飛象原創(chuàng)（源初/文）近年來，人工智能技術的飛速發(fā)展已成為推動企業(yè)轉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)，人工智能技術在企業(yè)級市場中的應用不斷拓展，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)在實際應用過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。技術實現(xiàn)的復雜性、戰(zhàn)略規(guī)劃的不足、人才短缺、以及對市場需求的適應性等問題，依然制約著人工智能的全面落地和應用。
能力欠佳，場景落地難
在企業(yè)級市場，人工智能技術的應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。由于人工智能技術的應用場景實在太多，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)務需求。沒有系統(tǒng)化的規(guī)劃，結果就是投入不少，產(chǎn)出卻差強人意。
人工智能技術涉及多個方面，包括數(shù)據(jù)采集、處理、建模和訓練等多個環(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，這增加了技術實施的難度。此外，整體解決方案的設計復雜度高，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)在技術人才儲備方面存在較大差距，缺乏足夠的跨學科技術團隊和能夠驅動人工智能項目的高層管理者。同時，現(xiàn)有的組織架構和管理體系往往無法支持人工智能技術的深度應用和跨部門協(xié)作，影響了技術的落地與推進。
數(shù)據(jù)的重要性也不可忽視。然而數(shù)據(jù)的質量和可用性仍是許多企業(yè)在應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量隱患，影響了人工智能模型的訓練效果。與此同時，人工智能技術的更新迭代速度非�？�，技術供給的不穩(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的可持續(xù)性，但也導致在選擇技術方案時容易戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，生怕今天的選擇明天就“過時”了。
構建“場景圖譜”，提升數(shù)據(jù)質量
要應對這些問題，企業(yè)可以通過構建“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用場景，優(yōu)先實施，確保早期階段能獲得顯著的效果。
技術架構的設計是人工智能項目成功的關鍵之一。企業(yè)應選擇開放性、標準化的技術架構，并確保架構的靈活性和可擴展性，以便應對未來的技術變革和業(yè)務需求的變化。統(tǒng)一的技術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優(yōu)化資源配置，減少系統(tǒng)之間的技術壁壘。同時，企業(yè)應關注算力、算法與數(shù)據(jù)三者之間的協(xié)同，構建高效的技術支撐平臺，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)人才和內部培訓結合的方式，組建一支跨學科的團隊。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。
技術方案設計需要遵循開放性和標準化原則，通過統(tǒng)一的技術架構、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)需要構建科學的人才培養(yǎng)體系，包括引入和培養(yǎng)人工智能技術人才，優(yōu)化組織架構以支持跨部門協(xié)作。
數(shù)據(jù)質量與安全性是人工智能項目成功的基礎。企業(yè)應建立統(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)的高質量和高可用性。此外，企業(yè)還應采取差分隱私、數(shù)據(jù)脫敏等技術手段，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)級領域實現(xiàn)了落地賦能。
例如在一貫推動數(shù)字化技術升級的金融領域，某大型銀行構建了包含算力、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”應用范式。通過智能中樞支持復雜場景的任務感知和決策，賦能20多個業(yè)務領域。例如，遠程銀行領域實現(xiàn)座席服務效率提升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)領域實現(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、科研機構合作，加速技術創(chuàng)新與成果轉化，形成開放的生態(tài)體系。以標準化為基礎，建立統(tǒng)一的技術框架和數(shù)據(jù)治理體系，推動企業(yè)智能化轉型的規(guī)�；l(fā)展。
人工智能可以成為企業(yè)的“成長外掛”，關鍵就在于如何科學規(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)濟高質量發(fā)展注入更多活力。
