维度网讯，中端市场制造商在人工智能应用上面临数据基础薄弱、遗留系统集成困难等挑战，多数企业仍停留在试点阶段，尚未实现规模化部署。围绕人工智能的讨论存在一处较少被提及的空白：当前话题聚焦于聊天机器人和内容工具，以及那些反馈即时、输出适合屏幕呈现的行业。中端市场制造商的情况截然不同，且更为复杂。

Kaufman Rossin（考夫曼·罗辛）发布的《中端市场中的AI现状》（The State of AI in the Mid-Market）报告调查了美国中端市场公司的高级决策者。报告揭示了明显的分歧：工业和中端市场制造商正在大量尝试AI，但企业范围内的大规模部署仍属罕见。数字化的颠覆浪潮终于波及这一领域，但其基础尚未准备好承载AI的应用。

过去十年的数字化颠覆并非在所有行业同步发生，而是像浪潮一样从面向客户的经济前沿开始。零售商、银行和消费品牌率先感受到压力，并因此率先转型，将投资集中于数据基础设施、数字平台和新型工作方式。如今，这股压力正沿着价值链向后传导。制造商、分销商和工业供应商正被其客户和合作伙伴要求实现数字化、集成化和自动化。这些公司并非行动迟缓，只是排在最后；不同之处在于，它们的准备时间更短，而传达至其门前的期望已经成型。

AI正在制造数据问题，还是仅仅暴露了问题？没有干净、连接且可访问的数据，AI无法工作，而工业公司历来未对此基础进行投资。报告显示，仅有27%的制造公司拥有数据仓库或数据湖（data lake），而整个中端市场的这一比例为60%。45%的制造公司仍在使用孤岛数据，且没有一家使用机器学习平台。放眼整个中端市场，仅有16%的公司达到了数据完全治理和集成的状态。遗留系统（legacy system）也是挑战之一。研究中所有制造商都在使用ERP系统，这些深度嵌入的系统不易与现代AI工具连接。遗留系统集成在制造业中成为最主要的障碍，占比高达55%，远高于市场平均水平的41%。

技术层面之下还存在文化层面。工业公司将竞争优势建立在运营专长、流程掌握和深厚的领域知识上，而非数据驱动决策。数十年一线积累的直觉为企业带来了良好回报，而AI要求它们基于不同假设运营，这种转变比安装任何工具都更加困难。

73%的制造公司仍处于AI测试阶段，研究中没有一家公司成为完全运营者。放大到整个中端市场，73%的企业仍处于早期或基础准备阶段，仅有7%的企业准备好进行企业级扩展。当前的真实成果范围狭窄，如单个环节的时间节省或应付账款自动化。这些个人生产力提升帮助某人在仍连接着断开系统的流程中行动更快，但这些成果并非转型。风险在于将成功的试点误认为旅程的终点。组织准备度（organizational readiness）弥补了有前景的试点与运营规模之间的差距。

好消息是意愿存在：所有接受调查的制造商都同意AI可以节省时间，91%计划增加投资。缺乏基础的投资只会产生更多试点，而非更大规模。三大优先事项可以改变这一轨迹。首先，连接数据，从了解所拥有的数据及其位置和清洁度开始，打破最重要的孤岛，投资于一两个集成平台连接最常用的系统。其次，从数据就绪的用例开始，找到那些数据已足够干净、能证明企业级价值的流程，并以此为基础向外构建。最后，将之视为文化转变而非IT项目，领导层必须将数据从后台职能重新定义为战略资产，并在整个组织中树立这种思维模式。工具改变不了公司，人才能。

重塑零售和金融的同一颠覆浪潮已抵达车间。拉开差距的公司不会是购买最多工具的，而是那些建成基础、连接数据，并将AI视为可能带来的组织转型的企业。技术已经就绪，真正的问题是运营模式是否准备好让AI发挥作用。