8 月 18 日，逾 1,000 名企业管理者、科技专家、创业者与投资人齐聚胡志明市，参加以「人工智能的未来：第四章」为主题的 AI 专题大会，共同探讨如何推动 AI 从实验阶段真正进入企业运营。
一天可以做出 Demo，真正困难的是投入生产
A1P AI 技术总监 Vulcan Zhao 在大会上表示，AI 原型的制作速度已经大幅提升。在部分客户项目中，团队早上到达客户办公室，用约一小时了解业务流程，便可能在当天完成一个可运行的演示版本。
然而，当企业希望把演示版本投入真实业务时，挑战才真正开始。系统需要明确输入与输出、错误处理、异常场景、人机协作方式，以及如何与现有基础设施连接。同一个要求可能产生不同结果，因此可靠性成为 AI 从原型走向规模化生产时最关键的问题之一。
Zhao 也提醒企业警惕过度承诺。例如，有些产品声称只需一句指令，AI 就能完成市场研究、竞品分析并生成整套营销计划；但在真实环境中，每个环节仍需要合适的数据、研究、验证与设计。原型阶段的夸大承诺，往往是项目难以落地的早期信号。
AI 原型可以在一天内出现；真正的转型始于它能够可靠、盈利并规模化运行。
Vulcan Zhao 分享的核心观点
企业 AI 成熟度取决于人才、衡量与治理
大会其他嘉宾指出，许多企业仍处于 AI 应用早期。约 74% 的中小企业仅在基础层面使用 AI，55% 将技能缺口视为首要障碍，而真正达到 AI 成熟阶段的企业仅约 1%。当前瓶颈并不只是缺少工具，更在于人才、效果衡量和治理体系。
嘉宾同时区分了数字化转型与 AI 转型：数字化转型主要是现代化和数字化现有流程，而 AI 转型则着眼于预测、自动化、决策支持等新能力。企业无需等到数字化转型全部完成后才开始应用 AI，两者可以随着数据基础的完善同步推进。
数据不完整，也可以从设计良好的试点开始
专家认为，数据不足、分散或规模有限，并不意味着企业必须暂停 AI 项目。经过合理设计的合成数据可以帮助团队更快进入试点阶段，但必须体现原始数据的特征与规律，而不是简单复制现有记录。
在系统真正进入生产前，真实运营数据仍不可替代。试点项目应帮助企业识别缺少哪些数据、如何收集、储存在哪里，以及谁有权访问。随着 AI 更深入地进入日常运营，数据治理能力将与技术能力一样，成为企业竞争优势的一部分。
对 A1P 而言，这次大会传递的核心信息十分明确：企业 AI 的价值来自可靠、可衡量并能融入真实业务流程，而不是停留在一个令人惊艳但孤立的 Demo。