企業AI項目大面積翻車？最新調查顯示：這恰恰是創業者的最佳機會

企業AI項目大面積翻車？最新調查顯示：這恰恰是創業者的最佳機會

最近有個說法在網上特別火，說"95%的企業人工智能項目都以失敗告終"。

這個數據被各路網紅和自媒體反復炒作，搞得好像AI行業就要涼涼了。但真相真的如此嗎？

說句實在話，這個數據最早出自麻省理工學院的一份研究報告，但很多人根本沒讀懂這份報告的真實含義。

最近《哈佛商業評論》重新分析了這份報告，發現這個數字背后藏著更大的商機。

說白了，這不是AI技術本身不行，而是大公司玩不轉這項新技術。

咱們先來扒一扒大公司AI項目失敗的真正原因。

第一，內部斗爭太激烈。你發現沒，大公司各個部門都有自己的小算盤。

技術部門想用最新方案，業務部門卻只關心短期業績，財務部門又在死摳預算。最后搞出來的AI系統，往往成了各方妥協的產物，用起來特別別扭。

最近有個真實案例：某銀行要開發智能風控系統，結果技術團隊選了最新框架，業務部門卻堅持要用老流程，兩邊僵持不下。項目拖了一年多，最后只能草草收場。

第二，工程師自己都不信AI。這話可能說得有點直，但確實是現狀。很多傳統企業的技術團隊對AI持懷疑態度，他們覺得這就是個噱頭。

有人做過調查，發現超過六成的傳統企業工程師基本不用AI編程工具。

這就很尷尬了：連做產品的人都不相信這項技術，怎么可能做出好用的產品？

第三，總想找"穩妥"的選擇。大公司有個毛病，就是特別愛找那些名氣大的咨詢公司。覺得找安永、德勤這些大牌就穩妥了。

但現實很打臉：去年有家零售企業花重金請咨詢公司做AI項目，做了大半年，效果還不如一家初創公司三個月做出來的原型。

那么問題來了：為什么小公司反而能做成大公司做不了的事？

首先，小團隊決策特別快。大公司開個會都要走流程，小公司創始人直接拍板。比如去年有家AI初創公司，從接到客戶需求到推出測試版只用了兩周時間。這種速度是大公司想都不敢想的。

其次，初創公司更懂AI。我跟你講，現在優秀的AI人才更愿意去初創公司。為什么？因為在那里可以真正用上最新技術。

比如GPT-4剛出來的時候，最先用上的反而是些小公司。他們敢試敢闖，不像大公司那樣層層審批。

最重要的是，初創公司更愿意深耕行業。有個很典型的例子：一家叫數?？萍嫉某鮿摴?，專門做制造業的AI質檢。他們的團隊在工廠住了兩個月，把生產流程摸得門清。

最后做出來的系統，準確率比那些大公司高出一大截。

很多人覺得做AI就是搞算法、調參數，但真相可能讓你意外。

最近我和一位剛拿到融資的AI創業者聊天，他說了句大實話："我們的護城河根本不是算法有多牛，而是我們愿意去做那些大公司不愿意做的苦活累活。"

第一，要深度融入業務流程。比如做財務AI的，不能只做個通用工具，要能對接企業的ERP系統，要能理解財務人員的操作習慣。這些活特別瑣碎，但做好了客戶就離不開你。

第二，要搞定內部關系。聰明的初創公司都會在企業內部找"盟友"。比如去年有家AI公司，就是先搞定了某個部門的負責人，從小范圍試用開始，慢慢擴展到全公司。

第三，要提供持續服務。AI系統不是一錘子買賣，需要不斷優化。那些成功案例顯示，提供周到售后服務的公司，客戶續約率能達到90%以上。

根據最新的投融資數據，這幾個方向的AI初創公司最受資本青睞：

首先是行業垂直型AI。就是專門針對某個行業開發的AI方案，比如醫療影像分析、金融反欺詐等。這類公司雖然市場看似不大，但一旦做深了，護城河特別牢固。

其次是AI+自動化。把AI技術和業務流程自動化結合起來，比如智能客服、自動化報表等。這類解決方案企業特別愿意買單，因為效果立竿見影。

最后是AI賦能傳統軟件。幫助那些傳統軟件公司加入AI功能，讓他們不掉隊。這個市場空間巨大，而且競爭相對較小。

所以啊，下次再看到"AI項目失敗率95%"這樣的標題，別再被帶節奏了。這恰恰說明市場存在巨大機會——大公司做不好的地方，正是創業者大展身手的舞臺。

現在的AI創業，早已過了那個靠講故事就能融資的階段。真正的機會屬于那些愿意深耕行業、解決實際問題的實干家。

說到底，商業的本質從來都沒變：誰能給客戶創造真實價值，誰就能笑到最后。

在這個AI技術快速發展的時代，最寶貴的不是技術本身，而是把技術落地應用的決心和能力。

大公司因為體制限制邁不開步子，這正好給了小公司超車的機會。關鍵在于，你要找準切入點，做深做透，打造屬于自己的護城河。