在当今数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度渗透到各行各业，成为推动企业商业模式转型的重要力量。然而，尽管AI技术的应用前景广阔，企业在实际转型过程中却常常面临诸多挑战。因此，关于“AI赋能企业商业模式转型难吗”这一问题，答案并非一刀切，而是取决于企业的基础条件、战略定位以及执行能力。

首先，企业的技术基础是决定AI转型难度的关键因素之一。对于已经具备一定数字化基础的企业而言，AI技术的引入和应用相对较为顺畅。这类企业通常拥有较为完善的数据采集、存储和分析系统，能够为AI模型提供高质量的数据支持。同时，它们往往也具备一定的IT团队和技术能力，能够快速理解和消化AI技术，并将其与现有业务流程进行整合。例如，一些大型制造企业或零售公司，通过引入AI进行供应链优化、库存管理或客户行为分析，已经取得了显著的效率提升和成本节约。

然而，对于技术基础薄弱的企业，尤其是传统行业的中小企业而言，AI转型的门槛则相对较高。这些企业往往缺乏结构化的数据体系，甚至没有建立起基本的信息化管理系统，导致AI技术的应用缺乏必要的数据支撑。此外，技术人才的匮乏也是一大难题。AI技术的落地不仅需要算法工程师，还需要业务专家与数据科学家之间的深度协作，而这一点在资源有限的企业中往往难以实现。因此，这类企业在推进AI转型时，往往需要从零开始构建技术基础，过程复杂且周期较长。

其次，企业的组织文化和管理机制也在很大程度上影响着AI转型的成功率。AI技术的应用不仅仅是技术层面的革新，更是对企业运营模式、组织结构乃至企业文化的一次深度重构。一个开放、敏捷、鼓励创新的企业文化，有助于员工快速适应新技术带来的变化，推动AI项目的落地实施。反之，如果企业内部存在较强的层级观念、部门壁垒严重，或者对风险的容忍度较低，那么即使引入了先进的AI技术，也可能难以发挥其应有的价值。

此外，企业在AI转型过程中面临的另一个重要挑战是商业模式的重构。AI技术本身并不能直接带来商业价值，它必须与企业的核心业务紧密结合，才能实现真正的价值创造。因此，企业在引入AI技术的同时，必须同步思考如何调整其商业模式，包括收入来源、客户关系、渠道策略等关键要素。例如，一些制造企业通过AI驱动的预测性维护服务，从传统的硬件销售模式转向“产品+服务”的订阅制模式，从而实现了收入结构的优化和客户粘性的提升。

当然，AI转型的难度还与外部环境密切相关。政策支持、行业生态、市场竞争等因素都会对企业的转型路径产生影响。在一些政策鼓励、产业链配套完善的地区，企业更容易获得资金、技术和服务支持，从而降低转型成本。而在竞争激烈、技术更新迅速的行业中，企业则需要更快地适应变化，否则将面临被市场淘汰的风险。

综上所述，AI赋能企业商业模式转型的难度并非固定不变，而是因企业基础而异。技术基础、组织文化、商业模式和外部环境等因素共同决定了企业在这一过程中的难易程度。对于具备一定条件的企业而言，AI转型是一次难得的升级机会；而对于基础薄弱的企业来说，则需要在战略规划、资源配置和人才培养等方面做出系统性的投入。

在AI技术不断演进的今天，企业不应将其视为遥不可及的技术神话，也不应盲目跟风，而是应结合自身实际情况，制定切实可行的转型路径。只有这样，才能真正实现AI技术与企业发展的深度融合，推动商业模式的持续创新与升级。