点击数：632026-05-21 00:00:00 来源: 广西人工智能协会
不少零售、制造、商贸企业都遇到过同款数字化困境：斥资采购的AI智能系统，演示阶段算法亮眼、数据漂亮，落地后却沦为闲置摆设。通用AI模型脱离本土门店运营习惯、各部门数据杂乱不通、业务规则未纳入算法，高额AI投入变成沉没成本，库存积压、效率低下等老问题丝毫没有改善。某大型连锁零售企业此前就踩了AI落地大坑，重金上线通用智能补货AI系统，初期算法预测精度95%、库存误差不足5%，一度作为数字化标杆项目。可上线半年，因各门店数据标准不一、区域调拨规则缺失、系统逻辑和店长实操相悖、跨部门权责模糊，系统彻底停用，缺货与库存积压问题愈发严重。转机来自AI场景工程师（AISE）驻场主导重构。AI场景工程师没有急着改模型，下沉一线门店、区域仓储、采购办公现场，历时1个月深挖本地化业务痛点：门店备货预留人工缓冲量、区域货品临时调拨细则、节庆促销绑定本地客流特征等通用AI遗漏的实际规则。梳理完成后，团队打通12套异构业务系统，统一30余项零散数据标准，量身打造适配本地门店操作的轻量化AI方案。试点落地仅3个月，企业库存周转提升 22%、缺货率下降18%，一线人工补货工作量直接减少40%，闲置AI顺利变身企业增收利器。
这场落地前后的巨大反差，点明当下企业AI转型痛点：企业从来不缺先进AI技术，缺的是能扎根本土业务、落地场景、破除数据壁垒、落地真实收益的AI 场景工程师。
01.AI 转型深水区，稀缺的是 “场景落地人才”
如今企业数字化早已从 “要不要上AI” 转变为 “怎么用好AI”，算法、软硬件产品供给充足，但能让AI落地创收的落地人才缺口巨大。
在官方数智化人才分级体系中，三类人才各司其职：
✅CAIO：顶层规划，敲定企业AI整体转型方向（企业AI转型往哪里走？）；✅AIBP：挖掘商机，筛选具备落地价值的优质业务场景（哪些业务场景值得做？）；✅AISE：落地执行，实现AI落地部署、常态化运行、持续产出业务价值（这个AI场景，怎么真正做出来、跑起来、用起来，并持续产生价值？）。02.AI 场景工程师是谁？深入业务现场的复合型操盘手
AI场景工程师不同于算法工程师与普通实施人员。它是面向真实业务现场的新型复合岗位。
岗位定义：兼具业务洞察、数据治理、AI方案适配、项目落地运营、合规风控多项能力，深入广西工厂、商超、商贸等一线现场，打通业务、数据、系统壁垒，全流程负责需求拆解、方案定制、试点上线、长效运维，聚焦 AI落地落地与商业化变现。
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