近期，全球数据分析与数字化转型服务商LatentView Analytics首席执行官拉詹·塞图拉曼访谈中，针对企业推进人工智能与高级分析的路径提出“极简主义”思路：不以追逐热点为目标，而以清晰的问题定义、稳定的数据基础和可执行的组织机制为主线，推动技术从展示走向生产力。 一、问题：热度高、落地难，规模化应用面临“试点陷阱” 在不少行业，企业对生成式能力、智能助手等应用抱有较高期待，但实际推进中常出现“项目很多、决策改变不多”的现象：试点和演示层出不穷，却难以进入核心流程；部门各自探索，指标口径不一，最终难以形成持续产出。塞图拉曼认为，人工智能的真正挑战并非模型本身，而在于组织能否把洞见转化为行动、把工具变成制度化能力。 二、原因：数据底座、问题定义与组织协同是三道“硬门槛” 首先是数据底座不牢。访谈中他指出，一个明显信号是“谈论人工智能的速度快于谈论数据的速度”：当管理层热议新能力，但对关键数据在哪里、归谁管理、哪些指标被业务信任仍说不清，系统输出就难以获得信任，应用也难以持续。 其次是业务问题定义不清。部分企业把技术当作独立实验，缺少与定价、供应链计划、客户服务、知识管理等关键场景的深度绑定，导致投入与产出无法量化，难以争取持续资源。 再次是组织协同不足。塞图拉曼的职业经历横跨咨询、人才与组织管理。他强调，技术无法单独“放大”组织能力，领导层目标对齐、跨部门协作机制、人才技能结构与文化氛围，决定了应用能否被一线接受并融入日常决策。 三、影响：从“演示效果”转向“经营成果”，重塑企业竞争方式 业内人士认为，随着市场竞争加剧与降本增效压力上升，人工智能应用正从“可选项”逐步转向“经营基础设施”。能把数据资产变为稳定决策能力的企业，往往在需求预测、库存周转、风险控制、营销效率与客户体验各上更具韧性。相反，缺乏底层治理与组织配套的企业，容易陷入重复试点与投入分散，形成新的“技术债”。 四、对策：以“极简主义”推进规模化——少题目、强嵌入、可衡量 塞图拉曼提出的“极简主义”强调三点： 一是聚焦少量高价值问题。企业不必追逐每一次技术迭代，应优先选择能够以可衡量方式改善决策或提升效率的场景，从小切口建立信心与方法论。 二是把能力嵌入工作流程。应用不应停留独立工具或短期实验，而要进入业务流程、权限机制与责任体系，让一线人员在日常工作中自然使用，形成可持续采用率。 三是同步建设数据治理与人才体系。通过明确数据口径、数据责任与质量标准，配合复合型团队与培训体系，形成“懂业务、懂数据、懂流程”的协作结构，使洞见能够及时转化为行动闭环。 五、前景：应用竞赛将回归理性，企业能力建设成为长期主线 业内预计，未来一段时期，企业对人工智能的投入将更注重投入产出比与风险可控性：一上，数据安全、合规治理与质量管理将成为标配；另一方面，应用成败将更多取决于组织是否建立可复制的运营模式，而非单点技术领先。塞图拉曼表示，企业若能在数据基础、组织机制与文化认同上形成合力，人工智能将更像一项“业务能力”，持续推动增长与效率，而非短期的技术表演。
技术的价值不在于概念的新颖，而在于能否转化为生产力；企业要实现AI的长期价值，需以明确的问题为导向，以可靠的数据为支撑，以高效的执行为保障，让技术真正服务于业务增长。唯有如此，转型才能从表面热度走向实质竞争力。