文 | OliverWyman奥维咨询 几乎所有企业都在谈AI，但仅把AI作为Chatbot，价值往往有限。 更有潜力的方向，是把模块化的AI智能体（Agent）作为中间层，嵌入企业原有的工作流、数据看板和日常文件。 近期，我们深度参与了一家万店规模零售商的AI转型项目。项目最先选择的试点，是数据密集、且高度依赖专家经验的核心职能——品类管理。 这个案例来自零售现场，但它指向的问题并不只属于零售企业。对更广义的消费品企业来说，从趋势洞察、新品开发，到渠道运营、供应链协同和销售复盘，同样存在大量数据分散、流程复杂、依赖经验判断的场景。 借这个案例，我们想讨论三个现实问题： 企业部署AI时，最容易踩哪些坑？ AI如何进入零售与消费品企业的核心业务流程？ 当AI开始承担一部分分析和判断工作，人、AI和原有工具之间的边界又该怎么重新划分？ 价值陷阱： 企业AI转型为什么容易跑偏 理想丰满，但企业在推进AI转型的过程中，往往出现：数据口径不统一，工作流接不上，输出结果缺乏验证，员工不知道该信到什么程度，成本变得不可控。 通过实战，奥纬咨询总结出了企业极易掉入的五个“价值陷阱”和应对方案： 第一类