导语 一个和直觉相反的判断:AI+BI的PoC通过率越高,未必意味着离规模化越近,有时甚至是反向信号。过去一年里,几乎每一家认真评估过AI+BI的企业,都能拿出一份"Demo很惊艳"的验证报告——自然语言问数能跑通、图表能自动生成、指标解读像模像样。但当项目从会议室的大屏搬到几千名一线业务的日常工作里,问题会集中爆发:同一个问题两次问出两个答案、业务不知道该信不信AI给的结论、IT疲于救火却不知道
导语 一个和直觉相反的判断:AI+BI的PoC通过率越高,未必意味着离规模化越近,有时甚至是反向信号。过去一年里,几乎每一家认真评估过AI+BI的企业,都能拿出一份"Demo很惊艳"的验证报告——自然
导语 我们复盘过不少 6-12 个月周期的 AI+BI 项目,真正让进度停下来的,往往不是技术选型,而是三个反复出现的交付阻塞点。 第一个卡点是口径不统一。项目启动两三个月后,业务侧拉出的"月度活跃客
导语 在和大量数字化负责人接触的过程中,我发现一个几乎普遍存在的落差:预算批了、平台买了、看板做了,但真正每天打开BI去做判断的业务人员,可能只占全公司的一小部分。IT团队交付了几百张报表,业务侧却依