前期已发布并完结IT建设之路（专业技术篇），包括“企业IT管理”、“IT技术架构”、“信息安全”、“应用架构”、“数据架构”。接下来我们将根据大家的反馈和兴趣，进行答疑、探讨，不定期增补各篇章的常见问题困惑。并开始接受粉丝投稿，我们虽没有经费给予稿酬，但可以附上投稿人的微信二维码名片和个人简介，在这个平台增加个人影响力。
本期为最近AI和Deepseek热潮下的冷思考，探讨企业如何拥抱AI。
1. 传统的IT架构是否已经完全过时？
2. 想要AI在企业发挥价值不可或缺的两项准备工作
3. 简单部署AI远远不够，企业应用需要深度思考
4. AI是加速器，而不是替代品
近年来，随着AI技术的飞速发展，尤其是在Deepseek发布国内首个开源推理模型之后，国内乃至全球的各行各业都迈入了所谓的“AI时代”。很多企业迫不及待地涌入AI技术领域，视其为提高生产力和竞争力的“灵丹妙药”。在此背景下，部分观点开始提出了一种激进的论调：传统的IT架构将全面被颠覆，企业可以直接跳过数字化转型，专注于AI工具的部署来实现飞跃式发展。
然而，真的是这样吗？传统的IT架构是否已经完全过时？数字化转型作为企业信息化建设的延续，是否已经落伍？仅仅靠引入AI工具，甚至在公司内部部署一套Deepseek模型是否就足以满足企业发展的所有需求？
答案显然是否定的。AI不是对传统数字化转型的取代，而是一种关键驱动力，它反而是进一步推动企业数字化转型的重要助力。 业界提出的“AI + X”理念很好地诠释了这一点：AI不是孤立存在的技术，而是需要与企业的核心业务结合，通过AI赋能，实现业务效率的跨越式提升和综合竞争力的增强。
要想让AI技术在企业环境中真正释放出它的潜能，并实现其最大化的价值，有两个关键的准备工作不可或缺：
一、高质量的数据支撑
二、完善的IT架构保障
一、AI需要“燃料”——高质量数据是关键
AI之所以备受青睐，很大程度上在于它的能力可以通过高效处理和洞察数据，为企业提供决策支持、优化资源配置以及发现新的业务增长点。正因如此，数据被称为AI的“燃料”，而高质量的数据更是AI技术得以落地的基础。
1. 数据驱动AI的能力
AI工具的运行离不开企业内部的两种核心数据类型：
结构化数据：如企业的ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、PLM（产品生命周期管理）系统中产生的数据。这类数据通常整齐有序地存储，便于被AI进行处理和分析。
非结构化数据：如研发文档、合同、设备日志、技术手册等。这类数据以文本、图像或视频的形式存在，占据企业数据的绝大部分，但由于缺乏固定格式，它的处理难度比结构化数据更高。
无论是哪种类型的数据，AI的学习和推理都基于对数据的分析和理解。如果数据质量本身不高，甚至充斥着错误、冗余或不一致的信息，那么AI的输出结果必然是不可靠甚至是错误的。例如：
错误数据的后果：AI在预测产品需求时，如果输入的数据包含历史销售数据中的缺失值或人为错误，可能会导致预测偏差，进而误导企业的生产计划。
数据不全的困境：如果一家公司试图通过AI提供个性化的客户推荐，而CRM系统中客户信息的维度过少（例如缺乏行为数据），其推荐结果就会流于表面化，无法真正产生价值。
2. 如何保证数据质量？
为了确保数据能够被AI高效利用，企业需要进行以下几方面的努力：
数据治理：建立数据规范化管理的流程，包括数据采集、清洗、存储和安全管理等。只有通过严谨的治理机制，才能保证数据的准确性、完整性和及时性。
数据联通性：打破企业内部“数据孤岛”，实现多系统、多部门间的数据流通与整合。例如，通过部署数据中台，实现统一的数据管理与共享。
数据增强技术：利用检索增强生成（RAG）或ChatBI等技术，将企业过去难以利用的非结构化数据（如技术文档、设备日志）转化为可用信息，为AI提供更多样化的输入来源。
数据的质量高低直接决定了AI的价值上限。离开了高质量数据的支撑，AI只能是一场徒有其表的“技术秀”。
二、IT架构是AI的“舞台”，完善的基础设施不可或缺
AI的强大能力需要运行在一个高效、可靠的IT架构之上。完善的IT架构不仅是AI运行的核心载体，更是企业数字化转型和规范化管理的基础。那些能够让AI在企业内高效赋能的场景，往往都离不开成熟的IT基础设施和系统的支持。
1. 为什么完善的IT架构对AI至关重要？
一个高效、有序的IT架构能够为AI创造以下重要支持条件：
性能保障：大模型和AI工具的运行需要高算力、高吞吐的支撑，同时对网络和存储性能也有极高的要求。如果企业IT架构性能无法满足这些需求，AI的运行效率就会大打折扣，甚至可能导致模型无法正常加载或响应过慢。
安全与隐私：AI的应用容易涉及敏感数据，如客户信息、财务数据等。完善的IT架构能够提供全方位的信息安全机制，包括数据加密、访问控制、审计追踪等，从而保障数据隐私和合规性。
管理与协同：企业的IT系统不仅是规范化管理的工具，更是数据积累的来源。通过IT系统的持续运作，企业能够生成更全面也更有价值的数据，为AI的学习和发挥提供源源不断的“燃料”。
2. IT架构与AI的协同关系
在传统IT架构之下，企业信息化建设和数字化转型已经走过了从简单的过程自动化到全面信息化的过程。但AI的引入并不是对IT架构的推翻，而是AI与IT架构之间协作共生的关系。可以将这种协同关系归纳为以下几点：
数据流转与接入：完善的IT架构能够整合来自多个来源的数据，并提供给AI工具进行分析。反之，AI输出的结果也能够无缝回流至各类业务系统，形成数据闭环。
业务流程优化：借助完善的IT系统，企业能够快速识别其流程中的低效或重复环节，并通过部署AI工具（如自动化流程机器人RPA）实现流程优化。
弹性支持：现代IT基础架构充分采用虚拟化和云技术，能够灵活扩展以满足AI模型对算力和存储资源的需求。
因此，可以说，AI的能力有多强，很大程度上取决于企业IT架构有多完善。如果没有一个健全的IT架构，AI的潜力就会被大大限制。
某些企业认为，只需在内部部署一个AI工具（如Deepseek）就可以高效解决所有问题，这是对AI技术的误解。仅仅“拥有工具”并不能等同于“真正使用好工具”。AI的落地不是一个孤立的过程，而需要与企业的资源、流程、人员以及业务需求深度融合。
1. “AI落地失败”的常见问题
许多企业在部署AI时会面临以下常见问题：
盲目跟风：缺乏明确的应用场景或目标，仅仅是为了追逐热点而应用AI，最终导致资源浪费。
孤立化应用：AI部署后与企业IT系统和业务流程缺乏协同，结果工具流于形式，没有发挥真正在赋能业务上的作用。
技术与组织割裂：AI的使用不仅是技术问题，同时涉及人才、流程和管理层的配合。如果企业员工对新技术缺乏理解或培训，可能会导致落地失败。
2. AI成功应用的关键
要确保AI工具能够在企业内部充分发挥价值，需要从以下几个方面着手：
场景优先：强调AI技术与业务需求的对接，明确企业的“痛点”等需要AI解决的问题。
顶层设计：以企业整体架构为出发点，规划AI与IT系统相辅相成的运行机制。
持续优化：AI部署是一项长期任务，需要对模型效果进行持续迭代，并根据企业需求的变化优化AI能力。
AI并不是数字化转型的替代品，而是其关键驱动力，是推动企业从数字化走向智能化的重要引擎。完整而高效的IT架构是AI的基础，高质量的数据是AI的生命线。企业只有在这两个方面做好准备，才能充分发挥AI的潜力，从而实现业务效率和综合竞争力的跃升。
因此，在迈向AI时代时，我们不该忽视信息化建设和数字化转型的长期价值，而应以扎实的基础作为起点，让AI成为加速器而非孤立的尝试。最终，通过“AI + X”的方式，企业将能够步入真正的智能化未来。
