企业AI问答成“一次性用品”？员工：问一次就够了！问题出在哪

文 | 环球

编辑 | 小策

听一朋友吐槽，他们公司去年花大价钱上的AI问答助手，现在基本成了摆设。

员工私下说"问过一次就懒得再问"，还有人拿着AI给的答案跟客户解释，差点捅出娄子。

这种高期望开局、高弃用率收场的戏码，在企业里真不少见。

今天就来扒一扒，这些AI问答项目为啥会变成"一次性用品"，问题到底出在哪。

根子不在技术多先进，而在一开始就搞错了需求边界。

很多企业上AI问答，都抱着个理想化想法："公司知识太多找不着，做个AI让它答，慢慢优化总会好的。

现实往往是，员工一开始可能真信"公司推的工具肯定靠谱"，可只要踩过一次坑，信任就像摔碎的玻璃，再粘起来难了。

有家做外贸的公司，之前上线AI问答想帮业务员查产品政策。

有个新人问"这个客户能不能给30天账期"，AI直接回"可以，符合公司信用管理规定"。

结果客户是高风险地区的，最后钱收不回来。

领导追责时，新人委屈："AI说可以的啊！"你看，一次不靠谱体验，员工下次宁肯翻旧邮件也不会再问AI。

员工不是小白鼠，真实工作场景里容不得试错。

你让他拿AI给的答案去对接客户、处理合规问题，出了问题算谁的？所以一旦AI给出个模棱两可或者错误的答案，员工心里就会打鼓："这玩意靠不住，还是自己来吧。"

搞清楚了失败的底层逻辑，咱们再来看看哪些需求天生就不适合用AI来答。

这三类高风险需求，很多企业偏偏踩得准准的。

第一类是需要业务判断或风险承诺的问题。

比如"这个合同条款改了合规吗""这批货能不能走特殊通道"。

这些问题哪有标准答案？全靠具体情境。

AI呢，它只会从数据库里找相似内容，然后自信满满给个"确定"答案。

之前有公司法务用AI查合同风险，AI说"没问题"，结果漏掉个关键条款，差点吃官司。

你说这锅谁背？

第二类是来源不清、责任不明的综合性问题。

现在企业知识管理大多是"一锅粥"：销售的文档在共享盘，财务的规则在Excel，新政策发在群里。

AI抓取这些内容时，根本分不清哪个是最新的、哪个是部门内部讨论稿。

有个公司员工问"今年年终奖怎么算"，AI把三年前的旧政策翻出来了，员工拿着去找HR，闹了大笑话。

AI就像个不会分辨信息质量的"搬运工"，把模糊知识包装成"标准答案"，这不坑人吗？

第三类更有意思，是想用AI掩盖知识管理的混乱。

有些企业文档互相矛盾、规则三天两头变，自己理不清就想："上AI吧，让它自己学。

"结果呢？AI成了知识管理缺失的"挡箭牌"。

员工问个问题，AI今天给A答案，明天给B答案，谁还敢用？本来想靠AI解决问题，最后AI反而成了问题本身。

那AI问答就真没法做了？也不是。

关键是上线前得把功课做足。

有个科技公司就做得挺聪明，他们没急着上AI，先花三个月梳理知识体系，最后AI上线后使用率高达80%。

这背后藏着三个前置条件。

首先得划清责任边界。

明确哪些事AI只能辅助，哪些必须人来拍板。

比如产品参数查询、流程步骤说明，AI能做，但客户信用评估、合同合规判断，必须人来定。

有家公司甚至列了张"AI禁用清单"，员工一看就知道啥能问、啥不能问，心里踏实。

其次要打好知识治理基础。

知识得有"身份证"：谁产生的、啥时候更新的、负责维护的人是谁。

之前接触过一家制造企业，他们给每个知识点都标了"有效期"和"负责人"，AI回答时会自动带上这些信息。

员工一看"这是上周刚更新的，负责人是张工"，自然就敢信了。

最后得有风险承担机制。

出了问题谁负责？是IT部门没维护好数据，还是业务部门没更新规则？有公司专门成立了"AI治理小组"，每月复盘问题，该谁的责任谁认领。

这样一来，大家才敢放心用AI，不用担心"背锅"。

具体实施可以分四步走：先审计现有知识，看看哪些能用、哪些过时了，再划分责任边界，明确AI和人的分工，然后排优先级，先做简单的、风险低的场景，比如规章制度查询，最后灰度上线，先给小范围员工用，没问题再推广。

当然，跨部门协作也很重要。

业务部门得提供准确知识，IT部门负责技术落地，法务部门评估合规风险。

缺了任何一方，AI问答都可能变成"半拉子工程"。

说到底，企业AI问答项目能不能成，技术只是基础，更重要的是前期把风险想清楚。

上线前先问自己三个问题：这是辅助决策还是直接给结论？答案来源清不清晰、出了错谁兜底？现在就能做还是得等知识体系理顺了？想明白了这些，AI才不会变成"一次性用品"。

现在行业里都在说AI要从"工具导向"转向"价值导向"，说白了就是别为了上AI而上AI。

与其花百万买个没人用的系统，不如先把自家知识理理顺，把责任划划清。

毕竟，能解决真问题的AI，才配叫"智能助手"，否则不过是个昂贵的摆设。