2025年，企业对AI的期待达到了前所未有的高度。埃森哲调研显示，90%的中国企业将生成式AI视为重要机遇，77%的全球企业高管相信它能给营收增长或效率提升带来机遇。然而另一组数据却给人泼了冷水——英特尔研究报告指出，49%的企业难以估算和证明AI的价值，52%的企业高管坦言"人工智能试点容易，但推广至全企业时难度大"。

　　这种巨大的期待与现实的落差，揭示了企业AI应用的核心困境：技术很酷，但为什么用不起来？明略科技用近20年的实践，给出了一个系统性的答案。

　　企业AI困局：技术很酷，但为什么用不起来?

　　让我们先来看看企业在AI应用中遇到的典型问题。

　　有企业投入巨资搭建了"用户数据中台"，希望整合全集团的数据资产。但在外部，它未能与抖音、小红书、美团等热门平台建立有效连接;在内部，各个业务线的系统无法打通，数据依然孤立在各自的烟囱中。斥资数千万打造的中台，最终成了"摆设"。

　　有企业引入了先进的AI质检系统，技术参数确实亮眼。但实际使用中却发现，系统无法适配企业现有的生产流程，需要大规模改造产线;技术团队也缺乏相应的维护能力，出了问题只能等外部供应商。最终，这套系统的使用率不到30%。

　　类似的故事在中国企业中不断上演。根据调研，企业AI应用面临的挑战主要集中在几个方面：

　　第一，技术与业务"两层皮"。AI技术本身很先进，但与企业的实际业务流程脱节，导致技术无法真正发挥价值。这就像买了一辆豪华跑车，却发现公司所在的城市都是泥路，车的性能根本施展不开。

　　第二，数据基础薄弱。很多企业的数字化建设欠账太多，ERP、CRM等核心系统要么没有，要么数据质量堪忧，要么彼此割裂。在这样的基础上建设AI应用，就像在沙滩上盖房子。

　　第三，缺乏整体规划。企业往往是头痛医头脚痛医脚，今天上一个聊天机器人，明天搞一个智能推荐，后天又试试自动化办公，缺乏从战略层面的整体设计和协同推进。

　　第四，效果难以验证。AI投入了大笔资金，但到底带来了什么价值?效率提升了多少?成本降低了多少?往往说不清楚，导致后续投入失去支持。

　　这些问题的背后，是企业AI落地的系统性挑战：它不仅仅是技术问题，更是涉及业务理解、数据治理、流程重塑、组织变革的系统工程。单点突破很难奏效，必须系统性地解决。

　　"可信生产力"不是口号，是方法论

　　明略提出的"可信生产力"概念，不是一个营销口号，而是一套系统性的方法论。

　　所谓"可信"...