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企業(yè)應(yīng)用AI的三個層次(工作+AI,業(yè)務(wù)+AI,業(yè)務(wù)xAI)

發(fā)布時間:2025-03-18作者來源:薩科微瀏覽:619

一、未來已來,擁抱AI正當(dāng)時

1、DeepSeekV3/R1大模型橫空出世,國產(chǎn)大模型技術(shù)拐點已至,技術(shù)突破引爆應(yīng)用革命。

2、DeepSeekV3/R1大模型開啟了大模型應(yīng)用的潘多拉盒子?,F(xiàn)在是大模型應(yīng)用的黃金時期。


二、企業(yè)應(yīng)用AI的三個層次


企業(yè)必須應(yīng)用大模型,未來是用大模型的企業(yè)打敗不用大模型的企業(yè)。今天梳理一下企業(yè)應(yīng)用AI的三個層次。


1、工作+AI(用Copilot)


1)企業(yè)員工通過應(yīng)用AIGC工具,各種Copilot助手,提升個體工作效率,完成基礎(chǔ)內(nèi)容生成和智能問答。

2)企業(yè)創(chuàng)作類的工作,都可以讓AIGC幫助生成,文本,視頻,圖片,各種創(chuàng)意都可以天馬行空的創(chuàng)作。


3)例子;

利用AI處理文檔整理、翻譯、會議紀(jì)要、數(shù)據(jù)清洗、代碼生成等標(biāo)準(zhǔn)化工作,


4)例子

員工通過自然語言交互快速獲取信息,利用RAG技術(shù)的企業(yè)知識庫的整理和智能檢索與知識生成,提高效率。

5)應(yīng)用建議

選擇頭部的各種AIGC工具,office辦公工具,開發(fā)IDE,打開AI增值服務(wù),應(yīng)用盡有起來。

2、業(yè)務(wù)+AI(用AI Agent)


1)構(gòu)建企業(yè)知識庫

(1)多源數(shù)據(jù)整合

包括技術(shù)文檔、項目復(fù)盤報告、客戶案例等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。行業(yè)報告、政策法規(guī)、合作伙伴資源等,需驗證來源權(quán)威性,避免信息污染。

(2)動態(tài)更新機制

定期清理冗余內(nèi)容,更新業(yè)務(wù)規(guī)則和行業(yè)動態(tài)。

(3)統(tǒng)一文檔格式(如PDF轉(zhuǎn)Markdown),規(guī)范元數(shù)據(jù)(作者、版本、關(guān)聯(lián)項目)。

(4)使用NLP技術(shù)進(jìn)行語義切分:結(jié)合段落切分與滑動窗口(保留30%上下文重疊),避免信息碎片化。

2)開發(fā)數(shù)字人員工

企業(yè)利用AI Agent數(shù)字員工,將AI Agent深度嵌入業(yè)務(wù)流程,成為具備專業(yè)能力的“數(shù)字人員工”,實現(xiàn)工作崗位的數(shù)字人自動化完成。


(1)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化工作

標(biāo)準(zhǔn)化,重復(fù)性的工作都可以拆解工作流,實現(xiàn)工作原子化的自動化,開發(fā)AI Agent替代人工。


(2)企業(yè)經(jīng)驗性的工作

通過可以采集數(shù)據(jù),利用專家的經(jīng)驗標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,讓模型和代替專家做決策,通過AI Agent開發(fā)出數(shù)字人員工。


(3)生成審核類的數(shù)字人員工

在售前,售中,售后過程擔(dān)任數(shù)字人崗位,生成式AI將企業(yè)知識資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為個性化內(nèi)容,例如客戶服務(wù)、標(biāo)書生成、合同評審等工作,AI基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)提供動態(tài)營銷策略,生成市場營銷方案。


(4)工作流程自動化

Agent可自主完成訂單處理、供應(yīng)鏈調(diào)度等復(fù)雜任務(wù)。

3)應(yīng)用建議

(1)開發(fā)AI智能體

擁抱智能體,選擇頭部的智能體框架,招聘熟手員工,集精通智能體框架的員工,將企業(yè)積累業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)kown-how,業(yè)務(wù)流程,抽象成一個AI Agent,開發(fā)AI Agent,構(gòu)建企業(yè)數(shù)字人員工隊伍。

(2)訓(xùn)練細(xì)分場景行業(yè)大模型

基于開源大模型,加上行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練行業(yè)大模型,或者基于場景數(shù)據(jù)微調(diào),訓(xùn)練場景大模型。

基于混合大模型,并結(jié)合SOP優(yōu)化人機協(xié)作邊界,開發(fā)智能體應(yīng)用。

 
3、業(yè)務(wù)×AI(AI Native重構(gòu)業(yè)務(wù))


1)AI驅(qū)動業(yè)務(wù)模式與組織架構(gòu)的系統(tǒng)性變革,形成原生智能生態(tài)。

2)AI作為核心生產(chǎn)力工具,重構(gòu)產(chǎn)品設(shè)計(如AI原生應(yīng)用生成)與服務(wù)交付方式。

3)AI創(chuàng)新產(chǎn)品研發(fā)


(1)AI推理芯片研發(fā)

a,剛需,海量

終端推理芯片,物聯(lián)網(wǎng)硬件推理芯片,隨著推理模型小型化,智能硬件配置AI推理芯片將成為標(biāo)配,這類是海量的需求,剛需,海量這是好需求,成功的概率會很大。

b,門檻高

門檻高,技術(shù)門檻,人才門檻,資金門檻,規(guī)模門檻。

c,開源生態(tài)

推理模型沒綁死英偉達(dá)生態(tài),開源生態(tài)發(fā)展迅猛,基于開源生態(tài)構(gòu)建企業(yè)生態(tài)。

(2)AI推理邊緣服務(wù)器研發(fā)

a,需求井噴

也是推理模型小型化,在各種應(yīng)用場景邊緣服務(wù)器的需求會井噴,這給硬件邊緣算力盒子提供的大發(fā)展的機會。

b,場景硬件定制

企業(yè)智能硬件配置AI推理芯

(3)AI智能硬件研發(fā)

技術(shù)成熟,各種智能硬件可以打開腦洞,打開天窗,發(fā)揮想象力,各種智能硬件大膽創(chuàng)新,AI翻譯機,AI戒指,AI耳機,AI手機,AIPad,AI pc,AI 眼鏡。

(4)企業(yè)可以研發(fā)生產(chǎn)裝備

從自用到產(chǎn)品化,可以銷售賦能同類應(yīng)用場景。有數(shù)據(jù),有應(yīng)用場景,懂業(yè)務(wù)know-how,有驗證環(huán)境,加上大模型應(yīng)用開發(fā)能力,疊加機器人的發(fā)展,完全可以開辟出新的產(chǎn)品線。

(1)裝備創(chuàng)新過程

企業(yè)知識沉淀 → 工藝模型封裝 → 裝備控制系統(tǒng)集成 → 行業(yè)解決方案輸出 
(2)裝備創(chuàng)新案例

某鋰電設(shè)備廠商通過注入2000+小時工藝數(shù)據(jù),開發(fā)出智能涂布控制系統(tǒng),成為新的利潤增長極(毛利率62%)

(5)AI智能體paas平臺開發(fā)

基于開源的AI智能體開發(fā)框架,開源的RAG框架,開源的向量數(shù)據(jù)庫,開源工具鏈,開發(fā)AI智能體開發(fā)IDE平臺。

(6)AI智能體應(yīng)用開發(fā)和saas服務(wù)

a,利用AI的的技術(shù)特點,改造原有應(yīng)用,創(chuàng)新新的應(yīng)用和服務(wù),創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)模式,新的商業(yè)模式。

b,知識管理即服務(wù)(KMaaS): 
某法律科技公司將裁判文書檢索系統(tǒng)產(chǎn)品化,檢索準(zhǔn)確率達(dá)98.7%,已服務(wù)3700家律所 

c,選擇建議

選擇已知的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,或者相近的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,知道領(lǐng)域痛點,知道領(lǐng)域know-how,精通AI應(yīng)用開發(fā),創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。


三、總結(jié)

技術(shù)深度:從工具輔助(Copilot)到系統(tǒng)重構(gòu)(AI Native),技術(shù)復(fù)雜度逐層提升。

業(yè)務(wù)融合:需分階段實現(xiàn)“認(rèn)知→落地→創(chuàng)新”,優(yōu)先高價值場景并平衡成本與風(fēng)險。

組織適配:企業(yè)需建立數(shù)據(jù)治理體系與動態(tài)調(diào)整能力,同時培養(yǎng)“首席AI官”推動轉(zhuǎn)型。

AI技術(shù)的分層落地不僅是技術(shù)升級,更是企業(yè)戰(zhàn)略與組織能力的全面革新。當(dāng)前頭部企業(yè)已進(jìn)入“業(yè)務(wù)×AI”的創(chuàng)新期,而中小企業(yè)可依托平臺化工具從提效切入,逐步深化應(yīng)用。


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