飛象原創(chuàng)（源初/文）近年來，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展已成為推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要動力之一。隨著數(shù)字化和智能化的浪潮席卷各行各業(yè)，人工智能技術(shù)在企業(yè)級市場中的應(yīng)用不斷拓展，其帶來的變革潛力和創(chuàng)新機會令人矚目。然而，盡管人工智能擁有廣闊的前景，企業(yè)在實際應(yīng)用過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。技術(shù)實現(xiàn)的復(fù)雜性、戰(zhàn)略規(guī)劃的不足、人才短缺、以及對市場需求的適應(yīng)性等問題，依然制約著人工智能的全面落地和應(yīng)用。
能力欠佳，場景落地難
在企業(yè)級市場，人工智能技術(shù)的應(yīng)用雖然取得了一定的成果，但仍面臨著許多挑戰(zhàn)。一方面人工智能展現(xiàn)出了強大的能力，但企業(yè)往往首先要解決場景識別的問題。由于人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景實在太多，很多企業(yè)不知道從何下手，也搞不清楚哪些場景真正有價值，哪些場景適合當前的業(yè)務(wù)需求。沒有系統(tǒng)化的規(guī)劃，結(jié)果就是投入不少，產(chǎn)出卻差強人意。
人工智能技術(shù)涉及多個方面，包括數(shù)據(jù)采集、處理、建模和訓(xùn)練等多個環(huán)節(jié)。企業(yè)在選擇和部署人工智能解決方案時，常常需要考慮多平臺、多廠商之間的協(xié)作和兼容問題，這增加了技術(shù)實施的難度。此外，整體解決方案的設(shè)計復(fù)雜度高，很多企業(yè)面臨系統(tǒng)集成困難、成本高企等問題，導(dǎo)致人工智能項目的實施難度加大，效果難以迅速體現(xiàn)。
此外，還有一個老生常談的問題：人才短缺。人工智能再強，也得靠人來推動。人工智能項目的成功不僅依賴于技術(shù)的實現(xiàn)，更離不開專業(yè)化人才的支持。然而，當前許多企業(yè)在技術(shù)人才儲備方面存在較大差距，缺乏足夠的跨學(xué)科技術(shù)團隊和能夠驅(qū)動人工智能項目的高層管理者。同時，現(xiàn)有的組織架構(gòu)和管理體系往往無法支持人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用和跨部門協(xié)作，影響了技術(shù)的落地與推進。
數(shù)據(jù)的重要性也不可忽視。然而數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性仍是許多企業(yè)在應(yīng)用人工智能過程中面臨的難題。數(shù)據(jù)收集、清洗和標注等環(huán)節(jié)的時間成本高且存在一定的質(zhì)量隱患，影響了人工智能模型的訓(xùn)練效果。與此同時，人工智能技術(shù)的更新迭代速度非�？欤夹g(shù)供給的不穩(wěn)定性也是企業(yè)面臨的另一大挑戰(zhàn)。企業(yè)在選擇人工智能解決方案時需要慎重考慮技術(shù)的可持續(xù)性，但也導(dǎo)致在選擇技術(shù)方案時容易戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，生怕今天的選擇明天就“過時”了。
構(gòu)建“場景圖譜”，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
要應(yīng)對這些問題，企業(yè)可以通過構(gòu)建“場景圖譜”梳理高價值場景開始，根據(jù)場景的價值度和落地可行性制定優(yōu)先級部署策略。在評估場景時，企業(yè)應(yīng)考慮場景的戰(zhàn)略價值、可行性以及市場需求，制定詳細的場景部署計劃。通過這種科學(xué)的規(guī)劃，企業(yè)能夠有效地識別出具有最高投資回報的應(yīng)用場景，優(yōu)先實施，確保早期階段能獲得顯著的效果。
技術(shù)架構(gòu)的設(shè)計是人工智能項目成功的關(guān)鍵之一。企業(yè)應(yīng)選擇開放性、標準化的技術(shù)架構(gòu)，并確保架構(gòu)的靈活性和可擴展性，以便應(yīng)對未來的技術(shù)變革和業(yè)務(wù)需求的變化。統(tǒng)一的技術(shù)平臺不僅能夠支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，還能夠通過分層架構(gòu)優(yōu)化資源配置，減少系統(tǒng)之間的技術(shù)壁壘。同時，企業(yè)應(yīng)關(guān)注算力、算法與數(shù)據(jù)三者之間的協(xié)同，構(gòu)建高效的技術(shù)支撐平臺，確保項目實施的高效性和長期可持續(xù)性。
當然，推動人工智能項目成功的核心還是人才。說到底，技術(shù)再強也離不開人來用。企業(yè)可以通過引進外部專業(yè)人才和內(nèi)部培訓(xùn)結(jié)合的方式，組建一支跨學(xué)科的團隊。不僅如此，打破部門之間的壁壘，加強跨部門協(xié)作，也是必不可少的。只有擰成一股繩，人工智能的潛力才能真正釋放出來。
技術(shù)方案設(shè)計需要遵循開放性和標準化原則，通過統(tǒng)一的技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理和標準體系，實現(xiàn)系統(tǒng)的靈活擴展和長期演進。同時，企業(yè)需要構(gòu)建科學(xué)的人才培養(yǎng)體系，包括引入和培養(yǎng)人工智能技術(shù)人才，優(yōu)化組織架構(gòu)以支持跨部門協(xié)作。
數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全性是人工智能項目成功的基礎(chǔ)。企業(yè)應(yīng)建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理體系，規(guī)范數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲和標注流程，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和高可用性。此外，企業(yè)還應(yīng)采取差分隱私、數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)手段，確保在數(shù)據(jù)使用過程中符合。
企業(yè)級人工智能案例涌現(xiàn)
目前，人工智能已經(jīng)在一些企業(yè)級領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了落地賦能。
例如在一貫推動數(shù)字化技術(shù)升級的金融領(lǐng)域，某大型銀行構(gòu)建了包含算力、算法和數(shù)據(jù)三大核心的千億級金融大模型，形成了“1+X”應(yīng)用范式。通過智能中樞支持復(fù)雜場景的任務(wù)感知和決策，賦能20多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。例如，遠程銀行領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)座席服務(wù)效率提升18%，信貸報告擬稿和風險評估的準確性大幅提高。
在工業(yè)制造領(lǐng)域，某鋼鐵集團通過一站式、低門檻的人工智能工具鏈和零代碼開發(fā)套件，實現(xiàn)了涵蓋全流程的智能化場景應(yīng)用。該模型覆蓋焦化、煉鐵等九個專業(yè)場景，使生產(chǎn)效率提升20%，質(zhì)量分析效率提升60%，顯著降低了開發(fā)與運營成本。
未來，人工智能將在更多行業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)深度融合。然而，為確保人工智能的長期價值，企業(yè)需要進一步推動跨行業(yè)協(xié)作，通過與高校、科研機構(gòu)合作，加速技術(shù)創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化，形成開放的生態(tài)體系。以標準化為基礎(chǔ)，建立統(tǒng)一的技術(shù)框架和數(shù)據(jù)治理體系，推動企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的規(guī)�；l(fā)展。
人工智能可以成為企業(yè)的“成長外掛”，關(guān)鍵就在于如何科學(xué)規(guī)劃、合理布局。只要策略得當，人工智能一定能夠在企業(yè)級市場中大展拳腳，為社會經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入更多活力。
