万字长文 | AI落地的十大问题
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万字长文 | AI落地的十大问题
2025年被认为是企业级AI应用真正进入落地阶段的关键节点。AI不再只是效率工具或实验性尝试，而是逐步成为企业经营中需要量化价值的“必修课”。然而，从试点到规模化，从理念到执行，企业在AI落地过程中仍面临重重挑战。9月12日至13日，2025 ITValue Summit数字价值年会在三亚如期举行。本届大会以「AI场景落地真相」为主题，聚焦企业应用AI过程中的「十大核心问题」，系统性拆解AI战略、可靠性、数据困境、场景选择、模型选型、行业落地、知识库构建、安全合规、人机协作与人才瓶颈等现实难题，力图为企业找到可落地、可借鉴的解法。AI不是空中楼阁，这一点与ITValue的基因高度契合。
问题一：共识如何达成？当下，企业正经历着从技术试点到战略重构的关键转折。但一个严峻的事实是，当前AI技术在传播认知和落地实践上存在巨大落差，不仅管理者和执行者之间的认知、目标无法一致，而且每个企业的状况不同，如何选择合适的路径都是极为现实的难题。现在，一些企业已经有AI应用成果，但这些都不是突然出现的，而是经过了长期历史沉淀。万宁以瑞幸用AI与数据驱动重构咖啡行业价值链、与星巴克的竞争举例。瑞幸以数字化原生以数字化为底座，2020年开始战略核心就是技术驱动，人（用户）、货（产品）、场（门店）三大支柱，并且开始布局AI。进而，瑞幸通过AI进行有效的数据分析：以免费咖啡换取海量用户数据，精准预测爆品（准确率85%）；用算法选址和供应链优化，大幅降低租金与运营成本（租金占比＜8%）……最终用9.9元一杯的杀手锏影响客户选择，掀起行业洗牌。
- 总结共识达成的挑战与解法
问题二：AI幻觉与“黑箱”、如何确保AI可靠性与可解释性？当企业越来越广泛应用AI，技术是否值得信赖就成为一个值得思考的问题。当生成式AI从实验室走向产业一线，企业面临的挑战早已超越算法精度本身，演变为技术可靠性、组织适应性与工程化能力的多维博弈。这个过程中，AI的“幻觉”问题（模型生成错误信息）一直是AI在企业侧落地过程中最大的阻碍之一，尤其是在一些对准确性要求较高的场景下，是能否落地的决定因素。当前，证券机构正积极借助大模型技术提升服务能力与运营效率。然而，在实际落地过程中，“模型幻觉”和“决策黑箱”两大难题成为制约其深度应用的关键瓶颈。……（后续问题三至问题十类似结构，用HTML标签组织）
……（安全合规等十大问题部分也以类似HTML结构呈现，包含标题、段落、列表等）
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