AI挖的坑, 还得人来填
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今年不少企业上马的AI项目陷入“没效果”的困境，相关求助需求集中涌现。文章从实际服务十几个客户的经验出发，调侃“AI未取代数据分析，反倒需数据分析救场”的现象，进而深入剖析AI项目踩坑的核心原因，分享盘活烂尾AI项目、选择易突围项目的具体思路，为企业推进AI项目提供实操参考。
“今年新上的AI项目没效果！”
“陈老师快来帮帮忙，想想办法”
“能不能设计一个评估体系，证明它管用！”
从6月份开始，我就在十几个客户之间奔走处理类似需求，边做边调侃：“还说啥AI取代数据分析，现在都指望数据分析来救场子的”为什么会出现如此奇观？以及如何避免AI项目踩坑，刚好在8月底做个小结。
一、回归商业本质
先别管它是AI、BI、CI还是DI，站在商业视角，所有的产品分三类：交易型产品、内容型产品、工具型产品。
AI产品也是工具型产品一种，厉害的工具它还是工具，只要是工具型产品，那么就得满足以下条件：
1、有具体场景
2、有使用对象
3、满足特定需求
4、可用指标衡量价值
媒体听到一个新概念，就会大呼：“震惊！颠覆！代替！”但是，真到了企业里做项目的时候，必须得数据说话：
缺少场景or对象，叫伪需求
有真实需求，但工具不能满足，叫：没做好
自己说“做得好”，无法量化考核，领导就不认账
这就叫商业本质，而今年草草上马的AI，各有各的死法。
二、伪需求的陷阱
很多公司上了ChatBI，口号都是：“只要随口说一句，立马自动生成SQL输出数据图表”……结果复盘的时候，老板要的是SQL、数字、图表吗？都不是！
某企业，老板就当着一众领导面问：
1、能不能发现业务没有发现问题？
2、能不能给出可落地的具体办法？
3、跑数不是月薪8K的职员干的吗？
4、所以你们部门裁员了几个人？
5、所以上项目的效益就是俩人的工资？
项目负责人被问得抓耳挠腮团团转……蒸汽火车取代马车，不是因为蒸汽火车能节约草料，而是它能支持一种全新生产力。想不明白这点，项目就很容易做成伪需求。
回头看看，会发现：“人人都是数据分析师”本身就是扯淡。
相当多公司，业务流程没有数字化
数据基建稀烂，口径不统一
业务“用数据说话”能力都没普及
这时候指望：“随口说一句话自动生成数据”就是自己找死。
三、解决真实的痛点
于是，拯救这些烂项目的思路，就是：
1、重新梳理业务场景
2、先找到有价值的数据
3、再看如何用AI提供这个数据
比如，我在帮一个企业梳理场景时发现，销售部门权力很大但是很少看数据。他们经常走下沉市场，迎来送往很多，我陪他们出差3天喝了4顿……这种状态下，谁看数据！
然而，他们确实有真实需求：
如果经销商利润很低，需主动帮经销商想办法
如果经销商库存很高，要检查库存预防窜货
新品/活动普及不够，就得推着经销商做
……
于是，我/IT部门/销售部门一起，梳理出八个“走市场核心指标”，并且对应到“八大市场提升关键行动”，经销售部老大首肯，先作为行动标准推广到所有一线执行。
然后大家问：数据支撑怎么实现呢？上ChatBI！此时IT部门领导红光满面的开推广会：“诸位看，这个ChatBI真的好用，直接对话就能拿到八大指标！”于是半死的项目就这么盘活了。
四、透过现象看本质
有同学会说：陈老师，你这跟AI关系不大呀，做个普通的移动端报表也行呀。
这就要透过现象看本质了。再好的技术，最后也是工具。想让工具发挥作用，最后还是要回到场景/对象/需求/指标，认真梳理才有出路。
数据分析，从来不是SQL/Python/PowerBI等工具的堆砌，而是结结实实的解决问题。现在AI辅助生成SQL越来越好用，释放出的时间，更多花在提升分析方法，解决业务问题，才能产生更大价值。
五、更容易突围的项目
当然，有些项目没那么难突围，稍作修改即可，比如：某集团准备建立“从财务指标穿透到业务过程的智能化经营分析体系”，结果上门一看：主数据稀烂，相当多业务流程还在走纸质单，业财数据从来对比上……那就老老实实回来从上系统，数据治理做起，领导那里先做个好看的看板，交个半年工作总结差。
比如：AI智能提炼优秀客服话术。结果提炼完长达5000字，一线坐席念都念不过来。这种就不要贪多，比如先筛选10个最难回答问题（比如“为什么你们卖那么贵”）让AI先输出再说。
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