麦粉们,AI落地实战进入第六天!
昨天,咱们一起厘清了生成模型与推理模型的差异。但是在企业积极拥抱 AI 的浪潮中,有一个更为紧迫且棘手的问题摆在眼前:如何将学到的 AI 知识有效落地,让 AI 技术真正为企业所用 ?这就需要我们对 AI 应用有更全面、更深入的理解。
而在开启新的深度学习之前,先来个小挑战热热身~老规矩不变,三天内答对全部题目的前三名,就能赢得 20 麦豆 !(答案在昨日[生成模型与推理模型的使用场景有何区别?]中速查~)
AI知识小问答(知识巩固)
1、生成模型最不适合处理以下哪类任务?
A. 撰写产品文案
B. 设计营销海报
C. 解高等数学题
D. 多语言翻译
2、金融公司用AI分析股市趋势并生成投资报告,需优先组合哪两类模型?
A. 视觉大模型+语言模型
B. 推理模型+生成模型
C. 多模态模型+行业模型
D. 通用模型+垂直模型
3、医疗诊断AI能解读CT影像但无法生成患者报告,缺失的是哪种能力?
A. 逻辑推理
B. 多模态融合
C. 流程自动化
D. 文本生成
但其实,选好模型仅仅是万里长征的第一步,真正的挑战还在后头呢!那就是:如何让 AI 从“单点工具”华丽蜕变为“企业级助手”?为了助力大家顺利完成这个挑战,下面就从两大视角,为大家详细拆解 AI 落地路径
组织中AI技术的应用等级划分
1、按能力与场景,组织中AI应用等级划分为:
工具应用
用通用AI工具完成简单重复任务,如OCR文字提取、基础客服问答,适用于行政事务等低专业需求场景,降本增效快。
流程优化
AI嵌入业务流程实现自动化,如供应链预测、物流路径规划、信贷风险评估,提升流程效率与稳定性,覆盖制造、金融等标准化环节。
决策增强
基于多源数据分析辅助决策,如零售选品、医疗诊断、金融投资,通过深度建模提升决策科学性,应对复杂战略场景。
系统自治
AI系统自主决策执行任务,如智能工厂设备协同、自动驾驶物流,适用于高自动化场景,减少人工干预,优化资源配置。
生态重构
AI驱动组织与产业模式变革,如智能商业生态整合、医疗服务协同创新,重塑核心竞争力,引领行业跨领域融合。

2、按照组织中AI技术应用等级可以分为四个阶段:
提示词阶段
为基础应用,通过Prompt工程让大模型将自然语言转化为任务,如文案生成、智能表单填写等场景化服务,能提升效率、降低AI接入门槛,但依赖大模型、定制化能力有限。
知识库阶段
借助向量数据库构建私有知识库,使AI实现特定领域知识精准匹配,结合企业数据和业务需求提供定制化服务,可理解企业规则流程,但构建维护技术门槛高。
模型微调阶段
基于基础模型结合业务数据与需求进行微调优化A|在特定场景表现,如工程咨询公司用大语言模型微调实现报告自动化生成,需一定技术能力和数据积累。
行业模型阶段
开发或应用行业专属模型,基于大量行业数据训练,深度理解行业特点与流程,提供专业化解决方案,如医疗诊断、工程沟通提效,开发难度大、资源投入高,但能形成显著竞争优势。

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