AI大模型不是即插即用的魔法棒

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“真正的变革，始于刮骨疗毒的业务重构，成于脱胎换骨的系统再造，终于人机共生的持续进化，而不是简单的AI接入。”

各家IT企业，趁着Deepseek的热度，都在积极接入。但是，JUN哥要说一句，AI大模型不是"即插即用"的魔法棒，要想提高生产效率，还需要跟业务做深度融合，并且经过大量数据的训练。

所以，还没接入的公司，别急着接入，认真想想，要用在哪？要怎么用？

要警惕业务流程的"水土不服"，防止接入AI会"翻车"。

例如，某连锁超市引入AI销量预测系统，连续三个月给出离谱的进货建议。后来发现，系统完全无法理解该企业特色的"临期商品打折促销"、"直播带货爆单"等特殊场景。

该企业原有的进销存流程中，采购员20%的决策依赖于对本地市场的直觉判断，这些隐性知识从未被数据化、也从开展数据标识，从而未被AI训练，因此AI就无效了。

再比如，某银行信贷部门接入AI风控模型后，坏账率不降反升。追溯发现，历史数据中存在大量"人情贷款"的特殊标记，这些用"ZZ000"、"VIP888"等代码标注的非常规数据，让AI系统彻底混乱。更严重的是，不同分行的数据标准存在数十处差异，干扰了数据的训练。

真正的数字化转型不是给企业"化妆"，而是"整骨"。就像电力革命不是简单地把蒸汽机换成电动机，而是重塑了整个生产体系。AI的接入，也是如此，如果不能跟业务重塑，那么盲目接入AI就是米田共上雕花，还是米田共。

   一、 AI的技术应用

AI的技术应用需要经历三个阶段：

第一个阶段，是业务解构期。这个中周期这大约需要三个月到一年左右的时间。业务解构期内，需要做三个重要的工作。

举个例子：某物流公司用半年时间，绘制出覆盖137个作业节点的"物流图谱"，发现40%的运输延误源于非标准的装车方式，这个问题通过AI视觉+机械臂改造得到根本解决。

第二个阶段，是业务重构区期。业务系统重构期大约需要一年到两年的时间。业务重构区同样需要需要做三个重要事情。

第三个阶段，是人机融合期。人机融合，即AI与业务的进化期。AI进化期间，除了要与业务深度融合外，还需要做的就是建立"数字孪生"实验室，让业务部门在虚拟环境中训练AI助手,让AI跟业务形成紧密的融合并不断改进。

人机融合期的第二个任务是，推行"AI素养"认证体系，将技术理解纳入AI的认证，成为常识或者标准。

此外，人机融合还设计"人机协作"绩效指标，如"人效提升系数"、"决策辅助指数"，以提高AI的识别率，准确率和质量。

写到这里，不得不提到数字化转换的"四维改造法"。

二、数字化转换的"四维改造法"

数字化转换的"四维改造法",即要结合企业的流程、数据、组织和文化四个维度，全面进行数据化的改造，并引入AI，进行样本训练，从而促进数字化转化的成功率和效率。

流程维度：从"铁路轨道"到"神经网络"

• 传统流程像固定轨道，AI时代需要具备自愈能力的神经网络

• 案例：某电网公司构建"智能工单池"，工单响应速度提升7倍

1. 数据维度：从"原料堆积"到"精炼石油"

• 建立数据炼油厂，把原始数据加工成高价值的"数据汽油"

• 案例：某餐饮连锁通过清洗会员数据，使营销转化率提升300%

1. 组织维度：从"机械齿轮"到"液态组织"

• 打破部门墙，组建跨职能的"AI特战队"

• 案例：某银行成立"智能金融实验室"，贷款审批效率提升5倍

1. 文化维度：从"经验主义"到"数据信仰"

• 培养用数据说话、靠算法决策的新型企业文化

• 案例：某制药企业建立"数字决策委员会"，研发成功率提高40%

结语

站在AI 智能时代的门槛上，咱们要明白，AI不是即插即用的U盘，而是需要精心培育的数字生命体，所以大家纷纷接入Deepseek,希望真的不是去趁这一波热度和流量，而是实打实的跟业务深度融合。

那些认为买几个AI模块，接入了所谓的AI，就想着成功转型，就像在智能手机时代还在优化寻呼机服务。AI用的好，的确能够提升企业效率，提升业绩，但是这得下真功夫去做业务重构。

真正的变革，始于刮骨疗毒的业务重构，成于脱胎换骨的系统再造，终于人机共生的持续进化。这条路虽然艰难，但正如海尔张瑞敏所说："没有成功的企业，只有时代的企业"。唯有拥抱这场深度变革，才能在未来十年的商业版图中占据一席之地。

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原文始发于微信公众号（君说安全）：AI大模型不是即插即用的魔法棒