從通用大模型到企業(yè)AI應用落地，需要跨越三道鴻溝——“到一個好用的應用”“到N個好用的應用”以及“到組織、流程、戰(zhàn)略”，同時警惕九大常見陷阱，方能最大化AI在企業(yè)中的價值。

第一層鴻溝：到一個好用的應用

當企業(yè)初次嘗試將通用大模型應用于業(yè)務時，往往會遇到“業(yè)務快于團隊陷阱”與“明星項目陷阱”等挑戰(zhàn)。

?“業(yè)務快于團隊陷阱”：意味著業(yè)務部門急于上線AI項目，卻忽視了技術與人才儲備的重要性。一旦缺乏足夠的技術支撐和團隊配合，項目容易半途而廢，甚至會因為部署匆忙而帶來隱患。

?“明星項目陷阱”：則是企業(yè)只想打造一個華而不實的“明星”AI項目，用來博取關注，卻忽略了長遠的應用規(guī)劃。這樣的項目通常投入大、周期長，一旦企業(yè)缺乏持續(xù)投入意愿，便會陷入“雷聲大、雨點小”的尷尬局面。

第二層鴻溝：到N個好用的應用

在企業(yè)成功落地一個AI應用后，如果想要在更多業(yè)務場景中復制成功，就需要跨越第二層鴻溝。此時，企業(yè)常見的陷阱包括“科技主導陷阱”“模型品牌崇拜陷阱”，“科技選擇陷阱”和“默許安全陷阱”。

?“科技主導陷阱”：指技術團隊過分強調自身對AI算法和模型的理解，卻忽略了業(yè)務部門的真實需求，導致AI解決方案無法與具體應用場景結合。

?“模型品牌崇拜陷阱”：表現(xiàn)為一味追求國外或著名機構的大模型，而輕視了國內模型的進步和本地化優(yōu)勢，甚至對成本收益比缺乏清晰考量。

?“科技選擇陷阱”：則是企業(yè)在技術選型時優(yōu)柔寡斷，想要“等更好的技術出現(xiàn)”，結果遲遲無法推進項目，錯失市場機遇。

?“默許安全陷阱”：提醒我們，AI應用背后往往涉及大量數(shù)據(jù)處理和模型調用，一旦缺乏安全審計或數(shù)據(jù)保護機制，就會帶來重大安全和合規(guī)風險。

第三層鴻溝：到組織、流程、戰(zhàn)略

當企業(yè)在多個業(yè)務場景中應用AI之后，真正的挑戰(zhàn)才剛剛開始——要讓AI成為企業(yè)整體戰(zhàn)略的一部分，需要系統(tǒng)性地改變組織結構、業(yè)務流程與戰(zhàn)略思維。此時會遇到“流程導向陷阱”“知識/數(shù)據(jù)富有陷阱”和“完美應用陷阱”。

?“流程導向陷阱”：提示我們不能只局限于對現(xiàn)有流程的微調，否則就無法充分釋放AI的顛覆性潛力。AI可能在流程中創(chuàng)造全新的業(yè)務模式，需要企業(yè)有足夠的開放與冒險精神。

?“知識/數(shù)據(jù)富有陷阱”：是許多企業(yè)的“通病”，即認為自己“數(shù)據(jù)多、知識多”，就能輕松做好AI。事實上，數(shù)據(jù)的清洗、標注與管理需要系統(tǒng)性投入，模型的效果更取決于數(shù)據(jù)質量與算法匹配度，而非數(shù)據(jù)量的簡單堆砌。

?“完美應用陷阱”：代表了對AI應用效果的過高預期。AI本身具有迭代特征，不可能一蹴而就、一步到位。企業(yè)需要接受“先上線、后迭代”的策略，不斷收集反饋并優(yōu)化模型，才能真正提升業(yè)務效率和決策水平。

跨越三道鴻溝的關鍵要點

1.協(xié)同組織與人才：讓業(yè)務與技術深度融合，建立跨部門協(xié)作機制；對AI人才進行針對性培訓和激勵，鼓勵更多業(yè)務骨干參與AI項目。

2.明確應用目標與范圍：在落地初期應精準定位問題，驗證最小可行產(chǎn)品（MVP），為后續(xù)擴展到更多場景奠定基礎。

3.分階段投入與持續(xù)迭代：不要急于追求完美，也不能只停留在“試驗田”階段。應將小范圍成功經(jīng)驗逐步復制，并在擴張中不斷完善數(shù)據(jù)、算法和應用模式。

4.強化安全與合規(guī)：無論在模型訓練還是應用部署環(huán)節(jié)，都要注重數(shù)據(jù)合規(guī)、隱私保護和網(wǎng)絡安全，避免給企業(yè)帶來合規(guī)或信譽風險。

5.戰(zhàn)略與文化支撐：管理層要從戰(zhàn)略高度重視AI帶來的價值轉變，通過內部宣導與文化塑造，為AI項目的長期發(fā)展提供有力支持。

結語

從通用大模型到企業(yè)AI應用落地，看似只是一場技術變革，實則是一場組織、流程和戰(zhàn)略的系統(tǒng)性進化。企業(yè)只有同時關注“到一個好用的應用”“到N個好用的應用”“到組織、流程、戰(zhàn)略”三大層面，并規(guī)避九大陷阱，才能真正釋放AI技術的潛能，實現(xiàn)從點到面的全面價值提升。

本文轉載自??????云原生AI百寶箱??，作者：云原生AI百寶箱