当前市场上的 DeepSeek 或 AI 培训课程，大多是通用性的基础内容，未能紧密结合传统企业的业务特点和实际需求。例如，对于制造业企业，培训内容可能没有涉及到如何利用 DeepSeek 优化生产流程、预测设备故障等关键场景；对于零售企业，没有针对库存管理、精准营销等方面进行深入讲解。这使得员工在参加培训后，难以将所学知识直接应用到日常工作中，无法切实感受到培训对工作的帮助，导致培训效果大打折扣。
第二，培训方式单一枯燥：
许多企业采用传统的课堂讲授式培训方式，由讲师在台上讲解 AI 理论知识和操作方法，员工被动接受。这种方式缺乏互动性和趣味性，难以激发员工的学习兴趣和积极性。特别是对于一些年龄较大、对新技术接受能力较弱的员工来说，枯燥的培训内容和方式容易让他们产生抵触情绪，导致培训参与度不高，知识吸收效果差。
第三，培训效果评估不科学：
企业在培训结束后，往往缺乏科学有效的评估机制来衡量培训效果。通常只是通过简单的考试或问卷调查来了解员工对知识的掌握情况，无法全面评估员工在实际工作中对 DeepSeek 或 AI 技术的应用能力和绩效提升情况。例如，无法确定员工是否能够运用所学技术解决工作中的实际问题，是否提高了工作效率和质量等。由于评估不科学，企业难以判断培训是否达到预期目标，也无法为后续培训改进提供有力依据。
第四，培训资源投入不足：
开展高质量的 DeepSeek 或 AI 培训，需要投入一定的资源，包括专业的培训师资、培训设备、培训场地等。然而，一些传统企业为了节省成本，在培训资源方面投入不足。例如，聘请的讲师可能缺乏实际的企业应用经验，只是单纯地讲解理论知识；培训设备老旧，无法满足 AI 技术实践操作的需求；培训场地简陋，影响员工的学习体验。这些因素都限制了培训质量的提升，阻碍了培训的有效落地。
第五，缺乏持续培训与跟进：
AI 技术发展迅速，企业员工对 DeepSeek 的应用也需要不断深化和提升。但很多企业在进行一次性培训后，没有建立持续培训与跟进机制。员工在实际工作中遇到问题时，无法及时得到专业指导和帮助，导致对技术的应用停滞不前，甚至逐渐遗忘所学知识。而且，随着技术的更新换代，员工需要不断学习新的知识和技能，缺乏持续培训将使企业与先进的 AI 应用水平差距越来越大。
多数传统企业对 DeepSeek 的了解仅停留在表面，知道它是一种强大的 AI 技术，能够实现智能对话、图像生成等功能，但对于其底层技术原理、技术优势以及在企业复杂业务场景中的具体应用方式，缺乏深入的认知。例如，许多企业只知道 DeepSeek 能生成文本，却不清楚它如何通过对海量数据的学习，精准理解特定行业的专业术语，从而在诸如合同撰写、技术文档生成等工作中发挥作用。所以企业在 DeepSeek 的应用层面还是别让员工当“AI学霸”，要当“场景土匪”。
2. 高层重视不足：
大部分传统企业的高层往往更关注短期业绩和市场竞争，对于新技术的战略意义缺乏长远眼光。一些企业领导尚未充分认识到 DeepSeek 等 AI 技术可能会对企业未来的竞争力产生颠覆性影响，没有将其纳入企业战略规划的核心部分，导致企业在 AI 应用方面缺乏顶层设计和资源投入。这就容易导致：培训时热血沸腾，回到工位继续用土办法到天明。
传统企业普遍缺乏专业的 AI 技术人才，内部团队难以对 DeepSeek 进行深入的技术研究和定制化开发。在模型训练、参数调整、算法优化等方面，缺乏足够的技术实力，无法充分发挥 DeepSeek 的性能优势。同时，对于 AI 技术的快速迭代和更新，企业也难以跟上步伐，导致技术应用滞后。
第二，数据质量问题：
数据是 AI 的 “燃料”，DeepSeek 的应用效果很大程度上依赖于高质量的数据。然而，传统企业的数据往往存在数据质量差、标准不统一、数据孤岛等问题。不同部门之间的数据格式不一致，数据收集和存储缺乏规范，导致数据难以整合和有效利用。此外，数据的准确性和完整性也存在问题，影响了 DeepSeek 模型的训练效果和应用准确性。
因此，目前大多数传统企业在运用DeepSeek或AI工具时，除了在一些简单场景中能够应用外，更多则是困惑。企业不清楚如何将 DeepSeek 等 AI 技术与自身的业务战略相结合，缺乏明确的 AI 应用战略规划。这种战略上的迷茫，使得企业在 AI 应用过程中缺乏方向，盲目跟风，难以取得实质性的成果。同时AI 技术的应用需要投入大量的资金，但这种投资回报存在较高的不确定性，使得企业在AI 应用决策上犹豫不决，不敢大规模投入。除了战略与投入上的困惑，如何吸引和培养 AI 人才，提升员工的 AI 技能，也是企业在AI 应用过程中面临的一大挑战。一方面，企业缺乏既懂 AI 技术又熟悉企业业务的复合型人才，另一方面，对于现有员工的 AI 培训也面临诸多困难，如培训内容与实际工作脱节、员工缺乏学习积极性等，这些问题直接影响着AI技术在企业的推广与应用价值呈现。还有一个企业领导最关注的问题就是DeepSeek 在运行过程中需要大量的数据进行训练和分析，这些数据可能包含企业的商业机密和客户的个人信息。如何在保障数据安全和隐私的前提下，充分利用数据推动 AI 应用，是企业面临的又一困惑。
