AI 落地准备度衡量一个企业当下具备多少成功落地 AI 的条件，通常从业务清晰度、数据知识基础、组织人才、场景预期、沉淀机制等维度评估。
MIT NANDA 对 300 个企业 AI 项目的研究显示，95% 的试点没有产生可测量的损益改善——多数失败不是模型问题，而是企业条件问题：说不清最痛的流程、数据收不齐、没人兜住业务与技术的缝隙、预期一个月全面见效。
准备度评估的意义在于把「要不要上 AI」的模糊冲动，转换为「先补什么、先做哪个场景」的具体行动。五个常用维度：真问题（业务清晰度）、数据与知识基础、组织与人、场景与预期、沉淀机制。
FDE百科提供免费的企业 FDE 准备度自测（15 题、五维度诊断），可作为启动 AI 项目前的第一步。