AI技术的狂奔背后，全球却有近六成AI项目在腹中折戟。
Gartner的调研数据显示，全球仅有41%的生成式AI试点项目能成功进入生产阶段，当决策者试图将外界盛传的AI应用成功经验移植到自身业务时，挑战却接踵而至：
- 缺乏通用的、被广泛认可的ROI评估框架，使得跨企业、跨行业的价值对标困难重重；
- 成功案例背后关键的模型调优策略、领域数据治理方案及人机协作流程常被视为“黑箱”，成为适配落地的巨大阻碍。麦肯锡数据显示：85%的工业数据处于未被激活利用的“沉默”状态；
- AI价值的持续释放，高度依赖与之匹配的人才结构、跨部门协作机制及敏捷的运营流程。德勤调研显示，53%的高管认为“缺乏具备AI与业务融合能力的人才”是落地首要障碍；而近50%的企业现有组织架构与决策流程无法有效支撑AI项目的规模化部署与迭代优化。
现在AI的落地，正处于一个非常混沌的时期，没有既定的成功路线图和方法论，大家都在摸索之中。这个时候，能够有效地抄抄别人的作业，就是最有效的进步方法之一。
那么，那些成功落地的AI项目，到底做对了哪些事情，积累了哪些教训，解决了哪些问题?
目前所有的交流和学习场景，都过于分散和碎片——好像每一个人都在讲策略、方法与产品，但有的信息似曾相识，有的却又语焉不详，过量的信息只增加了焦虑，却降低了交流的效率。
在迫切的信息“降噪”需求面前，
