没有数字化厨房，AI大厨寸步难行

46%的中国企业，已经豪情万丈地规模化应用生成式AI。但刺眼的是，只有区区9%的企业，从中实现了显著的价值转化。想象一下，一个班里将近一半的学生都买了最新的“AI学习机”，但期末考试成绩明显提升的，只有三四个尖子生。其余的人，要么是把机器当成了昂贵的玩具，要么就是发现机器里的题目自己一道也看不懂。

一个合格的中央厨房，至少要做到三件事。这三件事，恰恰是数字化转型的核心，也是AI应用前最容易被忽视的“软肋”。

第一，食材要新鲜、干净、可溯源

这对应的是企业的数据治理。

很多企业的数据现状，就是一个杂乱无章的菜市场。销售数据在CRM系统里，生产数据在MES里，供应链数据在另一个独立的系统里，彼此老死不相往来。AI大厨想做一道融合菜，需要同时调用这几样食材，却发现它们口径不同、标准各异，甚至互相矛盾。

雀巢中国为什么能玩转AI？因为他们花了数年时间，干了一件最基础但也最伟大的事：依托集成系统，把所有“食材”进行了统一的清洗、归类、贴标签和标准化管理。当AI需要任何数据时，都能从这个干净、有序的“中央冰柜”里，随时拿到高质量的、可信赖的“原料”。这个“笨功夫”，才是他们AI应用能够快速创新的底气。

第二，厨具要联动，流程要顺畅。

这对应的是企业的业务流程贯通。

一个现代厨房，烤箱能自动预热，洗碗机能跟水槽联动。如果一个指令下去，还需要厨师跑来跑去手动操作，那效率可想而知。

许多企业的现状就是如此。财务是财务的流程，业务是业务的流程，两者之间靠的是一张张Excel表格和邮件在“手动连接”。AI给出了一个精准的销售预测，但这个预测无法自动转化为生产计划和采购指令，中间隔着七八个部门的审批和手动导入。

AI的智能，被卡在了企业流程的“断头路”上。这让AI的价值，大打折扣。

第三，整个厨房要能应对“峰值订单”。

这对应的是企业的动态韧性。

一个好厨房，不仅能在平日里稳定出餐，更要在节假日订单暴增时，依然能保持高效运转，甚至能根据客流变化，提前预估备菜量。

这几年，市场环境比过山车还刺激。你的供应链能不能在突发事件下快速切换？你的生产线能不能根据订单的波峰波谷，灵活调整产能？

美的长达十年的数字化投入，砸下的200亿，本质上就是在打造这样一个极具韧性的“超级厨房”。他们通过统一的数字平台，把研、产、供、销全链条打通，实现了“牵一发而动全身”的动态响应能力。当AI这个“超级大脑”接入后，它能调动的，是一个训练有素、协同无间的庞大身躯。AI的预测和决策，才能真正转化为市场的胜势。

数字化转型做的，全是AI应用前的准备工作。这份工作，没人看得到，短期内甚至看不到直接回报，但它决定了你请来的“大厨”，最终是能大放异彩，还是只能无奈地摇着头走人。

先成为数字化企业，再谈成为AI企业

与移动互联网、云计算这些技术浪潮相比，AI的演进速度快得令人目眩。这种速度，放大了机会，也放大了陷阱。它让很多人产生了一种“技术可以弥补管理和基础的不足”的错觉。但商业的本质从未改变。技术，永远是能力的放大器，而不是替代品。 它能让你跑得更快，但前提是你得先学会走路。

在AI时代，那三个老生常谈的词——技术、人才、信任，非但没有过时，反而有了更沉重的分量。

技术：重点不再是你采购了哪个最新的AI平台，而是你有没有能力将这些AI“插件”，无缝地安装到你现有的“数字化主板”上。你的平台架构，是开放的、可扩展的，还是封闭的、牵一发动全身的？

人才：重点不再是高薪挖几个算法科学家，而是你的业务团队，能不能听懂AI的“话”，能不能给AI提出一个好的“业务问题”。一个懂业务又懂数据的人，比十个只懂模型的博士，对企业更有价值。

信任：这可能是最难的。当AI的分析结果，挑战了你的“英雄直觉”和过去的“成功经验”时，你是否敢于相信数据，相信模型？这种信任，不是盲从，而是建立在一套透明、可解释的AI治理体系和一种鼓励数据决策的企业文化之上。

过去，我们做数字化，是为了“降本增效”，是为了“流程优化”，是为了从对手那里多抢一点市场份额。今天，我们必须用尽全力、加速加固我们的数字化地基，是为了在即将到来的AI时代，获得一张“生存门票”。不要再幻想一步登天。通往AI价值实现的唯一路径，就是回过头去，把你数字化转型中该补的课、该还的债，老老实实地，一个一个，全部还清。

先把你的厨房建好，再去想米其林盛宴的事吧。