最近，我见到了太多焦虑的企业主。
大家的焦虑都很相似：看着竞争对手都在谈 AI，新闻里每天都是大模型的突破，自己公司也买了 ChatGPT 账号，甚至花大价钱部署了本地模型，但几个月过去了，业务效率不仅没提升，反而因为这就新工具显得更乱了。
“由于员工不会用 Prompt，我们还是回到了老办法。” “AI 写出来的东西太虚了，根本没法用在业务上。” “为了喂给 AI 数据，我们还在手动整理 Excel 表格。”
这些抱怨的背后，其实暴露了一个被由于过度营销而掩盖的真相：AI 不是万能药，它是一个倍增器。
如果你的基数是 0，乘以再强大的 AI，结果依然是 0。
对于大多数传统企业来说，AI 转型失败的原因，往往不是因为 AI 不够强，而是因为你试图跳过两个必要的阶段：信息化（Informationization）和数字化（Digitalization）。
这就好比还没学会走路，就想直接装上外骨骼去赛跑。摔跟头是必然的。
第一步：被忽略的基础——“信息化”是骨架
在这里，我们不谈晦涩的定义。对企业主来说，信息化就是把线下的业务搬到线上，把随意的流程变成标准。
我曾遇到一位做建材的老板，他非常兴奋地想用 AI 做库存预测，希望 AI 能告诉他下个月该进多少货。
具体的想法是：“我把历史销售数据丢给 AI，它不仅能告诉我未来趋势，还能自动帮我下单。”
听起来很美好，对吧？
但我问了他一个问题：“你现在的库存数据在哪里？”
老板愣了一下：“在这个仓库管理员的本子上，还有一部分在销售的微信聊天记录里。”
这就是典型的信息化缺失。
当你的业务流程还停留在“人治”阶段——依赖口头传达、纸质记录、个人经验时，AI 是完全无从下手的。AI 也就是一个没有任何感官的“大脑”，它看不见你在仓库里堆积如山的货物，也听不见销售和客户的电话。
它只能“看见”系统里的数据。
如果没有 ERP 系统（企业资源计划），没有 CRM 系统（客户关系管理），没有标准化的业务流程，你的企业就是“隐形”的。
信息化，是给企业搭建骨架。
是它规定了：
- 一个订单必须包含哪些字段？
- 一次入库必须经过哪几个审批节点？
- 一个客户从线索到成交必须经历哪几个阶段？
只有当业务流程被固化在软件系统中，而不是存在于老员工的脑子里，AI 才有介入的可能。
如果不先解决信息化，直接上 AI，结果就是：你得雇一个人，专门把本子上的数敲给 AI 看。这哪里是降本增效，分明是没事找事。
第二步：流动的血液——“数字化”是资产
有了系统，有了流程，是不是就可以上 AI 了？
还不行。因为你可能面临第二个坑：脏数据。
这就是数字化要解决的问题。信息化解决了“有没有”数据的问题，而数字化解决的是数据“能不能用”、“能不能流转”的问题。
很多企业虽然上了系统，但数据是死的，甚至是假的。
- 为了应付考核，销售随手填写的客户拜访记录。
- 为了平账，仓库随意录入的出入库时间。
- 散落在各个独立系统（数据孤岛）里，互不通气的数据。
在计算机领域，有一句至理名言：Garbage In, Garbage Out（垃圾进，垃圾出）。
如果你喂给 AI 的是垃圾数据，AI 吐出来的自然也是垃圾建议。
这也就是为什么很多企业觉得“AI 在胡说八道”。不是 AI 笨，而是它被你的数据误导了。
真正的数字化，是让数据成为企业的流动资产。
- 数据治理：确保录入系统的数据是真实、准确、实时的。
- 数据打通：打破部门墙，让销售数据能流向生产，让客服反馈能流向研发。
- 数据分析：不再是死板的报表，而是能支持决策的多维分析。
只有当数据像血液一样在企业的骨架（信息化系统）里健康流动时，企业才具备了“生命体征”。
这时候，你才真的准备好迎接 AI 了。
第三步：AI 是大脑，不是救世主
当我们完成了骨架搭建（信息化）和血液净化（数字化），AI 终于可以登场了。
在这个阶段，AI 是大脑。
它不需要再去操心“流程怎么走”（信息化已解决），也不需要担心“数据对不对”（数字化已解决）。它只需要专注于它最擅长的事：学习、预测、生成、优化。
- 智能客服：基于过去三年的真实客服对话记录（数据），AI 学习到了标准话术，能自动回答 80% 的客户咨询。
- 销量预测：基于打通的库存和销售数据（数据），AI 发现了某个季节性规律，提前建议备货。
- 自动报价：基于标准化的定价模型（流程），AI 能在 1 秒钟内给客户生成精准的报价单。
你会发现，这些成功的 AI 场景，无一例外都建立在坚实的基础之上。
那些成功的企业，往往不是上来就问“怎么用 AI 颠覆行业”，而是默默地问自己：
- 我们的业务流程全部线上化了吗？
- 我们的数据积累足够干净、足够丰富吗？
如果答案是肯定的，AI 的引入就是水到渠成，是锦上添花。
如果答案是否定的，AI 就是空中楼阁，是原本混乱流程的放大器。
别被 FOMO（错失恐惧症）裹挟
我知道，现在的市场环境很残酷，不进则退。看到别人都在谈 AI，自己不动手心里发慌。
但我想给各位老板泼一盆冷水：慢就是快。
与其焦虑地在公司里强制推行各种 AI 工具，不如静下心来，回头补补课。
做一个 “信息资产盘点”： 把你公司的核心业务流程画出来，看看有多少环节还在“人肉跑”，有多少数据还在“本子上”。
做一个 “数据健康体检”： 随机抽查一下你的 CRM 或 ERP 系统，看看里面的数据有多少是真实的，有多少是没用的垃圾。
先把这两个坑填上。
当你把这些基础工作做扎实了，你会发现，你不需要去费力地“寻找” AI 落地场景。因为那时候，清晰的流程和高质量的数据，会自然而然地通过 AI，结出智能化的果实。
在这个浮躁的时代，基本功才是最大的护城河。