大模型應用落地:三道鴻溝,九大陷阱
從通用大模型到企業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、戰略”,同時警惕九大常見陷阱,方能最大化AI在企業中的價值。
第一層鴻溝:到一個好用的應用
當企業初次嘗試將通用大模型應用于業務時,往往會遇到“業務快于團隊陷阱”與“明星項目陷阱”等挑戰。
?“業務快于團隊陷阱”:意味著業務部門急于上線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劃。這樣的項目通常投入大、周期長,一旦企業缺乏持續投入意愿,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
在企業成功落地一個AI應用后,如果想要在更多業務場景中復制成功,就需要跨越第二層鴻溝。此時,企業常見的陷阱包括“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”:則是企業在技術選型時優柔寡斷,想要“等更好的技術出現”,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據處理和模型調用,一旦缺乏安全審計或數據保護機制,就會帶來重大安全和合規風險。
第三層鴻溝:到組織、流程、戰略
當企業在多個業務場景中應用AI之后,真正的挑戰才剛剛開始——要讓AI成為企業整體戰略的一部分,需要系統性地改變組織結構、業務流程與戰略思維。此時會遇到“流程導向陷阱”“知識/數據富有陷阱”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可能在流程中創造全新的業務模式,需要企業有足夠的開放與冒險精神。
?“知識/數據富有陷阱”:是許多企業的“通病”,即認為自己“數據多、知識多”,就能輕松做好AI。事實上,數據的清洗、標注與管理需要系統性投入,模型的效果更取決于數據質量與算法匹配度,而非數據量的簡單堆砌。
?“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。企業需要接受“先上線、后迭代”的策略,不斷收集反饋并優化模型,才能真正提升業務效率和決策水平。
跨越三道鴻溝的關鍵要點
1.協同組織與人才:讓業務與技術深度融合,建立跨部門協作機制;對AI人才進行針對性培訓和激勵,鼓勵更多業務骨干參與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,驗證最小可行產品(MVP),為后續擴展到更多場景奠定基礎。
3.分階段投入與持續迭代:不要急于追求完美,也不能只停留在“試驗田”階段。應將小范圍成功經驗逐步復制,并在擴張中不斷完善數據、算法和應用模式。
4.強化安全與合規:無論在模型訓練還是應用部署環節,都要注重數據合規、隱私保護和網絡安全,避免給企業帶來合規或信譽風險。
5.戰略與文化支撐:管理層要從戰略高度重視AI帶來的價值轉變,通過內部宣導與文化塑造,為AI項目的長期發展提供有力支持。
結語
從通用大模型到企業AI應用落地,看似只是一場技術變革,實則是一場組織、流程和戰略的系統性進化。企業只有同時關注“到一個好用的應用”“到N個好用的應用”“到組織、流程、戰略”三大層面,并規避九大陷阱,才能真正釋放AI技術的潛能,實現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
