兰德智库报告揭示，尽管企业领导者普遍认可AI技术，甚至在AI浪潮中倍感焦虑，但逾八成的企业AI项目仍以失败告终。报告指出，失败主因在于对AI的认知偏差与不当应用场景。
本文将基于多年服务企业的经验，结合与企业管理者的深入交流，分享如何针对业务场景精准匹配AI部署方案，助您摆脱AI焦虑。欢迎留言探讨！
（一）企业业务对AI的需求
相较于个人，企业尤其是大中型企业，构成了庞大复杂的生态系统。其业务场景丰富多元，人员结构多样且职责分工精细，因此对人工智能（AI）的应用需求存在显著差异。
参考汽车智能驾驶的六级划分，我将企业的AI应用程度同样划分为六个等级。值得注意的是，企业内部往往并存着从L0到L5的所有AI应用层级。
通常，企业人员大致可分为管理者、专业人员和一线作业员工。管理类工作的不确定性最高，专业人员次之，而一线作业员工的工作则要求高度确定性。这种工作职责确定性程度的差异，导致三类人员对AI的需求存在显著区别，因而催生不同的应用场景。
企业对AI应用需求的场景化差异直接影响部署时的模型选择与系统集成方式，是AI部署的关键考量因素。
（二）常见企业AI业务场景与相应AI技术方案
根据企业具体业务场景，提炼出八大类典型AI应用场景，并将每类场景按工作确定性和AI应用程度等级映射到二维坐标中。详见下图。
图示的工作确定性与应用等级划分仅供参考，不同类型的企业及具体业务需结合实际情况进行具体分析与判断。从分布情况可见，企业的AI应用场景呈现以下显著特征：
1.企业业务从管理、技术到一线，工作的确定性越来越高，带来对AI的应用程度逐级提升。尤其在一线业务层面，通常必须达到L3及以上的AI应用才能产生实际的业务价值。
2.随着AI应用程度的提高，对其输出确定性的要求也相应提升，即整个系统的可靠性要求亦随之提升。
3.一线业务场景往往重复性高且非常具体。通常需要基于历史数据训练专用模型，并将AI应用集成到现有系统或设备中。
4.工程技术类业务场景通常涉及领域知识，采用垂直领域模型或专家系统更为适宜。
5.管理类业务场景通常以内容为核心，可以通过接入通用AI大模型拓展思路，辅助输出。
各类业务场景的具体定义与实际案例，详见下表。
（三）企业AI部署建议
企业的AI应用需精准定位具体业务问题，深入剖析相关业务场景特点及对AI需求，明确AI应用等级与确定性等要求。基于精准的分析结论，选择适配的AI技术方案——无论是通用大模型、行业模型、机器学习、自然语言处理还是计算机视觉等工具，确保其与业务目标深度契合。唯有如此，企业方能高效达成预期业务成果，提升运营效能、降低成本或增强市场竞争力，从而实现AI核心价值。
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