痛点一：战略缺位。公司没有清晰的AI路线图，多个部门提出了互不协调的AI需求。销售部想上智能客服，供应链想上预测系统，生产部想上视觉质检——但公司缺乏统一的技术架构和数据基础来支撑这些分散的需求。

利益相关者CEO（影响力高·立场不确定）：项目发起人但AI认知偏差，需认知校准。CTO（影响力中·立场中性偏支持）：技术执行者，可成为盟友。业务负责人（影响力中·立场消极）：信任透支，需速赢重建信心。IT团队（影响力低·立场焦虑）：怕被边缘化，需纳入能力建设。一线骨干（影响力低·立场观望）：支持与否直接影响落地。

企业概况作为能源电力行业的标杆企业，某煤矿AI瓦斯抽采优化成立于2009年 员工总数2393人，年营收约0.8亿元。在能源电力细分市场占有率约18%，属于区域龙头企业。

触发事件CTO提交了一份《行业AI竞争分析报告》，指出3家主要竞争对手已启动AI项目，其中一家已实现成本降低28%的显著效果。

blue痛点二：变革疲劳。公司在过去8年中经历了多轮组织架构调整，员工对「新项目」持观望甚至抵触态度。变革管理成为比技术选型更具挑战性的任务。

行业背景能源电力行业的竞争格局正在被技术重新定义。数据显示，过去一年行业AI投入同比增长7%，但真正实现规模化落地的企业不足70%。

风险矩阵战略风险（可能性低·影响高）：技术方向选错导致11个月的路线偏差。供应商锁定风险——对单一技术供应商深度绑定。组织能力退化风险——过分依赖AI导致人的判断力下降。

顾问洞察顾问团队在诊断中总结了一句核心洞察：「客户说的需求和真实的需求之间隔着一个组织壁垒」

purple痛点三：数据质量堪忧。数据缺失率约35%，异常值占比约18%。数据以T+1报表形式存在，无法支撑实时AI决策。数据治理的首要任务不是建平台，而是建流程。

顾问诊断诊断发现三个核心不匹配：目标与资源不匹配（预算3842万元但期望覆盖全部业务线）、期望与现状不匹配（期待11个月见效但数据准备需要17个月）、问题与方法不匹配（用技术方案解决管理问题）。