传统企业在引入AI项目时，常因准备不足而陷入困境。首先，企业需明确需求，避免盲目追求技术“炫酷”。许多企业仅凭一时热情投入AI，却忽视了实际应用场景和价值回报，最终导致资源浪费。

其次，数据质量至关重要。AI依赖高质量的数据训练模型，但不少企业内部数据分散、格式混乱甚至存在错误，这直接影响AI效果。因此，在引入AI前，应先完成数据治理工作。

第三，人才短缺是另一大挑战。AI项目需要专业团队支持，但很多企业缺乏相关技能储备。建议通过外部合作或内部培训逐步弥补短板，而非单纯依赖外包服务。

最后，组织文化适应性也不容忽视。AI变革可能触及现有流程与利益格局，若缺乏充分沟通与规划，容易引发抵触情绪。企业应自上而下推动转型，并给予员工学习成长空间。

综上所述，传统企业欲成功落地AI项目，需从需求分析、数据准备、人才培养及文化建设等多方面综合考量，切勿急于求成。