企业落地 AI 应用到底难不难？

在当今数字化飞速发展的时代，AI 技术如一颗璀璨的明星，吸引着众多企业的目光。越来越多的企业渴望将 AI 应用到实际业务中，以提升效率、优化决策、增强竞争力。然而，企业落地 AI 应用并非一帆风顺，这其中既面临着诸多挑战，也蕴含着无限机遇。

挑战篇

• • 技术门槛高 ：AI 技术涉及到复杂的算法、模型训练、数据处理等专业知识，对于大多数企业来说，缺乏相关的技术人才和经验。例如，在模型调优环节，59% 的企业表示这是整个开发过程中耗时最长且最具挑战性的环节。此外，AI 大模型的开发、部署和应用涉及多个复杂的环节，包括数据预处理、模型训练、精调、部署和运维等，每个环节都对企业的技术能力提出了较高要求。
• • 数据问题多 ：一方面，企业需要大量高质量的数据来训练 AI 模型，但获取这些数据往往面临困难，如数据量不足、数据质量参差不齐等。另一方面，数据隐私和安全问题也日益凸显，企业在使用数据时需要确保合规，防止数据泄露和滥用。
• • 算力成本高 ：AI 模型的训练和运行需要强大的算力支持，而构建和维护这样的算力基础设施成本高昂。对于一些中小企业来说，这无疑是一个沉重的负担。同时，现阶段 AI 大模型产业链呈现算力多元化、模型多样化的发展趋势，多元算力融合及多种模型的应用将为企业带来适配难度大和成本控制等问题。
• • 业务场景适配难 ：将 AI 技术与企业的具体业务场景深度融合并非易事，需要对业务有深入的理解和精准的把握。企业在选择 AI 应用场景时，往往难以确定哪些场景能够真正带来价值，以及如何将 AI 技术与现有业务流程无缝对接。
• • 投资回报评估难 ：AI 项目的投资回报周期较长，且难以准确评估。企业在投入大量资源进行 AI 应用开发后，可能无法及时看到明显的经济效益，这使得企业在决策时往往犹豫不决。

机遇篇

• • 提升效率与降低成本 ：AI 技术可以自动化处理大量的重复性工作，如数据输入、文档处理、客户服务等，从而大大提高工作效率，降低人力成本。例如，Access Holdings Plc 将生成式 AI 集成到日常工具中，使代码编写时间从八小时缩短到两小时，聊天机器人发布时间从三个月缩短到十天，演示文稿的准备时间从六小时减少到 45 分钟。
• • 优化决策与创新业务模式 ：AI 可以通过对大量数据的分析和挖掘，为企业提供更准确的预测和洞察，帮助企业管理者做出更明智的决策。同时，AI 技术还可以催生新的业务模式和产品服务，为企业带来新的增长点。比如，Adobe 将 Adobe Experience Cloud 的工作流程和洞察与 AI 结合，为营销人员提供了 AI 驱动的功能，从而提升了协作、效率和创意。
• • 增强客户体验 ：借助 AI 技术，企业可以更好地了解客户需求和偏好，为客户提供个性化的产品推荐、服务体验和解决方案，从而增强客户满意度和忠诚度。例如，Amadeus 通过 AI 技术，帮助团队专注于增值任务，例如整理电子邮件对话、聊天或记录，以及总结多源信息，提升了员工的工作效率，进而为客户提供更优质的服务。
• • 提升企业竞争力 ：在数字化转型的浪潮中，成功落地 AI 应用的企业将在市场竞争中占据先机。AI 技术可以为企业带来更高效、更智能的运营模式，使其在产品质量、服务水平、创新能力等方面超越竞争对手，从而赢得更多的市场份额。

应对策略

• • 制定明确的战略规划 ：企业应根据自身的业务特点和发展目标，制定清晰的 AI 战略规划，明确 AI 应用的优先级和实施路径。同时，要建立专门的 AI 项目团队，负责协调各方资源，推动 AI 项目的落地实施。
• • 加强技术人才培养与引进 ：企业可以通过内部培训、外部招聘等方式，吸引和培养一批具备 AI 技术背景的专业人才。同时，还可以与高校、科研机构等建立合作关系，共同开展 AI 技术研究和应用开发。
• • 选择合适的合作伙伴 ：对于缺乏技术和经验的企业来说，选择一家可靠的 AI 技术供应商或服务提供商至关重要。这些合作伙伴可以为企业提供从技术咨询、方案设计到系统部署和运维的一站式服务，帮助企业快速落地 AI 应用。
• • 注重数据管理和安全 ：企业应建立健全的数据管理体系，加强对数据的收集、存储、处理和分析等环节的管理，确保数据的质量和安全。同时，要遵守相关法律法规，保护用户的隐私和数据安全。
• • 开展试点项目与逐步推广 ：企业在落地 AI 应用时，可以先从一些小规模的试点项目入手，通过实践探索和积累经验，逐步扩大应用范围。这样可以降低项目风险，提高项目的成功率。

行业案例与趋势

• • 零售行业 ：多个零售企业如小商品城、焦点科技、博士眼镜、安克创新等，均在 AI + 电商、AI 智能设备以及 AI + 传统零售等领域有所尝试。AI + 电商领域，跨境电商模式随着 AI 技术的融入，正在改善运营效率，包括语言客服的优化、自动化系统的应用以及更深入的产品分析。这些都帮助跨境电商在降低成本、提高盈利稳定性方面取得实效。
• • 金融行业 ：AI Agent 在金融领域的应用正推动行业变革。例如，BlackRock 的 Aladdin 平台利用 AI 进行投资分析和风险管理，而英智 AI 金融助手则提供全天候客户服务，自动化答疑并提供金融咨询服务。AI 技术在信用评估和信贷审批中通过分析多维数据快速决策，降低风险。
• • 医疗保健行业 ：医疗保健中的 AI Agent 通过充当虚拟健康助手来协助患者。这些 Agent 可以提供医疗信息、回答询问，甚至提醒患者按时服药。这提高了患者的参与度，减轻了医疗保健专业人员的工作负担，使他们能够专注于更关键的治疗任务。在运营方面，医疗保健领域的 AI Agent 有助于管理医院排班、预测患者入院情况，并简化计费和保险理赔等管理任务。它们还可以分析患者数据，在健康问题恶化之前预测并预防，最终改善患者的治疗效果。

结语

企业落地 AI 应用虽然面临着诸多挑战，但只要企业能够制定明确的战略规划，加强技术人才培养与引进，选择合适的合作伙伴，注重数据管理和安全，开展试点项目与逐步推广，并积极借鉴行业成功案例和关注行业发展趋势，就一定能够克服困难，成功落地 AI 应用，从而在数字化时代实现转型升级，提升企业竞争力，创造更大的商业价值。让我们携手共进，共同探索 AI 应用的无限可能，为企业发展注入新的动力。