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企业应用AI的三个层次(工作+AI,业务+AI,业务xAI)

发布时间:2025-03-18作者来源:澳门新葡萄新京威尼斯987浏览:614

一、未来已来,拥抱AI正当时

1、DeepSeekV3/R1大模型横空出世,国产大模型技术拐点已至,技术突破引爆应用革命。

2、DeepSeekV3/R1大模型开启了大模型应用的潘多拉盒子。现在是大模型应用的黄金时期。


二、企业应用AI的三个层次


企业必须应用大模型,未来是用大模型的企业打败不用大模型的企业。今天梳理一下企业应用AI的三个层次。


1、工作+AI(用Copilot)


1)企业员工通过应用AIGC工具,各种Copilot助手,提升个体工作效率,完成基础内容生成和智能问答。

2)企业创作类的工作,都可以让AIGC帮助生成,文本,视频,图片,各种创意都可以天马行空的创作。


3)例子;

利用AI处理文档整理、翻译、会议纪要、数据清洗、代码生成等标准化工作,


4)例子

员工通过自然语言交互快速获取信息,利用RAG技术的企业知识库的整理和智能检索与知识生成,提高效率。

5)应用建议

选择头部的各种AIGC工具,office办公工具,开发IDE,打开AI增值服务,应用尽有起来。

2、业务+AI(用AI Agent)


1)构建企业知识库

(1)多源数据整合

包括技术文档、项目复盘报告、客户案例等结构化数据。行业报告、政策法规、合作伙伴资源等,需验证来源权威性,避免信息污染。

(2)动态更新机制

定期清理冗余内容,更新业务规则和行业动态。

(3)统一文档格式(如PDF转Markdown),规范元数据(作者、版本、关联项目)。

(4)使用NLP技术进行语义切分:结合段落切分与滑动窗口(保留30%上下文重叠),避免信息碎片化。

2)开发数字人员工

企业利用AI Agent数字员工,将AI Agent深度嵌入业务流程,成为具备专业能力的“数字人员工”,实现工作岗位的数字人自动化完成。


(1)企业的标准化工作

标准化,重复性的工作都可以拆解工作流,实现工作原子化的自动化,开发AI Agent替代人工。


(2)企业经验性的工作

通过可以采集数据,利用专家的经验标注数据训练模型,让模型和代替专家做决策,通过AI Agent开发出数字人员工。


(3)生成审核类的数字人员工

在售前,售中,售后过程担任数字人岗位,生成式AI将企业知识资产转化为个性化内容,例如客户服务、标书生成、合同评审等工作,AI基于业务数据提供动态营销策略,生成市场营销方案。


(4)工作流程自动化

Agent可自主完成订单处理、供应链调度等复杂任务。

3)应用建议

(1)开发AI智能体

拥抱智能体,选择头部的智能体框架,招聘熟手员工,集精通智能体框架的员工,将企业积累业务数据,业务kown-how,业务流程,抽象成一个AI Agent,开发AI Agent,构建企业数字人员工队伍。

(2)训练细分场景行业大模型

基于开源大模型,加上行业数据训练行业大模型,或者基于场景数据微调,训练场景大模型。

基于混合大模型,并结合SOP优化人机协作边界,开发智能体应用。

 
3、业务×AI(AI Native重构业务)


1)AI驱动业务模式与组织架构的系统性变革,形成原生智能生态。

2)AI作为核心生产力工具,重构产品设计(如AI原生应用生成)与服务交付方式。

3)AI创新产品研发


(1)AI推理芯片研发

a,刚需,海量

终端推理芯片,物联网硬件推理芯片,随着推理模型小型化,智能硬件配置AI推理芯片将成为标配,这类是海量的需求,刚需,海量这是好需求,成功的概率会很大。

b,门槛高

门槛高,技术门槛,人才门槛,资金门槛,规模门槛。

c,开源生态

推理模型没绑死英伟达生态,开源生态发展迅猛,基于开源生态构建企业生态。

(2)AI推理边缘服务器研发

a,需求井喷

也是推理模型小型化,在各种应用场景边缘服务器的需求会井喷,这给硬件边缘算力盒子提供的大发展的机会。

b,场景硬件定制

企业智能硬件配置AI推理芯

(3)AI智能硬件研发

技术成熟,各种智能硬件可以打开脑洞,打开天窗,发挥想象力,各种智能硬件大胆创新,AI翻译机,AI戒指,AI耳机,AI手机,AIPad,AI pc,AI 眼镜。

(4)企业可以研发生产装备

从自用到产品化,可以销售赋能同类应用场景。有数据,有应用场景,懂业务know-how,有验证环境,加上大模型应用开发能力,叠加机器人的发展,完全可以开辟出新的产品线。

(1)装备创新过程

企业知识沉淀 → 工艺模型封装 → 装备控制系统集成 → 行业解决方案输出 
(2)装备创新案例

某锂电设备厂商通过注入2000+小时工艺数据,开发出智能涂布控制系统,成为新的利润增长极(毛利率62%)

(5)AI智能体paas平台开发

基于开源的AI智能体开发框架,开源的RAG框架,开源的向量数据库,开源工具链,开发AI智能体开发IDE平台。

(6)AI智能体应用开发和saas服务

a,利用AI的的技术特点,改造原有应用,创新新的应用和服务,创造新的业务模式,新的商业模式。

b,知识管理即服务(KMaaS): 
某法律科技公司将裁判文书检索系统产品化,检索准确率达98.7%,已服务3700家律所 

c,选择建议

选择已知的业务领域,或者相近的业务领域,知道领域痛点,知道领域know-how,精通AI应用开发,创新转型。


三、总结

技术深度:从工具辅助(Copilot)到系统重构(AI Native),技术复杂度逐层提升。

业务融合:需分阶段实现“认知→落地→创新”,优先高价值场景并平衡成本与风险。

组织适配:企业需建立数据治理体系与动态调整能力,同时培养“首席AI官”推动转型。

AI技术的分层落地不仅是技术升级,更是企业战略与组织能力的全面革新。当前头部企业已进入“业务×AI”的创新期,而中小企业可依托平台化工具从提效切入,逐步深化应用。


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