麦肯锡《2025 AI 应用现状调研》给出两个数字:88% 的企业已在至少一个职能常态化使用 AI,但只有 31% 真正实现了企业级规模化部署。中间这 57 个百分点的落差,就是我们所说的「鸿沟」。
卡住企业的从来不是模型
今天的基础模型已经足够强。真正让 AI 停在 PPT 和 Demo 里的,是交付环节里那些脏活累活:
- 数据治理:生产数据散落在十几个系统里,口径不一、权限复杂;
- 系统对接:智能体要真正干活,就得连进 ERP、核心系统、内网;
- 流程改造:把 AI 嵌进现有流程,意味着要动组织和习惯;
- 合规审计:金融、政企对数据不出域、可审计有硬性要求;
- ROI 闭环:算不清账的项目,撑不过第二期预算。
为什么「交个方案就走」必然失败
传统咨询交付一份漂亮的路线图,然后离场。但鸿沟恰恰在路线图之后才出现——真实数据的脏、真实系统的旧、真实流程的复杂,只有把人放进现场才解得开。
先上生产,再谈规模化。一个在生产里跑通的高价值场景,胜过十页设想。
我们的答案:把工程师放进你的现场
这正是前置部署工程(FDE)存在的理由:工程师驻场,用你的真实数据和系统,和你的团队一起把价值跑通。我们对落地结果负责,而不是对一份文档负责。
想聊聊你最该先跑通的那个场景?预约一次方案咨询,我们帮你判断:哪个场景最该先做、ROI 怎么算、大概多久能上生产。