2025年AI学习所感

发布于:2025-07-01 ⋅ 阅读:(16) ⋅ 点赞:(0)

正和岛AI学习小结

A-方向篇

A1-剑桥博士分享:企业AI转型的驱动力是战略而非技术,同时要分清主次,要定位所在企业的本质是什么:是制造业基因,还是互联网基因,不能本末倒置

A2-陈春花老师分享:AI时代的共生新内涵,技术穿透到认知跃迁,AI不仅仅只是工具,是重构战略,流程,体验的核心驱动力。

A3-用友致远分享到:AI新时代的新职业:数字员工/数字员工主管/AI数据专家/AI业务流程顾问

A4-剑桥博士分享到:AI新时代下的智能组织:重塑人机关系,激活组织活力。企业AI转型的预算30%给到技术,70%给到组织和人

B-落地篇

B1-老师分享到:我们该不该上AI,可以先进行企业AI应用成熟度小测试,如附件PDF B2-老师分享到:我们该不该上AI,经过AI问卷调研后,有针对性的选择AI落地场景

B3-老师分享到:企业上AI时,要弄清以上截图5个问题

B4-老师分享到:如何选择AI厂商

C-建议篇

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C1-360周总分享到:企业要正确认识AI的能力,既不要低估AI的潜力,也不要高估AI的能力。不要追求用一个大模型或智能体解决所有问题,而要用垂直模型和专业智能体解决专业问题。通过分阶段实施,小切口、大纵深,从简单的智能体开始做起,逐步实现从单点优化到流程再造的跨越。

特别需要强调的是:AI转型必须以一线业务人员为主导,让“听得见炮声的人”做决策。此外,AI并不能代替IT系统,而是需要以现有信息化架构为基础,数据作为AI的燃料,企业信息化程度越高,AI转型的成功率也就越高。

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C2-360周总分享到:传统企业面临人员AI能力参差不齐的情况。要顺利推进AI转型,需要培养企业全员的“AI素养”,提升企业“含AI量”。

一方面,要通过培训、实操等方式推动全员用AI、懂AI,尤其要优先提升业务人员的AI应用能力;

一方面,要建立“用中学、干中学”的长效机制,员工在实践中使用AI越多,越知道哪些流程适合用AI优化,哪些不适合,从而精准把握AI的上限和下限。使用AI并不是人类与生俱来的天性,因此可以建立一些AI的考核机制,使员工强化养成使用习惯。

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C3-360周总分享到:确定AI在企业中的应用场景。AI与业务场景深度融合才能发挥能力。在场景选择上,首先要寻找业务中的卡点、堵点、难点、痛点,优先选取企业中无法实现自动化、必须依赖人工操作、流程繁琐、链条长、成本高的场景。

随后判断流程中的卡点与堵点能否通过大模型与智能体解决,以及现有业务系统是否具备数据与知识沉淀基础,最终以实现“效率提升十倍、体验优化十倍、成本降低十倍、人力缩减十倍”为目标,确定AI的具体切入环节。

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C4-360周总分享到:在企业使用AI过程中,同时也要注意信息安全,数据安全,个人隐私等。企业第1步可以使用公有云上的免费AI模型,第2步等企业使用到一定规模时,建议搭建企业自己本地AI服务器,确保数据安全第一。

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C5-360周总分享到:当多个智能体开始时作为帮助员工解决问题的有力工具,在流程中实现单个节点优化和改进,进而取代某个岗位,成为“数字员工”。企业应用AI并深度应用AI,会提高运营效率,降低运营成本。

1: 建议基于外部标杆及行业特点构建和完善自己的AI框架,可以做简单点,但可以持续改善,以下是海信的案例。基于外部成熟的经验,快速复制和导入。

要关注这两类企业的推进进度和最佳实践:美的、TCL、海信等To C制造业,还有一类立讯、歌尔、蓝思、领益。

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2:行业目前成功点:

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C,主要在营销段导入AI比较成功,能实现90%少人化。全球化企业导入飞书等AI会议系统效果显著,可以解决异地协同开会和会议记录的问题。

软件自动编程等一些本身就是与数据、信息打交道的岗位。

我们可以关注外部的通用智能体,选择适合的使用,比如财务、HR、流程、会议等

总体上如果与业务获得相关度高的,应该快速导入。如果只是对内提效,可以看清楚再上,因为可以通过购买快速补齐。这是敢为先和敢为后的区别。

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3:对公司内部的要求

我们的管理层要从传统管理者升级为具备数字化能力的管理者,具体来说,要关注AI对岗位工作方式的颠覆,要思考用AI提升部门的QCD,习惯使用AI工具。数字化能力不是IT部门的事情,是业务部门升级效能的一次变革,所以是业务部门必须拥抱。

公司的数据质量和保存很重要,这个方面IT要作为技术专家主导推进,提前做好数据治理的基础。

内部应该具备能力把外部相对匹配的智能体和内部结合,目前智能体还不太成熟,不可能那么匹配公司的业务,需要和供应商共同解决问题。

AI导入的顺序:业务–>业务流程–>协同方式–>组织管理

4:总结–不要停,不要急。

不停去类似企业学习最佳实践,这样能保持认知更新,也能避免早期浪费和路线错误。

不停使用各种小投入的RPA和AI工具,提升大家对AI的兴趣和认知。

不停做好AI建设的基础工作,不管开什么车,先把路修好,比如数据采集和质量优化

如果影响业务的,一定要急。

外部有较好效果的,一定要急着去学习和复制。


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