企业AI规模化落地遇困 思科披露常态化运营落地核心路径

当前，各行各业企业普遍面临AI转型难题，如何从零散的AI试点测试走向规模化落地，成为企业数字化转型的核心议题。随着AI技术快速迭代，企业员工AI应用需求持续攀升，管理层也愈发追求可量化的AI落地成效，摒弃碎片化试点模式。但业内普遍现状是，多数企业仅将AI叠加在传统业务系统与流程之上，难以实现AI价值最大化。

据思科多年实践观察，企业AI规模化落地的核心并非单纯堆砌AI模型，而是将AI深度融入企业日常业务运营。此前发布的2025思科AI成熟度指数显示，仅33%的企业制定了完善的AI落地推广方案，多数企业缺乏系统化的AI落地体系。而思科通过可信数据、安全统一平台、AI原生工作流三大核心思路，突破了企业AI落地瓶颈。

数据是AI应用的核心基础，也是企业AI落地的最大痛点。企业业务数据分散在各类应用、数据库及老旧系统中，导致AI无法精准获取有效信息、识别业务场景，模型效果大打折扣。对此，思科聚焦可信数据建设，整合企业全域数据，打通AI与业务应用的数据通道，赋予AI业务语义理解能力，既保障数据安全，也让AI输出结果更可信，夯实应用基础。

针对企业普遍存在的“影子AI”风险，思科搭建了安全合规的多模型AI平台Circuit。该平台秉持安全、实用、可拓展三大原则，为员工提供合规的AI应用渠道，规避非合规工具带来的数据风险。目前该平台用户超10万人，员工使用率达90%，依托平台实现了AI模型、项目、工具的一体化复用，构建起自主迭代的AI应用氛围。

据悉，思科摒弃传统的AI局部优化模式，重构AI原生工作流，全面优化业务流程。目前超2.1万名工程师常态化使用AI编码工具，周使用率超80%，工程师每周平均节省6小时工作时长，全员人均每周节省5小时。