企业AI落地为何总遇瓶颈？三个核心要素必须理清

在AI技术加速渗透各行业的今天，部署AI系统、构建企业知识库已成为企业数字化变革的关键路径。然而在这股热潮之下，众多企业却深陷普遍性难题：

项目盲目启动，投入大量资源，始终无法与实际业务需求对接；

虽然归集了大量资料，却未能转化为可复用的知识资产。

如何让AI技术摆脱"形式大于内容"的困境，真正融入业务流程、创造实际价值？近日，《培训》杂志《对话菁英》栏目对平安知鸟CEO范若愚进行了专访，以企业AI知识库建设为切入点，深入剖析企业AI转型与知识管理的核心逻辑。

（以下为专访问答实录，为阅读便利，内容已做整理）

Q

目前许多企业布局AI项目、搭建知识库，却常常流于表面、难以产生实际成效。您认为企业要真正实现AI赋能业务、做好知识沉淀，需要把握哪些核心原则？

平安知鸟CEO范若愚：企业在落地AI技术、建设知识管理体系时，不应被技术发展浪潮推着走、盲目跟风，而应从战略规划、组织架构到业务运营层面进行全面思考。把握好三项核心原则，才能真正取得实效。

第一，回归业务本质，摒弃盲目跟风。

企业应当先把AI技术的行业变革热度与自身真实业务需求区分清楚，始终以业务为核心，明确人才培养、业务发展的实际需求来做决策。避免陷入"别人做我也做"的跟风陷阱，如果脱离实际业务场景，本身缺乏可沉淀的知识内容，这样的项目自然没有实际价值。

第二，确立为一把手工程，自上而下系统推进。

AI相关战略布局与知识库建设，本质上属于一把手工程，并非某个部门能够独立完成。企业需要从顶层业务战略出发进行全面梳理：首先明确自身业务的核心发展方向，再细化AI能够赋能的具体业务场景，确定落地优先级；同时评估技术升级对原有业务流程的影响，制定好过渡方案。只有自上而下统筹推进，才能确保全员在认知和执行层面形成统一共识。对于销售、培训、研发等知识密集型、沉淀价值高的核心业务模块，一旦确认业务价值与落地路径，应立即启动优化升级，避免错过效率提升的最佳时机。

第三，知识库建设先摸清存量，摒弃形式主义。

企业不能为了建知识库而建知识库。绝大多数经营多年的企业，特别是大型企业，都拥有十余年甚至数十年的知识经验积累，并非缺乏可沉淀的内容。但行业内普遍存在几类共性问题：知识零散分布在不同业务单元、不同系统中，形成相互隔离的知识孤岛；知识形态高度非结构化，文档、视频、口传经验等形式并存，大量核心隐性经验仍沉淀在资深员工的个人经验中，同时还存在内容重复、信息错漏等情况。

因此，建设知识库的第一步，不是急于采购系统、堆砌内容，而是先全面梳理现有知识的分布、形态与质量，明确建设的最终目标。在此基础上，通过系统化手段将非结构化知识进行标准化处理，同时以人工结合AI、知识萃取工作坊等方式，主动挖掘生产、研发、服务等场景中的隐性经验；最终结合技术工具与企业自身的业务逻辑，搭建分层清晰、结构完整的企业知识库。