型开发和管理流程：

• 需求分析：明确业务需求和模型目标

• 数据准备：为模型训练准备高质量数据

• 模型训练：使用合适算法和框架进行模型训练

• 模型评估：通过多种指标评估模型性能

• 模型部署：将模型部署到生产环境提供服务

• 监控优化：持续监控模型性能并迭代优化

技术团队建设

培养和建设AI技术团队：

• 人才引进：引进具有AI技术背景的专业人才

• 技能培训：对现有员工进行AI技能培训

• 团队结构：建立包括数据科学家、算法工程师、开发工程师等的完整团队

• 外部合作：与高校、研究机构和技术公司合作弥补自身能力不足

基础设施保障

建设支持AI模型开发的基础设施：

• 计算资源：提供足够的GPU和计算资源支持模型训练

• 存储系统：建设高性能、大容量的数据存储系统

• 工具平台：提供完整的AI开发工具和平台

• 实验环境：建立隔离的模型实验和测试环境

应对"管起来"挑战：建立AI治理体系

全生命周期治理

AI治理需要覆盖整个生命周期：

• 设计阶段：考虑伦理、法律和社会影响

• 开发阶段：确保流程规范和数据安全

• 部署阶段：监控模型性能和业务影响

• 运营阶段：持续评估和优化模型效果

watsonx.governance能够保障AI开发的整个生命周期中的企业数据和信息安全，并且提供企业级的AI治理和监管方案，让整个过程合法合规、透明且可解释。

合规与风险管理

建立全面的合规和风险管理框架：

• 法规符合：确保符合各国各行业的法规要求

• 伦理审查：建立AI伦理审查机制和标准

• 风险评估：定期进行AI系统风险评估

• 应急响应：制定AI系统故障和事故应急方案

透明度与可解释性

提高AI系统的透明度和可解释性：

• 模型解释：提供模型决策的解释和说明

• 过程记录：记录模型开发和决策过程

• 结果审计：对模型输出结果进行审计检查

• 用户告知：向用户明确告知AI系统的使用和影响

持续监控优化

建立AI系统的持续监控和优化机制：

• 性能监控：实时监控模型性能和质量指标

• 偏差检测：检测和纠正模型偏差和歧视

• 反馈机制：建立用户反馈和投诉处理机制

• 迭代升级：基于监控和反馈持续优化系统

企业AI落地的实用路径与策略

从试点到规模化

企业AI落地应采取渐进式路径：

• 选择试点：选择具有代表性和成功概率高的场景作为试点

• 快速验证：通过试点项目快速验证技术和业务可行性

• 总结复制：总结试点经验教训，形成可复制的模式和方法

• 规模推广：将成功经验推广到更多业务场景和部门

业务需求驱动

坚持以业务需求为导向的AI实施策略：

• 痛点优先：优先解决业务痛点和瓶颈问题

• 价值明确：明确AI项目的业务价值和预期回报

• 指标量化：建立量化的成功指标和评估体系

• 持续对齐：确保AI项目与业务目标持续对齐

技术债务管理

有效管理AI技术债务：

• 债务识别：识别和评估现有技术债务

• 优先处理：根据影响程度优先处理重要债务

• 预防控制：建立机制预防新技术债务产生

• 定期清理：定期评估和清理累积的技术债务

组织能力建设

建设支持AI转型的组织能力：

• 领导支持：获得高层领导的支持和承诺

• 跨部门协作：建立业务和技术部门的协作机制

• 人才培养：培养内部AI人才和能力

• 文化建设：建设支持创新和实验的文化环境

成功案例与**实践

制造业AI转型

某全球汽车零部件供应商延锋汽车利用IBM Watson Discovery构建AI决策大脑，从1.8亿条历史数据中学习规则，实现了全自动执行流程，订单分类正确率从85%提升到97%。

通过IBM高速数据传输软件Aspera，构建起企业级的文件传输解决方案，实现分支生产车间和总部之间海量数据的高速安全传输，为智能库存与预测夯实数据基础。

零售业创新应用

IBM与欧莱雅合作开发基于化妆品配方的AI基础模型，利用生成式AI技术发掘化妆品配方数据中隐藏的关键洞察，帮助使用可持续原材料，减少能源和材料浪费。

这一基于化妆品配方的基础模型为业内首创，开创了AI在美妆、化学和科技交叉领域的创新，提升了研发创新团队的能力。

金融服务智能化

IBM帮助平安集团进行快速拓展，并建立起国内**的综合性金融平台。通过AI技术优化金融业务流程，提升风险控制能力，改善客户服务体验。

在风险管理、欺诈检测、智能投顾等领域，AI技术正在帮助金融机构提升运营效率和风险控制水平。

跨行业知识管理

陈旭东建议企业开发知识库和智能问答系统，认为"这两个系统企业一定要开发，将来一定会用上，所有企业都必须做，是不可能后悔的投资"。

IBM内部实施的HR系统，减少了61%的工单，全部线上完成，取得了非常明显的效率提高。

实施指南：四步启动企业AI转型

**步：评估与规划

全面评估企业AI就绪度：

• 数据评估：评估数据资源、质量和可用性

• 技术评估：评估技术基础设施和团队能力

• 业务评估：识别高价值AI应用场景

• 差距分析：分析现状与目标的差距

制定AI战略和实施路线图：

• 愿景目标：明确AI转型的愿景和目标

• 优先领域：确定优先实施的业务领域

• 投资计划：制定投资计划和资源分配

• 风险对策：识别风险并制定应对策略

第二步：平台建设

建设AI开发和应用平台：

• 平台选型：选择适合的AI平台和工具

• 基础设施：建设支持AI的基础设施

• 数据准备：准备高质量的训练数据

• 模型开发：开发或获取AI模型

第三步：试点实施

选择试点项目进行实施：

• 场景选择：选择适合的试点场景

• 团队组建：组建跨职能项目实施团队

• 开发测试：进行系统开发和测试

• 上线运行：部署系统并投入运行

第四步：评估推广

评估试点项目效果：

• 效果评估：评估业务效果和技术性能

• 经验总结：总结成功经验和教训

• 模式提炼：提炼可复制的模式和标准

• 规模推广：将成功经验推广到更多场景

未来趋势与发展方向

技术融合创新

AI技术将与其他技术深度融合：

• AI+云：云原生AI成为主流部署模式

• AI+IoT：边缘AI与物联网深度融合

• AI+区块链：结合区块链提高透明度和信任度

• AI+量子：量子计算加速复杂AI计算

应用场景扩展

AI应用场景将不断扩展和深化：

• 行业渗透：从互联网向传统行业深度渗透

• 流程重构：从单点应用向全流程重构发展

• 生态协同：从企业内部向产业链生态协同扩展

• 人机协作：从替代人力向增强人机协作发展

治理体系完善

AI治理体系将不断完善：

• 标准规范：AI技术和应用标准体系完善

• 法规政策：各国AI相关法规政策逐步健全

• 伦理框架：AI伦理框架和原则形成共识

• 认证体系：AI系统认证和评估体系建立

产业发展成熟

AI产业将逐步发展成熟：

• 专业分工：产业链专业分工更加明确

• 平台竞争：AI平台成为竞争焦点

• 生态建设：生态系统建设成为关键

• 价值重构：产业价值分配格局重构

**数据视角：根据IBM调研数据，近60%的中国企业表示已在业务中积极部署AI，但只有25%的企业认为AI投资回报率划算，主要原因是将信息化补课的成本计入了AI投资。那些成功实现AI转型的企业，其共同特点是先夯实数据基础、选择明确的业务场景、并建立完善的治理体系。预计到2027年，随着技术成熟和**实践普及，企业AI项目的***将从当前的30%提升至60%以上。