作者：Moments AI落地实战派
背景：做了200+个企业AI项目，踩过的坑比你走过的路还多
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前言
做了200+个AI项目后，我们总结出一个残酷的事实：
90%的AI项目失败，主要不是技术问题，而是"场景选错"和"预期太高"。
今天分享我们实战派总结的5大避坑指南。
一、五大失败原因分析
坑1：场景选错（占40%）
表现：
- 老板说"我们要用AI"，但没想清楚用来干嘛
- 选了一个不适合AI的场景
- 做完发现根本没人用
避坑方法：
- 用Design Thinking方法，先找对场景再动手
- 不是所有问题都适合用AI解决
坑2：数据没准备好（占25%）
表现：
- 系统做好了，发现数据质量太差
- 数据格式乱、缺失多、不准确
避坑方法：
- 项目启动前先做数据就绪度评估
- 没有好数据，AI再强也没用
坑3：预期管理失败（占20%）
表现：
- 老板以为AI万能，3个月要看到大效果
- AI需要迭代，效果是渐进的
避坑方法：
- 项目开始就定好可量化的阶段目标
- AI不是魔法，需要时间调优
坑4：工具选错（占10%）
表现：
- 花了大钱买了不合适的平台
- Coze、Dify、FastGPT各有适用场景
避坑方法：
- 找工具中立的服务商帮你选型
坑5：供应商不靠谱（占5%）
表现：
- 项目烂尾，供应商跑路
避坑方法：
- 选对结果负责的服务商
- 问清楚"效果不好怎么办"
二、Moments如何帮你避坑
| 坑 | Moments解决方案 |
|---|---|
| 场景选错 | Design Thinking工作坊 |
| 数据不行 | 数据就绪度评估 |
| 预期太高 | 阶段目标+8周见效承诺 |
| 工具选错 | 工具中立选型 |
| 供应商不靠谱 | 对结果负责，陪跑到效果稳定 |
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