随着2025年的到来，韩国企业对人工智能（AI）的关注点发生了根本变化。从“我们是否应该引入AI？”转变为“我们如何高效运营AI？”成为管理层会议的核心议题。根据麦肯锡全球AI调查（2025），全球88%的企业在一个或多个业务功能中应用了AI。
然而，华丽的数字背后隐藏着严酷的现实。仅有三分之一的企业在全公司范围内扩展了AI，其余三分之二仍停留在实验和试点阶段。高德纳警告称，到2025年底，30%的生成型AI项目将在概念验证（PoC）后被废弃，而实际的废弃率甚至超过了这一预测。这就是所谓的“AI试点疲劳”。
许多企业在引入AI时失败或停留在PoC阶段，并非技术问题，而是缺乏战略和执行方法论。我在多家企业的AI转型中发现了一个明确的原则：大思考，小开始，快速扩展。
AI转型的第一步应从业务出发，而非技术。首先要问的不是“我们使用什么AI模型？”而是“在哪里应用AI能为我们的业务创造最大价值？”
这意味着要以业务结果为中心，进行领域识别和可行性分析。必须首先识别与收入增长、成本降低、风险减少、客户体验提升等明确的经营绩效指标相关的AI应用领域。决策应以投资回报率（ROI）为基础，而非技术兴趣或潮流。
“大思考”并非简单的乐观主义，而是战略思考，设想三年、五年后AI将如何重塑我们的商业模式和运营方式，并从未来状态反推现在应做的事情。
在快速变化的环境中，大规模的前期投资和长开发周期的“大爆炸”方式是AI时代最危险的做法。
应为每个单元任务定义最小可行产品或最小可操作代理，并在短周期内在实际工作环境中进行验证。最小可操作代理不仅仅是简单的演示，而是在实际工作中运行并产生可测量成果的最小单位的AI代理。从小失败中获得的教训将成为下一次扩展的资产。
一旦在单元任务中取得成果，关键在于迅速将其扩展到整个组织。然而，许多企业在这一阶段再次失败，因为他们试图以简单的复制粘贴方式扩展成功的PoC。
快速扩展意味着在构建AI平台时同时考虑通用环境、内部工作流程、内部组织和员工。根据S&P全球市场情报（2025），中途放弃AI倡议的企业比例从2024年的17%激增至2025年中期的42%。这些放弃的企业不仅失去了投资资金，更重要的是在竞争对手通过AI提高生产力的过程中，时间差带来的真正损失。
率先进入运营阶段的企业在生产力和成本结构上与竞争对手拉开了差距。当竞争对手重复进行PoC时，已经进入运营轨道的企业则在为下一个阶段做准备。
结论很明确。首先要大思考，描绘出业务的整体结果；然后小开始，验证最小可操作代理；最后在平台、流程、组织和员工的基础上快速扩展到整个组织。这一过程的基础是流程定义和AI准备数据，而执行则需要与AI专业合作伙伴的战略合作来加速。AI转型不是技术问题，而是战略和执行的问题。此刻，时间仍在流逝，时间就是金钱。
※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
