IBM 陈旭东提出，当前绝大多数企业陷入 AI 应用落地难的困境，单纯采购大模型、上线 AI 工具很难产生长期业务价值，想要实现 AI 规模化落地，必须依次跨过数据、业务流程、组织管理这三道关口，技术只是次要条件，基础能力跟不上，再先进的 AI 模型也无法落地变现。很多企业只盯着 AI 技术本身，忽略了底层配套建设，手里数据杂乱无法直接调用，业务系统互相割裂，部门之间权责不统一，最后只能停留在小范围试点，没法把 AI 推广到全业务线。想要打通 AI 落地堵点，第一步先完成数据治理，把零散数据整理成标准化可用资源；第二步重构端到端业务流程，把 AI 深度嵌入生产、供应链、营销等环节；第三步调整组织架构，搭建业务与技术协同团队，破除部门壁垒，三者缺一不可。企业只有补齐数据基础、重塑业务流程、完成组织变革，才能真正走出 AI 试点难规模化的困境，把 AI 能力转化为实实在在的经营收益。
一、第一道关口：数据基础建设
- 当前普遍现状清单
- 存量数据分散在多个独立系统，没有统一标准，数据质量参差不齐。
- 部分业务环节没有完成数字化，缺少可采集的结构化业务数据。
- 缺少数据治理规则，数据权责不清，无法保障数据安全与可信使用。
- 落地实施步骤
① 梳理全业务数据源，打通各个业务系统，消除数据孤岛。
② 建立统一的数据标准，完成数据清洗、去重、补全，形成可直接供给 AI 模型的高质量数据。
③ 搭建数据治理体系，明确数据归属、访问权限，保障企业私有数据安全可控。
二、第二道关口：业务流程重构
- 现存核心阻碍
- 流程改造执行方案
企业习惯把 AI 当成原有流程的补丁，只做局部优化，没有对全链路业务流程改造；各个系统互不连通，AI 只能在单一环节发挥作用，无法形成端到端的智能闭环。
| 改造阶段 | 具体工作内容 |
|---|---|
| 场景梳理 | 围绕研发、生产、供应链、客户服务梳理核心业务链路，筛选高价值 AI 应用场景 |
| 系统打通 | 打通跨部门业务系统，消除系统碎片化，实现业务数据实时流转 |
| 智能嵌入 | 把 AI 能力嵌入整条业务价值链，而不是只做单点功能优化，实现全流程自动化与智能决策 |
三、第三道关口：组织管理变革
- 组织层面突出问题
- 组织优化落地措施
AI 项目由 IT 部门单独推进，业务部门参与度不足；部门墙严重，跨部门协作效率低；缺少复合型人才，员工不会使用 AI 工具，新技术很难落地推广。
- 组建业务 + 技术的跨部门联合团队，由业务部门提出真实需求，技术团队负责落地开发。
- 调整绩效考核机制，把 AI 项目落地成效纳入业务部门考核，打破部门壁垒。
- 常态化开展员工技能培训，培养既懂业务又懂 AI 技术的复合型人才。
四、整体落地执行全流程
- 统一高层战略共识，明确 AI 落地目标，避免盲目上马项目。
- 优先补齐数据短板，完成数据治理，筑牢 AI 应用底层基础。
- 选取少量核心业务场景开展试点，小步快跑，快速验证 AI 价值。
- 试点取得成效后，同步重构业务流程、优化组织架构，逐步向全业务线规模化推广。
- 持续复盘项目投入产出，不断迭代优化 AI 应用方案。
【常见问题】
问题 1：企业走出 AI 应用困境，为什么首先要跨过数据这一道关口？
回答 1：企业走出 AI 应用困境，数据是 AI 模型运行的核心燃料，没有经过标准化治理的高质量业务数据，再好的 AI 模型也无法输出可信的业务结论；大量企业数据分散杂乱、缺少数字化沉淀，直接导致 AI 项目只能停留在试验阶段，所以想要走出 AI 应用困境，必须优先跨过数据关口。
问题 2：企业跨过数据、流程与组织三道关，只改造业务流程能不能实现 AI 规模化落地？
回答 2：不能。企业跨过数据、流程与组织三道关是一套完整体系，只改造业务流程远远不够；如果底层数据杂乱、部门组织壁垒没有破除，就算流程重新设计完成，AI 依然拿不到有效数据，跨部门业务也无法协同，最终还是无法实现 AI 规模化落地。
问题 3：企业跨过数据、流程与组织三道关时，AI 项目应该由 IT 部门独立推进吗？
回答 3：不应该。企业跨过数据、流程与组织三道关，AI 落地离不开业务部门深度参与；如果只由 IT 部门独立推进，开发出来的 AI 功能会脱离真实业务需求，只有搭建业务与技术协同的组织团队，才能贴合业务痛点落地项目，顺利跨过三道关口。
问题 4：中小企业想要走出 AI 应用困境，跨过三道关要先从哪一步做起？
回答 4：中小企业想要走出 AI 应用困境，跨过数据、流程与组织三道关，优先从数据治理做起，先打通内部核心业务数据，不用一次性完成全量改造；再挑选 1-2 个简单业务场景做小范围试点，最后再逐步优化流程与组织，循序渐进完成整体升级。
【参考资料】
[2026-11-11]（IBM 陈旭东：走出 AI 应用困境，企业必须跨过数据、流程与组织三道关）新浪财经
[2026-09-09]（企业 AI 新范式：重构价值流，释放 AI 规模化价值）IBM 中国官网IBM China
[2026-08-17]（IBM 陈旭东：亚太地区在 AI 落地应用领域交流密切）IBM 中国官网IBM China
[2026-03-25]（AI 进入产业融合深水区：IBM 和施耐德电气的 AI 落地实战心法）钛媒体
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本文内容均来自 IBM 高管公开演讲内容与权威财经媒体公开报道，仅作为企业 AI 数字化转型的科普参考。企业 AI 落地受行业场景、信息化基础、人员能力等多重条件影响，数据、流程、组织三道关的建设方案需要结合企业自身实际情况定制；本文内容不构成任何企业数字化项目投资与建设决策依据，请勿直接照搬套用。