2023年初我主导创建了公司的企业级AI创新部门，面向用户落地AI项目时，我们遇到前所未有的阻力，从前谈用户，直接给产品功能列表，用户做选择产品功能或提出企业的需求。但是AI项目不一样，甲方要么提不出需求，不知道AI能干啥，要么提出的需求天马行空，感觉AI啥都能干，脱离实际，甚至觉得AI是魔法是玄学...。这是前些年搞数字化所不常遇到的情况。
如果企业家或产业专家缺乏对该技术的认知，就无法评估AI的潜力和应用场景，也难以将其与现有的产业需求和商业模式匹配。
这个时代很多人都有一种如果不用AI就会被淘汰的焦虑，企业家们由于降本增效的诱惑更是关注。于是一些勤奋好学的企业家们开启了努力学习模式。结果大多事倍功半，企业落不了地，甚至影响了对AI投入的信心。
刚好光哥去年成功落地了几个企业AI的项目，作为AI创新部门的一号位，我必须搞定AI落地从0到1的整个生命周期，为了落单，我发现只讲方案远远不够，我向企业提供了体贴入微的保姆式咨询教育服务。
沟通中我发现问题严峻到出乎预料，尽管许多企业拥有资深的数字专家，但他们对AI的认知仍然不足，尤其在学习AI时，常常会陷入以下三大误区：
“学错了、学飘了、学岔了”
1.表面：流于表面的工具学习（学错了）
许多人在学习AI时，过于依赖于网上一些“快餐式”的课程，如X99等。这类课程主要教授使用AI工具或生成内容的提示词，而这些技巧对于个人或简单的操作场景可能有帮助，但对于企业来说，尤其是那些管理流程复杂、生产工艺多样的大型企业，这种工具化的学习几乎无法带来实际效益。例如，许多企业CIO只看到AI可以作为聊天机器人，解决简单的问答需求，却忽略了AI真正的潜力远超生成内容。
企业需要思考的核心问题是如何通过AI重构业务流程，而不是仅仅依赖单一工具。 一个AI聊天机器人无法解决复杂的业务挑战，企业必须构建的是系统化的AI解决方案，涵盖从数据处理、预测分析到业务流程优化的全链条应用场景。
2.幻觉：成长的幻觉，把精力浪费在流量博主的碎片化认知
（学飘了）
很多人误以为关注流量博主、报读AI网课就能掌握AI的核心能力，然而，这种碎片化的信息传播常常制造学习的幻觉。很重要一点是，行业还不成熟，很难找到合适的能够将AI知识、应用和业务有机结合的系统化学习路径。这导致了这个圈子很乱套，不少朋友虽然报了课，也关注了很多流量博主，特别是那些一惊一乍的博主，今天这个要颠覆啦，明天那个要改写历史啦.........，为了眼球制造焦虑的，动辄上一些听起来很动听，但却百无一用的金句，些许能带来点情绪价值，什么“AGI如何如何，所有的业务都可以用AI重做一遍“，这都是正确的废话，这些废话也许能带来点情绪价值，可以用来在饭桌上吹吹牛，但是企业家们不知道怎么在企业落地AI。还是找不到解决问题的方法。对于如何将AI落地到企业的具体业务上并无实际帮助。
“认知和知识是两回事，开阔认知不等同于学习，前者往往只能带来成长的幻觉”
真正的认知提升应当源自深入系统化的学习和长期实践，而非碎片化的信息积累。 企业家需要的是能够帮助他们制定具体行动策略的AI实干家，而非仅仅能提供些许谈资的理论大师。要真正推动企业发展，企业家应有意识地选择高质量的信息来源，并将其与实际业务紧密结合。
3.歧路：学习底层算法(学岔了)
AI的应用与研发路径有着本质区别，一位CIO朋友，跟我讲他已经与清华的某位博士学习了算法知识几周，却愈发感到困惑和疲惫。做应用不是搞研发，出发点和关注点不同，学习的路径自然不同，如同你仅仅是为了开车是不需要从汽车引擎的原理构造学起的，如果太过于追求技术细节，会陷入到技术的细枝末节中，偏离学习的目标。企业以应用为目的学习人工智能，而不是以科研为目的。一定要掌握一个度，以掌握AI的能力和AI思维为目标；任何高深的技术都能以通俗对比的方式去理解。
企业学习AI的目标应是提升应用能力，而非进行算法研发。过度追求技术细节不仅浪费时间，还容易使学习脱离实际目标。关键在于掌握AI思维和框架，而不是沉迷于技术细节。每一项复杂的技术都可以通过简化和比喻来理解，企业家应学会将AI转化为可以在具体业务场景中发挥作用的工具，而不是纠结于科研层面的探讨。
那我们要学习什么呢？经过多个用户的具体实践，光哥总结出了学习人工智能ABC模型（C-A-B），帮助企业家提供认知。并开设相关课程，由于篇幅有限，本期先不做过多介绍。10月13日 光哥将在广州为企业家朋友分享《企业家打开AI的正确姿式》
只要掌握正确的认知，专注业务，有的放矢地学习，与专业的合作伙伴合作， 就会不会轻易被流量博主PUA带偏。
我建议企业家们：关注AI本质和当前状态，认识其局限。听取不同观点，专家意见。调整合理预期，在专业人士的帮助下，制定合理目标风险。 通过小规模试点来验证预期的合理性。只有这样，我们才能使AI在您的企业里得到合理有效的应用。
欢迎参与《企业家打开AI的正确姿式》
