潘晓蕾：AI转型的五大误区与六大解法

（本文为华夏基石人工智能咨询专家，甄财科技创始人，前字节跳动财务产品负责人潘晓蕾在2025华夏基石第12届十月管理高峰论坛-企业家专题私享会上的分享，有删节）

在AI全面爆发的今天，很多企业都在谈转型、谈赋能、谈落地，但现实是——AI正在成为一个“神话化的陷阱”。

技术在狂飙，概念在涌现，但真正能从AI转型中获得正向ROI的企业，寥寥无几。

我想从过去两年里服务企业的实战经验，谈谈我看到的五大误区和六个破解方向，也希望帮助更多企业走出AI转型的认知幻象。

AI时代的关键词是“确定性”。但这并不意味着企业的未来靠AI就能“逆天改命”。

从宏观来看，中国经济已进入一个“难钱时代”：要靠积累、靠守正、靠长期主义去赢。AI是确定性的方向——但企业必须明白，AI不是解药，而是一种“重新定义经营方式的底层力量”。

AI带来的四个趋势非常明显：

• 技术平权：从国央企到中小企业，AI算力与模型的使用门槛正在被打破；

• 
  

• 成本下探：像Deepseek这样的开源模型，将成本降到国际水平的1/20；

• 
  

• 产品迭代：AI工具如潮水般涌现，更新频率以“天”为单位；

• 
  

• 思维重塑：技术创新推动商业模式创新，驱动企业经营逻辑的转变。

• 
  

这些都是宏观层面的“热”。但微观层面呢？在我培训过的数百家企业中，真正能实现AI落地并带来正向ROI的不到10%。多数企业的AI项目最终停留在漂亮的PPT上。

哈佛研究显示，全球95%的AI转型项目ROI为负。国内的情况也类似：项目很多，收益很少。

AI不是“许愿池的王八”——不是念叨几句“降本增效”就能灵验。它是一场深层的管理变革，而非一场工具革命。

(一) 误区一：把AI当成万能的“智囊”

很多人对AI的理解，还停留在“会写字、会画图、能预测”的层面。

事实上，AI的底层逻辑是概率学，不是智慧。

它的本质是：在海量数据中找到最可能正确的答案。这个“可能性”来自人类输入的数据与偏好。

AI不会思考，也不会理解因果。它只是在学习人类在过去留下的模式，然后根据概率生成答案。

所以，AI看似聪明，实际上更像一个“高情商的讨好型人格”：

• 它总会说你爱听的；

• 
  

• 它能把错误论证得头头是道；

• 
  

• 它擅长制造“看似正确”的幻觉。

举个例子：

我曾服务过一家新能源电池企业，他们想用AI预测上游产能。模型跑出来的结果几乎完美，但当我让AI解释计算过程时，它的逻辑与结果完全不符——这说明AI只是“凑了个看起来不错的答案”。

AI的边界很清晰：在预测类、创造类、非结构化任务中，它依然会犯错。在这些场景上投入大量成本，几乎注定无效。

AI不是万能的智囊，它需要被人类引导、约束、验证。真正懂AI的企业，不是让AI替人做决定，而是让AI帮助人做更好的判断。

(二) 误区二：照搬C端经验到B端场景

很多企业误以为：既然ChatGPT、Kimi、豆包在C端这么强，那我把它装进公司也能提效。这是第二大误区。

C端AI的目标是让用户爽，而B端AI的目标是让企业赚。这两者逻辑完全不同。

C端AI的特征：

• 高情商、高互动；

• 语言优美、体验友好；

• 偏重内容生成、表达优化；

• 可以“胡说八道”而不出大问题。

B端AI的要求：

• 数据可追溯；

• 逻辑可复盘；

• 结论可执行；

• 结果可量化。

• 
  

C端AI更像一个陪伴者，而B端AI是要成为企业的“思考伙伴”。它要温柔，但更要坚定；要创新，但更要严谨。

在企业经营中，如果把C端AI的“概率逻辑”直接搬来用，最后AI输出的不是专家经验，而是平均经验。比如你让100个HR的面试经验去训练AI，得到的不是“面试大师”，而是一个“中规中矩的面试官”——因为AI学到的是平均值。

企业要的不是平均，而是极致的20%、5%、1%能力。所以，B端AI的训练必须是“专业化、结构化、行业化”的，不能照搬C端思路。

(三) 误区三：盲目追求“自建大模型”

过去一年，很多企业的AI口号是：“我们要训练自己的行业大模型。”

但现实是：绝大多数企业根本没有训练大模型的资格。

不是钱的问题，而是数据颗粒度和质量的问题。

训练一个有效的行业模型，需要：

• 超过百万级的高质量样本；

• 数据来自统一标准；

• 同一场景、同一工序、同一逻辑下采集；

• 并能持续复盘、更新。

多数企业的数据都是“混合汤”——财务、采购、人事、生产的数据堆在一起。

这样的数据喂给AI，结果只会越训越糊。

真正能成功自建模型的，往往是产业链上游的源头企业。比如设备制造商、医疗仪器厂商、建筑设计院等——因为他们能聚合多行业、多场景的数据，形成足够密度的训练样本。

对于大部分应用型企业来说，训练自己的大模型既烧钱又没产出。更聪明的做法是：借助行业模型+细分场景微调。

AI时代不缺模型，缺的是能让AI“用得准、落得下”的场景智慧。

(四) 用过一次AI不好，就否定一切AI

还有一种典型的企业心态是：“我去年用过一个AI产品，不行，所以AI也就那样。”

这其实是“以偏概全”的陷阱。

AI领域的技术更迭速度，用一句话形容就是——AI一天，人间一年。一个月前的模型，今天可能就已经被淘汰。

每个模型有自己的擅长场景：有的偏文本理解，有的偏图像生成，有的偏数学逻辑。不能因为一个模型“不聪明”，就否定整个AI体系。

关键在于组合。真正能解决问题的，不是一个AI，而是一组AI协同。在我参与的企业项目中，通常要从上千个模型里挑出十几个进行任务分配——有的负责分析，有的负责推理，有的负责生成，有的负责验证。通过“模型编排”，才能实现AI的稳定输出。

不要迷信单一模型，也不要轻易失望。AI的能力不是固定的，它的迭代速度远超我们的认知。

(五) 误区五：AI有幻觉，只能做办公助手

AI的“幻觉”问题，确实存在。也就是说，它会自信地给出一个错误答案。

但幻觉≠无用。

关键是企业是否知道怎么约束幻觉、利用幻觉。

AI出现幻觉的原因主要有四个：

• 训练数据缺陷——哪怕几条错误数据也会造成模型的长期偏差；

• 架构限制——一次读取的信息有限，导致片面判断；

• 多模态融合误差——文本与图片等模型对齐时的信息偏差；

• 提问模糊——问题越宽泛，答案越发散。

幻觉本质上反映了企业管理中“数据、标准、流程”的混乱。一个制度不清晰、合同不规范、流程不透明的企业，AI的输出一定是高幻觉的。

解决幻觉的关键不是AI本身，而是企业先自我治理。制度清晰、标准统一、数据干净，AI的准确率自然上升。

AI不是神，也不是妖。它只是放大了企业的“智力结构”——
管理越乱，AI越“疯”；
管理越清，AI越“稳”。

如果说前面讲的五大误区，是“AI转型的陷阱”；那么接下来这六大解法，就是企业真正能走通的“实践路径”。

（一）以管理为本，而非技术为王

AI转型从来不是IT项目，而是管理变革项目。决定AI转型成败的，不是技术栈，而是谁来牵头、怎么落地。

我在辅导的企业里，看到一个普遍规律：凡是由一把手主导的AI项目，成功率高；凡是由IT部门牵头的项目，大多止步于“试点”。

AI是一场系统性的重构，它触动的是组织、流程、考核与文化。如果没有决策层的牵引，任何局部尝试都只会成为孤岛。

真正的AI转型，不是“上了AI”，而是让AI成为企业经营的新底层逻辑。它要渗透进决策链、生产链、价值链，让数据和智能成为新的经营资产。

（二）AI转型要有正确的“选场景方法”

很多企业做AI转型时最怕的问题是——“到底从哪里下手？”

我总结的经验是：AI落地的选场景，要基于四个维度——战略、价值、可行、组织。

• 战略锚定：场景是否与企业战略匹配？是否能放大现有优势或开辟第二曲线？

• 价值评估：是否能带来显性效益？能否量化ROI？

• 可行指数：数据是否具备？规则是否清晰？流程是否标准？

• 组织适配：是否有人愿意干？是否有跨部门配合的基础？

AI落地最怕两种情况：要么“想太多”，要么“做太快”。

正确的方式是——从小切口做起，用最小可验证模型（MVP）跑通一个场景。比如先从一个机台、一条产线、一个流程入手，算清ROI，再逐步扩展。

跑通一个成功案例，比喊十个口号更有价值。因为它能让全公司“看见AI的价值”。

（三）实战案例：某万亿级新能源企业的转型样本

今年我带领团队为一家万亿级新能源企业做AI生产与销售领域的转型项目。这家公司之前就投入过AI建设，但效果不佳。我们在三个月内帮他们完成了从战略到落地的闭环。

1.场景识别与聚焦

企业最初选了153个场景，我们通过AI大赛的形式筛选出四个核心领域：

• 生产侧的故障排查；

• 销售侧的智能销售助手（碳博士）；

• 数据治理侧的非标数据治理；

• 管理侧的知识沉淀体系。

其中故障排查场景的ROI最显著。

他们有六个大型工厂，每条产线的设备每三秒生产一块电池。每台机台每天平均停机半小时，一年损失上千万元。AI的目标是：让普通员工也能具备“故障大师”的能力。

结果是，AI上线后将停机率降低至原来的1/3，在全产线铺开后，年增效上亿元。

这不是“替代专家”，而是“让每个人都能拥有一个大师分身”。

2.小数据也能成功的“专家思维蒸馏法”

大多数企业没有大模型训练条件，但都有人才。真正的突破口是：把专家的思维模型提炼出来，数字化给AI学。

我们在这个项目中采用了“专家思维蒸馏法”：

• 把专家的判断过程抽象成可复用的思维模型；

• 
  

• 建立自学习、自复盘、自迭代的AI机制；

• 用工程化方式把经验沉淀为规则。

结果是，企业不再依赖个别顶尖专家。专家的经验沉淀成了系统性的知识资产。

当然，过程不容易：专家不愿输出、不擅表达、知识碎片化、缺少信任机制……

所以成功的关键在于一把手牵头+信任机制+绩效绑定。AI项目不是技术问题，而是信任与激励问题。

3.第二个创新方法：任务分解法

AI不是天生100%准确，但任务分解可以让它接近完美。

在故障大师项目中，我们面对的挑战是：客户要求“100%准确，否则不上线”。

传统AI模型无法保证这一点。于是我们将任务拆分成原子级小步骤，每步匹配最优模型并交叉验证。再通过专家引擎校验错误机制，形成多层闭环。

最终，一个复杂的故障问题被拆解成19个阶段、114个子步骤。每一步都有双模型对照和人工复盘，结果实现了100%准确率。

AI不是魔法，而是工程。当你能拆解到足够细，AI就能做到足够准。

4.勇敢重构：用AI写代码、搭系统

项目后期最大的挑战，是要在极短时间内搭建三个平台系统。传统做法至少一年周期，而我们用AI编程实现了“以周计”的速度。

我让AI直接生成和调试代码。整个系统由AI编写上百兆代码，功能准确率达100%。这让我们几乎不再需要传统开发人员。

事实证明，不懂代码的人也能用AI完成系统搭建。关键是勇气和逻辑，而非学历和技能。

AI不是让技术更复杂，而是让复杂技术变得人人可用。在AI时代，聪明不再是优势，开放与勇气才是新红利。

(一) “五合一”通才：AI时代的新物种

AI时代需要一种全新的角色——“五合一”通才。

这个人既懂AI逻辑，又懂企业业务、数字化、结构化表达，还要有跨界勇气。他不是专家，而是连接者，是AI转型中的“内部翻译官”。

五合一能力包括：

• 理解AI底层逻辑；

• 洞察业务与经营模型；

• 具备数字化与系统思维；

• 能结构化表达复杂问题；

• 拥有跨领域勇气与学习力。

很多企业失败，是因为“聪明人太多、勇敢人太少”。聪明人受限于过往经验，勇敢人敢于否定自己。AI转型的核心，是要让组织从“经验驱动”走向“认知驱动”。

(二) 人机协同：让AI成为成长伙伴

AI不会完美，但它会进化。企业要做的，不是要求AI“马上完美”，而是给它成长的时间与机制。

我们在企业内部建立了“双绩效体系”：专家有绩效；AI也有绩效。

AI每次回答的问题都会进入复盘体系，由人审核、AI学习。人教AI、AI反哺人，形成“共进化”的协作模式。

AI转型，本质上是“人机关系重塑”。不是取代，而是共生。人更像教练，AI是学徒；学徒越训练，教练越进步。

(三) 安全与治理：AI落地的底线

企业做AI转型时最容易忽略的，是数据安全与治理。封闭网络、私有化部署、模型本地化，这些都没问题——但问题在于，私有模型往往滞后半年，能力有限。

解决办法是：在严格数据隔离的前提下，采用混合模型策略——部分私有部署，部分公有调用。既保证安全，又不牺牲能力。

AI治理不只是安全，更是“成本与智能的平衡艺术”。

(四) 从“数字化思维”到“AI思维”

数字化的时代，我们追求标准、规则、确定性。AI时代，我们追求灵活、复盘、快速试错。

企业最大的认知转型，就是要从：“先有方案再行动”变成“先行动再复盘再优化”。

AI的价值在于试错成本极低。一个方案跑通三天就能验证，失败也没关系——

因为每次迭代都能让模型更聪明。

AI转型的速度取决于认知的速度。在这个时代，越快试错，越快领先。

(五) AI重塑企业规模逻辑

过去我们相信规模带来协同；现在AI让“个体+算法”成为新的生产力单元。

我自己的公司已经没有传统意义上的技术部门。所有代码、PPT、设计、公众号文案，80%都由AI完成。

结果是：公司越来越小，效能越来越高。AI让小团队拥有了超级组织的能力。

未来，一个人也可以是一家独角兽公司。这不是幻想，而是趋势。

(六) 拥抱AI，就是拥抱变化

AI不会毁掉谁，它只会淘汰“不愿改变”的人。真正危险的，不是AI，而是人类的惯性。

AI转型的核心不是“上AI”，而是“用AI重新定义自己”。当你能用AI去理解AI，用AI去改造AI，你就不再是使用者，而是创造者。

AI的时代，是普通人逆袭的时代。技术平权让每一个敢试的人，都有机会重构命运。

AI不是一场技术革命，而是一场认知革命。未来企业的竞争，不在于你有多少人，而在于你能否让AI成为你团队的“超级同事”。

拥抱AI，就是拥抱变化。早行动者进化为“新物种”，迟疑者终将化石。在这个瞬息万变的时代，唯有学习，唯有行动，唯有更新，才能站在AI的浪潮之上。

（全文完）