张晏佳：破局钢铁供应链行业AI转型困境--从战略迷失到价值落地

在全球钢铁行业增速放缓、资源紧张的今天，AI转型已成为企业求生存、谋发展的关键路径。未来标杆实验室近期调研了100多家企业，发现钢铁供应链行业的AI应用正陷入"培训热闹、落地冷清"的尴尬局面。如何打破这一困境？本文深入分析行业AI转型面临的挑战与突破路径。

张晏佳

从"什么是AI"到"如何应用AI"

当前，企业领导者关注的核心问题已不再是"AI到底是什么"，而是"AI如何在我的企业成功应用"。企业应用AI的目标明确：为企业创造价值。这一价值主要体现在三个方面：

1. 增效降本：与传统的"降本增效"不同，AI应用首先通过提升效率带来成本降低，尤其是人力成本的优化。

2. 精准运营：无论制造业、服务业还是零售业，企业都面临如何快速感知并响应市场变化的挑战。AI能帮助企业实现更敏捷的运营，快速响应市场需求，降低库存积压，减少短缺带来的市场机会损失。

3. 风险管控：通过智能合同审核规避交易风险，利用智能资金管理避免运营风险。

钢铁供应链行业AI应用的五大挑战

我们四月份的最新调研显示，企业在AI应用落地过程中面临五大核心挑战：

1. 数据短板：企业推进AI应用时发现数据质量不佳，数据基础薄弱。一线部门反馈："我们连基础数据都难以获取，却要谈AI应用"。

2. 整合困难：AI新技术（包括大模型）与企业现有信息化系统整合存在障碍。企业分散的系统架构严重影响数据质量和可用性，一个简单的库存预测模型可能需要经历数月的协调与审批过程。

3. 业务融合：企业能够实现简单的知识问答和查询，但难以将AI与核心业务和关键职能管理结合。业务部门与技术团队对需求理解不一致，导致AI技术难以真正嵌入业务流程。

4. 人才短缺：钢铁行业面临严峻的"双缺口"人才困境——年轻AI技术人才不愿进入传统钢铁行业，而有经验的行业专家又缺乏数字化思维和AI应用能力。

5. 战略规划不足：春节后，企业推动AI应用的热情高涨，纷纷购置AI一体机，但成效不显著。根本原因在于未将AI与公司战略、关键业务和管理体系紧密结合。

钢铁供应链行业的AI应用误区

除上述挑战外，我们还观察到行业内普遍存在的误区：

战略层面的迷失：缺乏系统性AI应用规划，应用场景零散，战略蓝图模糊。企业花费大量培训费用，管理层学习大模型趋势，员工掌握基础操作，却无法形成"AI能解决什么问题"的共识。

执行的两极困境：一方面，高层要求技术团队"迅速出AI应用成果"，导致仓促部署表层应用；另一方面，有些企业将AI应用完全绑定在长达3-5年的数据治理计划中，陷入无限拖延。

技术认知误区：众多企业期待"最新技术+私有化部署"的完美组合，却忽视了两者间的权衡取舍。企业IT部门反映："既要最新的AI能力，又要私有化部署，还不增加预算"，忽视了企业级AI能力建设需要专业团队长期运维和资源支持。

安全焦虑：各部门筑起"数据城墙"，一位数据科学家无奈表示："我们有模型，有算法，却拿不到数据。"过度保守的安全观导致"数据孤岛"固化。

组织文化障碍：基层员工对AI项目普遍存在抵触情绪，一项内部调查显示：67%的一线员工担心"AI会抢走我的工作"。管理层将AI定位为"降本增效"工具而非"能力倍增器"，导致协作意愿低下。

钢铁供应链AI转型突破路径

面对这些挑战与误区，钢铁供应链企业如何破局？

1. 明确战略定位，构建系统化应用蓝图

AI不是简单的技术工具，而是企业数字化转型的核心驱动力。企业应将AI战略与总体发展战略紧密结合，构建系统化的应用蓝图，明确短期、中期和长期目标。

AI应用需要从企业核心业务痛点出发，识别能够创造真正价值的场景，避免盲目跟风和表面应用。

2. 平衡"速战速决"与"夯实基础"的关系

企业应采取"双轨并行"策略：

· 短期：识别"低门槛、高价值"的AI应用场景，快速形成示范效应

· 长期：系统性推进数据治理和数字化基础建设

数据建设应采取"边用边建"的思路，围绕具体业务场景进行有针对性的数据治理，形成良性循环。关键在于将AI应用分层分级，不同成熟度的场景采取不同策略。

3. 培养融合型人才，构建健康AI文化

企业应重新认识"不是AI淘汰人，而是淘汰不会用AI的人"这一核心理念，将AI定位为员工的"能力倍增器"而非简单替代工具。

培养方式上，可采取"内外结合"策略：

· 内部培养"懂业务会用AI"的复合型人才

· 外部引进技术专家与行业专家

· 建立专业的AI赋能团队，帮助业务部门理解和应用AI技术

同时，建立"技术+业务+管理"的三方协同机制，明确责任边界，避免将AI项目全权交给技术团队而导致与业务脱节。

4. 技术路径与安全策略的平衡选择

企业应避免陷入"最新+私有化"的完美主义陷阱，根据业务场景特点和安全要求，采取混合云策略：

· 核心数据和业务保持私有化部署

· 非核心场景可利用公有云资源

· 实现成本与技术先进性的平衡

安全策略上，应建立基于风险的分级分类安全管理体系，而非一刀切的封闭政策。通过技术手段加强数据脱敏和安全管控，在保障安全的前提下最大化数据价值。

5. 建立有效的试错机制与价值评估体系

传统钢铁企业多为国企央企，缺乏允许创新失败的试错容错机制。企业应建立适合创新项目的考核激励机制，允许合理试错和失败，激发创新活力。

同时，构建清晰的投入产出评估机制，明确AI项目的价值评估标准，为持续投入提供决策依据。

结语

钢铁供应链行业的AI转型不是简单的技术部署或工具应用，而是一场涉及战略、组织、人才、技术和文化的系统性变革。部署大模型仅是其中的一步，远非全部。

企业需要认识到，成功的AI转型需要将行业知识、业务流程与AI技术紧密结合，培养复合型人才，建立系统化的AI创新机制。只有这样，钢铁供应链企业才能真正释放AI的价值，在行业变革中抢占先机。

随着我国企业AI应用不断深入，我们有理由相信，中国企业AI应用有望走在全球前列，推动传统产业焕发新生机。对钢铁供应链企业而言，现在正是转型的关键窗口期，把握好这一机遇，将决定未来竞争格局。