整个春节，大家谈的都是deepseek。
然后，你可能看到了豆包、可灵、KIMI、文心一言....
AI究竟鞥帮企业多少忙？ 成本收益如何？多大的机会、多大的成本付出？
在整个如何低增长高不确定性的外部环境中，中小企业如何将AI落地，真真取得好的效果呢？
我们一起交流一下。
上、AI落地的困惑两大难题
企业如何落地AI，成了许多管理者绕不开的话题。这里面最困惑是两个问题：一个是，AI该用在哪儿？怎么评估场景的价值？另一个是，用起来之后，怎么让团队持续摸索出方法，把AI真正用出效果？
任何新技术的诞生和发展都需要一个过程。大家想想，AI真正火起来，从ChatGPT问世到现在，也只有两年时间。微信支付、移动支付以及云计算等技术都用了五六年才成为大众化的产品，所以AI的发展速度已经很快了，大家先不要焦虑，现在还是个非常早期、日新月异的阶段。
在这个过程中，尤其是企业场景，由于之前已经有非常严谨的工作流程和方法，使用AI时会面临更多的挑战。
衡量一个AI场景的价值，用的是四个数的乘积：第一个是人数，第二个是单位时间的用人成本，第三个是使用频率，第四个是单次效能节约的时间。
上面任何一个数字的提升都会成倍成倍地增加前面场景的总价值。
首先，人数，也就是说，在企业中，这个应用场景能覆盖到的人越多，其场景价值就越大。举个例子，得到是一家内容企业，那么内容企业最常用的场景是什么呢？肯定就是文字工作，写各种文案。所以在我们公司内部，最先落地的AI应用就是错别字检查。这是因为这个场景涉及的人数特别多，不管是内容还是运营还是产品，都涉及到写很多文档。那如果一个AI应用场景可以被公司150人使用，而另一个只能被三五个专业人士使用，显然前者的场景价值更大。延伸说一句，第一个应用，一定不要先做那种只给老板或者几个高管使用的场景。
其次，单位时间的用人成本。这个概念很容易理解，就是覆盖到的人群的平均工资。比如，如果你用你的月薪除下来，可以算出你的小时工资是80元，那么你这个人的单位时间的用人成本就是80元。这个数字就可以代入到公式里。
再次，使用频率。比如，你是每天多次使用AI，还是只使用一次，还是一个星期或者一年使用一次？这之间的差别非常大。每天使用一次的AI场景，其价值就是每年使用一次的365倍。
最后，单次效能的节约时间，这个特别好理解，就是之前这个活儿需要五个小时，现在只需要一个小时了。就像我刚才提到的，因为你有了单次的用人成本。还拿刚才得到里的找错别字场景举例子，之前的情况是内容同事要提交文档给总编室专家审核，如果出现错别字，就意味着老师们要把文稿打回去，或者自己上手改，这中间都非常耗费同事精力。但是如果AI能把这件事情做了，哪怕正确率只有90%，也极大地提升了总编室老师和内容同事的流程，节约的时间都可以代入公式算出来。
另外，AI在解决问题时，越是细节和精确的问题，AI的表现就越好。因此，不要指望AI解决所有问题，而是要在它擅长的领域给予准确的指令。因为你给出的指令足够明确，它就知道该如何达到优秀的标准。。因此，在企业中应用AI时，在想事情的时候，应该有宏大的愿景，但执行时要从小处着手。在这个过程中，你对AI与公司业务的结合会有更深入的理解。此外，还有一个特别需要注意的细节，就是要将AI工具放在公司最便捷的位置。
下，AI落地要点、重点难点及创新点。
一、要点
1、应用场景选择：
中小型企业应优先选择有数据、数据质量好、见效快以及具备一定容错空间的应用场景作为AI落地的切入点。
2、数据整理与模型训练：
清洗整理出可用于AI训练的数据，并结合相应业务的专业知识和经验，提取有价值的特征加入到模型训练过程中。
3、技术选型：
根据企业实际需求选择合适的AI技术，如机器学习、深度学习等，并确保技术的可行性和可维护性。
4、借助外力解决战略规划难题
中小企业应借助外部专业机构或咨询公司的力量，制定清晰的数字化转型战略规划。
加强管理层的数字化意识培养，制定明确的战略目标，并通过有效的沟通和激励机制推动全员参与转型。
5、利用数据驱动业务数字化
a加强数据治理，提升数据质量，探索数据在业务协同、流程优化、决策支持等方面的应用。
b政府应完善相关政策，支持中小企业利用数据驱动数字化转型。
中小企业应优先选择SaaS产品，这类产品具有成本低、风险低、扩展性强的特点。
根据企业核心需求和业务阶段，选择合适的SaaS产品，推动数字化生产、管理和营销的升级。
6、应用低风险、低成本的数字化工具
二、重点
1、业务需求与AI技术的融合：
深入理解业务需求，将AI技术与实际业务场景相结合，确保AI应用能够解决实际问题。
2、算法与模型的优化：
针对具体应用场景，不断优化算法和模型，提高AI应用的准确性和效率。
3、跨部门协作：
AI应用往往涉及多个部门，需要加强跨部门协作，确保项目的顺利推进。
4、场景聚焦：
集中资源在关键业务场景应用 AI，如电商企业的精准营销、制造企业的智能生产等，避免盲目追求大而全的应用，以快速取得可见的业务成果。
5、成本控制：
在 AI 落地过程中，严格控制硬件采购、软件授权、人员培训等成本，可采用云计算等按需付费的模式，降低前期投入成本，提高资源利用效率。
6、与现有系统集成：
确保 AI 系统能与企业现有的信息系统，如 ERP、CRM 等无缝集成，实现数据共享和业务流程的顺畅衔接，避免形成新的信息孤岛。
7、提升员工接受度：
通过培训和沟通，让员工了解 AI 的价值和作用，消除对新技术的恐惧和抵触情绪，鼓励员工积极参与和配合 AI 项目的实施。
三、难点
1、数据获取与处理：
中小型企业往往面临数据质量不高、数据量不足等问题，这增加了AI应用落地的难度。
2、技术与人才短缺：
中小型企业可能缺乏专业的AI技术人才，同时难以承担高昂的技术研发成本。
3、安全与合规：
在AI应用过程中，需要确保数据的安全性和合规性，避免数据泄露和隐私侵犯等问题。
4、战略规划与认知重视
中小企业管理层对数字化转型的重要性认识不足，缺乏清晰的转型战略规划，导致转型方向不明。
部分企业盲目跟风，选择不适合自身的数字化工具，导致资源浪费。资金与技术瓶颈
数字化转型需要大量资金投入，而中小企业资金有限，难以承担高昂的成本。
技术基础设施薄弱，缺乏现代化的硬件设备和软件系统支持。
四、创新点
1、技术创新：
探索新的AI技术和算法，如生成式AI、强化学习等，以提高AI应用的性能和效果。
2、模式创新：
通过与其他企业、科研机构等合作，共同开发AI应用，降低研发成本，提高创新能力。
3、业务创新：
利用AI技术推动业务创新，如开发新的产品、优化业务流程等，以提高企业的竞争力和市场份额。
五、具体实施建议
1、明确目标：
中小型企业应明确AI应用的目标和期望效果，以便有针对性地选择合适的AI技术和应用场景。
2、逐步推进：
遵循由易到难、迭代升级的策略，先从简单的应用场景入手，逐步扩展到更复杂的场景。
3、加强培训：
加强员工对AI技术的培训和教育，提高员工的数字化素养和创新能力。
4、建立合作：
与云厂商、技术公司或研究机构等专业合作伙伴建立合作关系，以寻求更多资金、技术和资源等方面的支持。
