某海水淡化AI膜污染预测

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5%，但真正实现规模化落地的企业不足40%。

企业概况作为能源电力行业的标杆企业，某海水淡化AI膜污染预测成立于1999年 员工总数6668人，年营收约0.6亿元。在能源电力细分市场占有率约26%，属于区域龙头企业。

purple痛点三：数据质量堪忧。数据缺失率约12%，异常值占比约26%。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。

顾问诊断经过5天的深入诊断，顾问团队揭示了3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11个月的专项治理；技术选型必须考虑组织能力约束。

触发事件公司获得政府2229万元的技术升级专项补贴，要求11个月内完成至少一个AI应用场景的落地，否则需全额退回补贴款项。

利益相关者创始人（影响力高·立场坚定）：技术出身，对AI理解远超团队。运营VP（影响力中·立场观望）：多次失败后持谨慎态度，需要可见成果。产品经理（影响力低·立场积极）：希望借助AI提升产品力，是内部推动力量。

blue痛点二：变革疲劳。公司在过去10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。

风险矩阵数据风险（可能性高·影响高）：数据质量不足以支撑模型训练、数据获取受合规限制、数据标注成本超预算。交付风险（可能性中·影响中）：交付物与期望不符、技术方案选型错误。合规风险（可能性中·影响高）：数据隐私和安全合规问题可能造成法律风险。