企业在推进AI降本计划时，往往期待通过技术手段提升效率、减少资源浪费。从规划到落地的过程中，许多实际问题容易被忽视。如果处理不当，不仅难以实现预期效果，还可能带来新的管理负担。以下是几个常见挑战及应对思路。
目标模糊：降本还是增效？
一些企业将“引入AI”直接等同于“降低成本”，但缺乏对具体目标的界定。是减少人力投入？压缩运营周期？还是降低错误率？不同目标对应的实施方案差异很大。
例如，若目标是缩短订单处理时间，重点应放在流程自动化和信息流转效率上；若为减少人为失误，则需强化AI的校验与提醒功能。在项目启动前，明确核心诉求，才能避免技术应用偏离实际需求。
数据可用性不足
AI的运行依赖稳定、准确的数据输入。但现实中，企业数据常存在分散、格式不一或更新滞后的问题。客户信息在CRM中，交付记录在邮件里，合同变更又记在个人笔记中——这类情况导致AI难以获取完整上下文。
即便系统能接入多个平台，若原始数据质量差，输出结果也可能失真。因此，在部署AI前，有必要对关键业务的数据流进行梳理，确保核心环节的数据可获取、可识别、可持续更新。
忽视员工的实际使用体验
AI工具若设计复杂、响应迟缓或与现有工作习惯冲突，员工可能选择绕过系统，回归手动操作。这种“系统上线、使用落空”的情况，往往源于前期调研不足。
真正有效的AI应贴合一线工作场景。比如，销售人员更关注快速响应客户，而非填写字段；客服人员需要简洁的提示，而不是冗长的分析报告。在实施过程中，应让使用者参与测试和反馈，及时调整功能设计。
部署模式的选择影响长期运行
AI系统的部署方式直接关系到数据安全与运维成本。部分企业担心数据外泄，倾向私有化部署；而中小型企业可能更看重上线速度，偏好云端方案。
以万达宝LAIDFU（来福）为例，系统支持私有化部署，也兼容阿里云等线上环境。企业可根据自身IT能力、安全要求和预算情况灵活选择。数据来源在企业授权下接入，不经过第三方中转，保障了信息的可控性。
缺乏持续优化机制
AI不是“一装了之”的工具。业务在变，流程在调，客户需求也在演进。如果系统上线后缺乏反馈闭环，其效果会随时间递减。
建议建立定期评估机制，关注AI的实际使用频率、任务完成率、人工修正次数等指标。通过持续优化规则和知识库，让AI保持与业务同步，真正成为可成长的助手。