中国 AI 行业有一个非常魔幻的现象，那就是很多企业的信息化都没有做好，就急着要搞 AI，这就导致一个很尴尬的问题：找不到 AI 落地的场景。
GPT-5 发布，一个最大的好处就是给很多自媒体泼了一盆冷水：AGI 不要想了，AI 的本质，其实只是一个数字化工具。
既然是数字化工具，那么，首先就要有数据的支撑，AI 才能正常的运转；其次，只有在“在线化”的业务场景下，才能真正发挥 AI 的价值。
简单来说就是：没有数字化，就没有智能化。
实际上，很多 AI 产品为什么用不起来，本质是企业的数字化设施太落后。
比如，一个粉丝告诉我，他们公司上线了 AI 问数系统（AI 报表），结果发现 AI 尽在胡说八道，因此目前 AI 问数系统唯一的使用场景就是：给领导汇报。
为什么会这样呢？给大家举一个简单的例子。
当我们问 AI “本月的销售收入是多少”，理论上，这种简单的问题 AI 应该手到擒来。
但实际上，不同企业对“销售收入”的定义是不一样的，有些是现金收入，有些是销售订单的毛收入，有些是扣除退货之后的净收入。
如果我们没有通过信息化系统把“销售收入”这个数据定义和计算清楚，AI 大概率就会胡说八道。
这还只是最简单的例子，如果我们需要让 AI 帮我们进行成本分析、风险预警，那就需要给 AI 提供更加精细、丰富的数据，甚至可能需要把整个采购流程、生产流程都实现信息化。
另外，我们还必须认识到：最容易从 AI 中获益的公司，一定是业务高度“在线化”的公司。
举个例子，AI 对软件公司的帮助，就显著大于对传统制造业的帮助。
因为软件公司的很多业务都是在线化的。比如他们会高频召开在线会议，那么就可以利用 AI 进行会议纪要；他们需要高频回复客户的在线咨询，那么就可以利用 AI 客服，大幅度提高响应速度，降低客服工作量。
但是大部分传统制造、商贸、物流企业，他们的业务基本都在线下，AI 能够发挥价值的场景就很少。
曾经有一个粉丝告诉我，他们公司的 AI 知识库，员工都不愿意使用。原因是 AI 不能保证 100% 准确，还不能背锅，那还不如直接问公司行政。
我觉得这个问题的本质，其实是企业没有完成数字化转型，员工对数字化工具的依赖度不高，那么 AI 工具也容易成为鸡肋。
实际上，在互联网公司，员工使用 AI 知识库是很常见的场景。在一个对数字化工具依赖的公司，当 AI 工具出现了问题，第一反应往往是“能不能改进工具”，而不是“能不能不用工具”。
