企业决策智能项目的五种失败姿势 _信息快讯

失败其实也是一种胜利
2021即将迎来最后一个月份。每到这时，关于未来的技术趋势预测总会见诸报端。前不久， Gartner公司就宣布了企业组织在2022年需要探究的几大战略性技术趋势，它们或将在未来5-10年内推动重大颠覆和机遇。
其中，既有看起来相对新颖的分布式企业、云原生平台CNP、超自动化，也有火了几年的生成式AI、决策智能DI等。
今天想跟大家深入聊一聊的，就是号称“世界级难题”的——决策智能DI 。
早在2017年， AI浪潮刚刚袭来的时候，业内就流传着类似的预言：未来所有的企业都是人工智能企业。而AI公司的典型样貌，不就是利用智能技术让企业决策更高效、更精准、更灵活吗？
看起来似乎很简单，将经营中产生的大数据扔给AI不断地训练学习，形成适配业务需求的决策模型，将原本依靠经验的“人治”变为“数治” ，就可以了。
类似的案例也不少见，比如某服装厂商将原本要靠店长每天统计上报补货数量，全部变成了系统根据销售情况自动安排补货；某自来水公司原本需要靠人工来调节水压，运用AI智能判断调压，省了人工和运营成本，住户体验也更好了……听起来皆大欢喜。

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但现实中，我们走访了许许多多的传统企业智能化项目，发现事情并非如此简单。
和成功相比，失败或停滞的案例更多。
这些企业中，不乏几十年的深厚管理功力，更不缺少推进智能化项目的魄力和眼光，否则也不会最先拥抱AI 。
但是，这些探索中，有的智慧门店，在尝试了十几家之后宣告终止；
有的企业好几年还停留在数据采集、数据治理阶段，距离决策智能遥遥无期；
有的预测模型，根本达不到预期效果，还不如依靠专家经验的传统方式……
这些现实问题，是很多企业在智能化探索中很少愿意去讲的故事，一些AI技术服务商也往往会隐去这些“失败案例” ，倾向于畅想“技术利好” 。
据Gartner公司的测算，到2030年，智能决策将超过所有其他类型的人工智能活动，占全球人工智能衍生商业价值的44% 。也就是说，未来组织必须使用决策智能，以增强竞争优势。
如果搞不清楚可能踩到的坑，反而会在当下透支企业——尤其是传统行业对决策智能以及AI的信心。
所以，我们决定通过五个“大失败“案例，带大家参观一下决策智能DI可能有哪些失败姿势。
姿势一：没数据，却要洞察智能指导决策，首先要求AI能够从各种异构化数据中洞察出隐藏的业务逻辑。但许多企业的数据却散落在各个渠道。其中，最为撕裂的要数线上与线下。
我们采访的某A服装品牌，就是线下购物商场起家的。伴随移动互联网的快速发展，线上业务近些年快速崛起和壮大，还没来得及与传统的线下渠道、供应体系深度磨合，已经形成了分庭抗礼的状态。
线上、线下分属两个渠道，分管领导/老板之间有着直接的利益冲突，订单、库存、会员数据等都不愿意共享和打通。而企业壮大之后，创始人的权力也受到多方掣肘，很难强势地要求双方整合成全国乃至全球“一盘货” ，最后A企业不得不各个渠道各建一个系统。

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