爆火干货！企业老板掌握这8步，AI大模型轻松落地

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企业落地实施生成式 AI 技术需要解决诸多新挑战，包括但不限于大规模数据处理、模型评估和调优、性能监控及安全保障等。每一步骤都充满了不确定性，需要企业具备强大的技术实力和系统化的实施流程。因此，我们建议企业在实施生成式 AI 技术时，采取结构化和流程化的方法，确保每一个环节都得到充分的考虑和测试。

通过需求分析-模型选型-数据整理-模型评估-模型精调-模型部署-模型应用-持续优化八步流程，企业可以系统性地实施大模型，减少不确定性，提升成功率。

对于各企业CXO们来说，生成式 AI 是新兴技术，企业在投入之初往往难以准确评估其商业价值。但生成式 AI 有机会为我们的用户带来全新的用户体验是大家一致达成的共识。无论是将曾经高昂的复杂人工服务成本降低，还是将难以获取的专业服务变得人人可用，或是带给客户全新的对话型交互体验，都对重塑品牌的价值定位有极其重要的作用。

总结下来对于企业来说，生成式AI带来的价值有三方面：**成本降低、效率和体验提升。**比如，

成本降低： 在智能客服领域，生成式AI接近于人类客服的能力，以最小客服团队服务更多客户，保证服务水平一致情况下，降低了企业的服务成本。

体验提升： 在高端奢侈品领域，利用生成式 AI 提供真实且个性化的虚拟试穿体验，让客户在家中即可获得媲美专属造型师般的购物指导，将显著提升客户满意度和品牌忠诚度。

效率提升： 在专业咨询服务领域，生成式 AI 则可以通过对话式交互，围绕客户需求提供量身定制的分析建议，大幅降低服务门槛，让更多客户能够享受到曾经难以企及的高端咨询体验。在销售领域因为生成式内容和个性化定制的需求巨大，吸引了62% 的企业投入生成式 AI 技术；在营销领域的应用率更高，达到了63%。营销领域的大量需求体现在营销文本、素材、图像，甚至视频的生产，这些都是最契合生成式 AI 原生能力的场景。

生成式 AI 产品并非简单地接入大语言模型就大功告成。事实上，一款出色的生成式 AI 产品，其智能化程度和实用价值很大程度上取决于融入其中的行业知识和经验。这需要业务专家与技术团队的密切配合，通过迭代开发和持续优化，将显性知识和隐性知识注入到系统中，形成行业定制化的知识库和算法模型。只有经过大量行业数据的训练和调校，生成式 AI 产品才能准确理解业务场景，给出专业化、个性化的回复。

从场景分析-价值定位-企业AI成熟阶段，给各位企业老板们一个思考框架：

在这里插入图片描述

01 CXO心目中最有价值场景

在生成式AI的应用场景中，CXO们投票选出前10最有价值的场景，这些场景覆盖了企业运营的多个关键领域，并显示出生成式 AI 在提升效率和创造价值方面的巨大潜力。

前10最有价值生成式AI的应用场景

生成式 AI 技术已经迅速覆盖各行业和职能领域，但情况各有不同。总体而言，自身科技化程度高或市场竞争压力大的行业，往往在推动生成式 AI落地这块走在前列。

02 场景价值定位

生成式 AI 驱动的智能创新方式，将开启一个全新的**“AI智能创新飞轮”。**在这个飞轮中，生成式 AI 将持续捕获多源异构数据，通过智能算法提炼关键洞察，指导产品、服务、内容、运营的优化迭代，进而带来客户体验的持续提升。而不断积累的客户数据又会反哺 AI 模型的训练优化，让洞察和决策变得更加智能和精准。随着这一飞轮的不断迭代，企业将构建起一个数据驱动、AI赋能的核心竞争力，创新速度和效率将远超竞争对手，领先优势也将越拉越大。这种以生成式 AI 为引擎的持续智能进化，也将成为产品公司和品牌公司向科技公司的转型之路。

在实际企业落地AI的过程中，我们需要一个框架工具来评估企业每一个生成式AI落地场景的价值定位，每个企业经营都是要测算投入产出比。

框架工具参考：

通用大模型架构参考：

生成式 AI 落地项目并非传统的“客户 - 供应商”关系的项目，业务团队不再是被动的需求方，而是 AI 系统训练和优化过程中的重要参与者。他们既是 AI 的使用者，也是AI 模型学习的对象，需要与技术团队形成紧密的反馈闭环，不断补充场景、纠偏算法，共同“调教”AI，让其从“学生”蜕变为“专家”。这对项目组织方式和流程都提出了新的要求。生成式 AI 落地需要技术和业务的双轮驱动，敏捷高效的跨界协作是项目成功的关键。

03 企业 AI 成熟度框架

企业AI成熟度框架从人才、科技、商业、数字化应用、流程、文化和知识6个维度，对企业的 AI 成熟度进行了划分4个级别。 通过对标该框架，企业可以清晰地了解自己目前在 AI 应用方面所处的阶段，并参考框架中的关键指标和行动建议，有针对性地提升短板，推动企业在AI领域的持续成长。该框架还为企业提供了一个与同行业企业横向比较的基准，帮助企业精准定位自身优势与不足，为后续的 AI 战略规划和落地实施提供参考和指引。企业可以根据自身的业务特点、发展阶段和资源禀赋，选择适合自己的 AI发展路径，稳步推进 AI 转型之旅。

企业AI成熟度框架

围绕 AI 能力的新应用和服务将不断涌现，在各个行业掀起智能化变革的浪潮。 从金融、医疗、教育到制造、交通、能源等领域，AI 技术都将找到广阔的应用空间，为传统行业注入新的活力。一方面，AI 可以替代或增强人工，显著提升效率和效能；另一方面，AI 还可以实现全新的功能和服务，创造出前所未有的价值。这一阶段将是 AI 商业化的黄金时期，众多创新企业将抓住机遇，推动产业智能化升级，重构行业价值链。

接下来，我们将看到基于 AI 的全新商业模式的出现，它们将彻底重塑现有的行业格局和价值链。 这些商业模式可能打破传统行业的边界，跨界整合多种资源和能力，创造出全新的价值主张。它们还可能利用 AI 的独特优势，如海量数据、实时决策、个性化服务等，开创出全新的业务领域和盈利方式。这一阶段的颠覆性可能会超越互联网时代，引发更加深刻的产业变革和重构。

最后，当 AI 技术变得无处不在、无所不能时，它将像互联网一样，成为数字社会不可或缺的底层操作系统，与商业浑然一体，进入“无形”的阶段。 在这个阶段，AI 将深度融入商业和社会的方方面面，成为支撑切活动的基础设施。人们可能已经习惯了 AI 的存在，不再把它看作一种独立的技术，而是将其视为理所当然的工具和助手。到那时，商业模式将以 AI 为基础，但 AI 本身不再带来创新红利。就像今天的互联网,它已经渗透到每个角落，但人们关注的是由它支撑的各种应用和服务，而不是互联网技术本身。

总结：

我们正处于一场新的科技范式革命之中。 20多年前，互联网的出现实现了信息的平权，彻底改变了我们的生活和工作方式。如今，** 人工智能大模型的崛起，以及通用人工智能 (AGI) 的可能到来，预示着知识和智能平权的时代即将到来，这场革命的影响可能会比互联网更加深远。**互联网通过连接世界上的每一个人，使得信息的生产、传播和获取变得前所未有的便捷和低成本，从而实现了信息的平权。而人工智能大模型，尤其是生成式 AI，正在让知识和智能也走向平权。它们可以通过学习海量的数据，生成与人类相当甚至更高质量的内容和解决方案，使得原本只能由少数专家完成的智力工作，变得像信息一样唾手可得。随着 AGI 的发展，我们有望看到智力生产力的全面提升和普惠，每个人都能借助 AI 的力量，发挥自己的创造力，实现自己的想法。

面对这场智能革命，企业需要以开放、创新的心态拥抱变革。 历史已经证明，顺应科技发展潮流的企业将获得巨大的发展机遇，而抗拒变革的企业则可能面临被淘汰的风险。企业家需要积极探索 AI 技术在业务中的应用，重塑组织能力和商业模式，在变革中抓住先机。这场革命也将催生出一批新的行业领导者，他们将凭借对新技术和新机遇的敏锐洞察，开创全新的商业版图。

零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。