大多数 AI 试点停滞的原因,与模型关系不大。数据比演示时杂乱,ERP 没有可用的接口,没人对结果负责,没人审批产出,也没人约定什么才算完成。当一个工作流程在动手搭建之前就有了负责人、审批环节和衡量指标,试点才能进入生产环境。
要点速览
- 在演示中成功的试点,证明的是模型,而不是围绕它的工作流程。
- 常见的阻碍是数据、与老旧系统的集成、归属、审批,以及缺少完成标准。
- 把 AI 接入一个没有可用 API 的老旧 ERP,本身就是一个集成项目,而大多数试点计划从未包含这一点。
- 当一位指定的人负责试点、另一位审批其产出时,试点才能进入生产环境。
- 从一个工作流程和真实用户开始,而不是三个试点加一个指导委员会。
#AI 试点为什么会在进入生产环境之前停滞?
如果你的三个试点最后都只停留在演示,你并不孤单。Gartner(2024 年 7 月) 预测,30% 的生成式 AI 项目会在概念验证后被放弃,原因包括数据质量差、风险控制薄弱和业务价值不明确。Virtualization Review 关于 MIT NANDA 报告的报道(2025 年 8 月) 提到,这份来自 MIT 的报告发现,95% 的组织没有从生成式 AI 中获得业务回报。
在运营繁重的公司里,同样的五个缺口一再出现:
- 数据:试点用的是干净的样本。真实输入却是扫描版 PDF、填了一半的表单,以及阿拉伯语和英语的消息。
- 集成:工作流程运行在一个用了十五年的 ERP 上。从中读取数据、再写回去,从未被纳入范围。
- 无人负责:试点属于创新团队,而将来要使用它的部门从未提出过需求。
- 没有审批环节:没人决定产出在到达客户、供应商或总账之前由谁核对。
- 没有完成标准:评判试点的依据是它是否让人眼前一亮,而不是部门已经在跟踪的某个数字。
当试点是为在生产环境中运行而搭建时,有什么不同?
工作顺序变了。Stennir 不从模型入手,而是先与负责运行的人一起梳理一个工作流程:输入从哪里来,适用哪些规则,结果去向何处,哪些例外需要人来判断。这份流程图就是规格说明,它也能及早揭示真正的阻碍是数据还是集成。
然后在搭建之前商定三件事:客户这边由谁负责这个工作流程,由谁审批产出,以及以哪个指标作为完成标准,例如积压量,或无需返工即可处理的案例占比。搭建在团队已经使用的系统内进行,每一项操作都有记录,真实用户从第一个版本起就能看到它。
如何安全地把黑客松原型推向生产环境?
黑客松原型是有用的证据,它证明了这项任务是可行的。它通常缺少的是错误处理、访问控制、日志、基于真实案例的测试集,以及关掉它的方法。把原型当作一份规格说明草稿,而不是第一个正式版本。
稳妥的做法是:把涉及客户或资金的部分放在审批环节之后重新搭建,用一批过去的真实案例进行测试,并在更多用户加入之前加上监控。将 AI 原型推向生产环境的实例 以一个工作流程为例,逐步讲解了这些步骤。
We are
Stennir 在你自己的系统内,把一个工作流程从试点推进到生产环境,有指定的负责人、由人审批产出,并事先商定衡量指标。
We aren't
Stennir 不是做更多试点的实验室,也不是要求你把工作迁移到新工具里的平台供应商。
我们的项目卡在试用阶段,第一步该做什么?
选一个其所属部门真正想要的试点,请将来每天使用它的人描述它要替代的工作。如果他们说不清楚,说明这个试点解决的是错误的问题。如果能说清楚,就写下例外情况,指定审批人,并商定衡量指标。这样通常就能看出缺口是在数据、集成还是归属上。
海湾地区的团队往往还要多一步:工作流程必须能处理阿拉伯语和英语输入,而不仅仅是试点测试时用的英文样本。及早检查这一点,可以避免日后再次停滞。
#试点停滞的 COO 接下来该做什么?
选定一个停滞的试点和一位负责人,然后带着两者来聊聊 AI 落地实施:Stennir 会搭建一个由真实用户使用的工作流程,并在之后持续监控。如果你不确定哪个试点值得推进,AI 咨询 会先为各个选项排序。另见 面向运营团队的 AI。你可以 做免费的就绪度评估,也可以 预约一次 30 分钟的通话。
常见问题
重启一个停滞的试点,需要我们提供什么?
试点本身、将来每天使用它的人、一批过去的真实案例,以及它需要读取和写入的系统的访问权限。你还需要指定由谁审批产出。Stennir 会据此梳理工作流程,找出是五个缺口中的哪一个让它停了下来。
能沿用我们开发人员已经搭建的东西吗?
通常可以。原型能显示哪些提示和步骤是有效的。Stennir 会保留经得起真实案例检验的部分,并补建生产环境所缺少的东西:访问控制、日志、错误处理、审批环节和监控。你的开发人员可以继续参与并保有代码,代码始终留在你的账号里。
没有像样 API 的老旧 ERP 也能用吗?
可以,但那是集成工作,从一开始就要按集成工作来界定范围。可选的方式包括读取导出文件、以只读权限直接访问数据库,或者通过团队已经在用的界面进行操作。Stennir 会在搭建之前确定采用哪种方式,以免日后让任何人措手不及。
生产环境中可能出现哪些试点时没有出现的问题?
真实输入更杂乱,业务量更大,还会出现样本中从未有过的特殊情况。所以 Stennir 会保留人工审批产出,记录每一项操作,用过去的真实案例进行测试,并在真实用户开始使用后监控结果,让问题以数字的形式显现,而不是以投诉的形式出现。
