第一批AI+ERP/MES割韭菜来了:喊着智能转型,车间连报表都跑不通
今年的IT实施圈,比当年SaaS化狂欢更疯的,是AI+传统软件的造神运动。
今年的IT实施圈,比当年SaaS化狂欢更疯的,是AI+传统软件的造神运动。
不管大小厂,但凡做TOB的,产品介绍里不带上“AI智能分析”“大数据预测”“无人化运维”“自动排产”,都不好意思出门见客户;甲方老板也被洗脑,觉得不上一套AI ERP/MES,就是落后于时代,数字化转型搞得没面子。
刚听一位CIO分享了一个MES改造项目,甲方前期被AI概念忽悠,追加200万预算上智能模块,结果验收现场尴尬到窒息:号称AI自动排产,排出来的计划连产线负荷都算不明白;鼓吹智能预警,库存积压到爆仓也没响过一次;宣传免实施快上线,最后还是靠传统顾问熬了三个月补数据、调流程……
剥开AI的包装,真相格外残酷:仅说当下,很多AI ERP/MES,都是旧瓶装新酒的套路,打着智能的旗号,收着天价的智商税。
扒一扒AI ERP的套路:把基础功能包装一下,就叫“人工智能”了
很多偷换概念的AI+ERP是这么做的:把固定条件筛选报表,改名叫“AI智能分析”;把预设阈值提醒,包装成大数据风险预警;把简单公式自动核算,吹嘘成智能决策辅助。
真正的AI是解决复杂问题,但很多厂商做的AI,是把简单问题复杂化,只为“不跟潮流意味着落后”、或者 多!收!钱!
企业数字化的核心痛点从来不是不够智能,而是流程不通、数据不准、落地不顺。连基础的账实相符、工单闭环都做不好,再炫酷的AI模块,也只是摆设。
实施端的噩梦:AI吹得越凶,我们的烂摊子越难收拾
AI概念炒得越火,实施顾问的日子越难熬。这场狂欢里,销售赚足了提成,厂商拉高了估值,唯独实施团队,要为所有虚假承诺买单。
销售签单时,把AI功能吹得无所不能,承诺“零实施、全自动、见效快”,完全不提实施前提;等到进场交付才发现,所谓的AI模块,对数据质量、流程规范、硬件配套的要求极高,甲方根本不具备落地条件。
一边是甲方拿着销售的话术逼宫:“你们不是说AI全自动吗,怎么还要我们手工录数据?”;一边是厂商逼着实施硬上线:“不管用什么办法,先把验收过了,后期再说优化”。
为了应付验收,实施团队只能熬夜造假:提前录入规整数据、调试好演示场景、屏蔽报错模块,领导视察时一切完美,验收一过,系统立马打回原形。
更讽刺的是,厂商为了压缩成本,给AI项目配的都是新手顾问,只会操作界面,不懂业务逻辑、不会排查问题,遇到甲方的实际痛点,只会回复“AI功能就是这样设计的”。AI没有让实施变简单,反而让烂尾项目越来越多。
甲方的致命误区:把AI当救世主,却忘了数字化的根基
很多企业老板踩坑,源于对AI的盲目崇拜,陷入了两个致命误区:
一是唯AI论:觉得传统ERP已经过时,不上AI就是落后,不管自身需求,跟风砸钱上智能模块,把AI当成解决所有管理问题的救世主,忽略了自身流程混乱、数据缺失、人员跟不上的现实;
二是贪快求简:听信厂商“免实施、快见效”的鬼话,不愿意花时间梳理业务、清洗数据、培训员工,指望买套AI系统就能一键升级,殊不知数字化从来没有捷径,AI更是建立在扎实的基础实施之上。
我听说有家公司预算500万上AI ERP,半年时间里,车间依旧靠手工记账,AI模块从来没真正启用过,老板逢人就吐槽:“除了大屏看着好看,一点用没有,钱全打了水漂。”
根基不牢,AI就是空中楼阁。没有干净的数据、规范的流程、适配的业务,再先进的AI技术,也没法帮企业提效增值。
厂商的底层逻辑:借AI割一波韭菜,忘记实施初心
厂商扎堆炒AI概念,并非技术迭代到了临界点,而是传统ERP市场饱和、利润见顶,急需新的噱头收割市场。
当年SaaS化割了一波中小企的快钱,如今AI成了新的流量密码:用概念拉高产品溢价、吸引资本关注、抢占市场噱头,至于能不能落地、有没有价值,根本不在考虑范围内。
他们很清楚,绝大多数企业没有辨别AI真伪的能力,只要包装够炫酷、话术够动听,就有人买单。至于后期交付、运维、售后,和SaaS化套路一样,能甩则甩、能拖则拖。
写在最后:别让AI,掩盖了数字化的真正问题
小编并非反对AI技术赋能企业数字化,真正反对的是,打着AI的旗号招摇撞骗、收割企业、透支行业口碑的行为。
AI从来不是数字化的必需品,适合自己的才是最好的。对于绝大多数企业而言,先把传统ERP/MES用明白,把流程理顺、数据做准、落地做实,远比盲目追逐AI概念更有价值!
真正的智能转型,不是靠厂商包装的华丽概念,而是靠扎实的实施、持续的优化、贴合业务的打磨。那些虚头巴脑的AI噱头,终究会被市场戳破;只有守住实施底线、解决实际问题,才是长久之道。
奉劝各位甲方:别为AI概念买单,要为实际价值付费;
也奉劝各位厂商:别靠割韭菜度日,要靠专业立身。
数字化的核心永远是落地,不是炫技。AI再好,也填不满实施缺位的坑。
- 暂时没有评论,来说点什么吧





