企业数字化建设不能因AI工具而止步真相是什么？

　　在当今数字化转型的浪潮中，企业领导们在面对逐渐普及的人工智能（AI）技术时，常常误认为引入AI能够解决企业所有的痛点，甚至认为有了AI就不再有必要进行数字化建设。这种观点显然具有一定的偏差，甚至能够说是一个令人担忧的误区。实际上，AI工具虽然在提升效率和优化流程方面具有巨大的潜力，但它们绝对没有任何办法取代企业所需的系统性数字化建设。每一位企业领导都应当深刻理解这一点，才能更有效地带领企业的未来发展。

　　许多企业领导这样的想法，最根本的原因主要在于对于数字化转型内涵的理解不足。改革过程中遇到的诸多挑战并不会随着AI技术的出现而自动消失。很多企业领导者将AI视为“”，以为只要引入相关工具，就能迅速实现数字化转型，然而，这种简化的思维忽视了AI技术要建立在高质量的数据及标准化流程之上。只有具备良好的数字化基础，AI才能发挥其应有的价值。

　　同时，从成本的角度来看，不少领导者希望能够通过简单的采购AI解决方案来实现短期效益，认为这比全面进行数字化建设来得简便和经济。然而，事实是，数字化建设往往是一个长期的投入和系统性变革过程，只有将AI与真正的数字化基础相结合，企业才能在变革中获得竞争优势。因此，那些渴望通过AI技术迅速盈利的企业，往往在实践中遭遇残酷的反转，甚至沦为某些软件公司的“韭菜”。

　　深度分析数字化与AI之间的关系时，我们很容易发现，很多企业在实际应用AI产品时会面临重重困难。首先，AI工具和企业现有工作场景之间的适配问题不可以小看。各个传统行业各具特色、流程复杂，其独特的业务需求决定了AI产品难以精准满足这些需求。因此，企业要实现有效的数字化运营，必然需要专门的数字化建设来填补AI与业务之间的“鸿沟”。

　　除了适配问题，数据安全无疑是另一个重大挑战。企业的数据犹如一座宝藏，内含重要商业机密及客户隐私。在将数据提交给AI产品的过程中，这一些数据在存储、传输和使用中往往面临安全风险隐患。因此，企业一定建立坚固的数据安全体系，采取加密处理和精细的权限管理，确保核心资产的安全，这并非AI产品所能取代的。为实现数据安全而进行的私有化部署又往往需要高昂的成本，这让很多企业承受双重压力。

　　不可否认的是，在AI时代，企业的数字化建设依旧是一项不可或缺的工作。基础设施的稳固性是任何数字化应用的必要条件。网络、服务器、存储等硬件以及操作系统、数据库等软件基础设施都毫无疑问是企业数字化转型的基石。在此基础上，企业才有可能实现应用的落地。因此，在AI时代，企业一定搭建坚实的数字化基础架构，并结合优秀的数据治理体系，实现数据的准确性和一致性，为后续的AI应用提供高质量的支撑。

　　最后，AI可以被视为“智能引擎”，但数字化建设则构成了“整车系统”。即便是最强大的引擎，在没有底盘和控制管理系统的支持下，亦无法安全行驶。企业应将AI视为数字化战略的加速器，而不是万能解决方案，一定要坚持将“业务数字化-数据资产化-智能业务化”作为发展路径。通过系统化的数字化建设，企业不仅仅可以为AI应用提供坚实的基础，同时也能在一直在变化的市场环境中保持竞争力。因此，数字化建设的必要性无法被忽视，特别是在当今AI慢慢的变成为重要工具的时代。