随着AI技术在商业领域的应用逐渐深入，越来越多企业开始尝试引入AI技术，希望借助其提升运营效率、优化业务流程。但在实际实施过程中，不少企业却陷入了困境，面临着一系列难以突破的难点，这些问题若不能妥善解决，不仅会让AI项目停滞不前，还可能造成资源浪费，影响企业数字化进程。
一、企业引入AI技术的常见实施难点
（一）AI使用权限混乱，管理失控
企业内部部门众多、人员结构复杂，在引入AI技术后，往往缺乏清晰的权限划分机制。不同岗位员工对AI工具的使用需求不同，若没有明确的授权规则，可能出现普通员工随意调用核心AI功能、接触敏感数据的情况；同时，管理层也难以掌握各部门AI使用动态，无法判断AI应用是否符合企业业务规范，导致AI使用处于“失控”状态，既存在数据安全风险，也难以保障AI应用的有效性。
（二）AI技术与现有业务脱节
很多企业在引入AI技术时，盲目追求技术热点，未充分结合自身业务实际。比如部分制造企业跟风引入AI预测性维护系统，却未考虑生产线设备老旧、数据采集能力不足等问题，导致AI系统无法获取有效数据进行分析，最终只能闲置；还有些服务企业引入AI客服后，未针对自身客户群体的沟通习惯优化话术，使得AI客服无法精准解决客户问题，反而降低了客户满意度。
（三）AI人才短缺，技术落地困难
AI技术的落地需要专业人才支撑，包括算法工程师、数据分析师、AI运维人员等。但目前市场上优质AI人才供不应求，企业难以招聘到合适的人员。即便部分企业招聘到AI人才，也可能因内部各部门协作不畅，导致AI人才无法深入了解业务需求，难以开发出符合实际应用场景的AI解决方案；此外，现有员工对AI技术的接受度和掌握能力不足，也会影响AI技术的推广和使用，阻碍技术落地。
二、应对企业AI技术实施难点的策略
（一）借助专业工具，规范AI使用管理
针对AI使用权限混乱、管理失控的问题，企业需要一套能够实现AI使用授权、控制与监控的工具。万达宝LAIDFU（来福）在这一领域展现出了实用价值，它允许企业管理层根据不同部门、不同岗位的工作需求，对AI使用权限进行精准授权，明确哪些员工可以使用哪些AI功能、访问哪些数据。同时，管理层还能实时控制AI使用范围，比如限制特定AI工具仅在特定业务场景中使用，避免滥用；更重要的是，万达宝LAIDFU（来福）具备AI使用监控功能，管理层可以清晰查看各部门、各员工的AI使用记录，包括使用时间、使用功能、数据访问情况等，一旦发现异常使用行为，能够及时干预，保障AI使用的规范性和安全性。
（二）立足业务需求，制定AI引入规划
企业在引入AI技术前，需先全面梳理自身业务流程，明确业务痛点和需求。可以成立由业务部门、技术部门共同组成的调研小组，深入各业务环节，分析哪些场景适合引入AI技术、引入AI后能解决哪些实际问题。例如，零售企业可先针对库存管理环节的痛点，如库存积压、缺货频繁等，引入AI库存预测系统，通过分析历史销售数据、市场需求变化等信息，精准预测商品销量，优化库存配置；在AI技术引入后，还需建立持续评估机制，根据业务反馈不断调整AI系统参数，确保AI技术与业务深度融合，真正发挥作用。
（三）多渠道培养引进AI人才，提升员工AI素养
面对AI人才短缺的问题，企业可采取“引进+培养”双管齐下的策略。一方面，通过优化招聘政策，如提供有竞争力的薪酬福利、完善的职业发展通道等，吸引外部优质AI人才；另一方面，加强内部人才培养，选拔具备一定数据基础或技术背景的员工，通过与高校、AI培训机构合作，开展针对性的培训课程，培养内部AI运维、数据标注等基础岗位人才。同时，企业还需加强AI技术普及，通过内部讲座、线上课程、实操培训等方式，提升现有员工对AI技术的认知和使用能力，比如针对客服人员开展AI客服工具使用培训，帮助其快速掌握AI客服的操作方法，提高工作效率，推动AI技术在企业内部的广泛应用。
企业引入AI技术是一个循序渐进的过程，遇到实施难点在所难免。只要精准识别问题，结合自身实际采取科学的应对策略，充分利用像万达宝LAIDFU（来福）这样的实用工具，就能逐步突破困境，让AI技术真正服务于企业发展，助力企业在数字化转型中稳步前行。