某煤炭AI运力匹配平台

痛点一：目标分歧。高管团队对AI的认知停留在「自动化」和「降本」两个关键词上，忽视了「增效」和「创新」的潜力。业务部门和技术部门在需求定义上存在根本分歧——业务关注场景，技术关注数据。

触发事件Q2财报显示核心指标连续第7个季度下滑，收入同比下降41%。董事会对管理层施压，要求4个月内启动AI项目。

变革路线图启动阶段（第1月）：组建项目组+数据摸底+技术选型。攻坚阶段（第3-6月）：数据治理+模型开发+验证测试。推广阶段（第6-8月）：系统部署+流程适配+一线培训。收尾阶段（第12-16月）：效果评估+知识移交。

gold痛点四：认知偏差。客户对AI的认知受媒体和供应商营销影响，认为AI可以即插即用、三个月回本。实际上AI项目需要24个月才能产生可量化的业务价值。

企业概况以物流运输为核心赛道的某煤炭AI运力匹配平台成立于2000年，是该领域重要参与者 企业规模约837人，年营收达4.3亿元。研发投入占总营收约41%，拥有273项自主知识产权。

blue痛点二：部门壁垒。IT部门和业务部门之间缺乏有效的协同机制。IT抱怨业务不给数据，业务指责IT不懂业务。数据3套系统各说各话，跨部门沟通成本极高。

顾问诊断经过3天的深入诊断，顾问团队揭示了8个关键发现：利益相关者之间的信任已经透支，需要从头建立；数据基础需要4个月的专项治理；技术选型必须考虑组织能力约束。