自從AI興起，不少人都開始創(chuàng)業(yè)或者自己做大模型。但有成功就有失敗，而這些失敗的原因，如何避免？這篇文章，作者給到了自己的看法，供大家參考。

你是否曾經(jīng)懷疑過，為什么一些企業(yè)能夠成功落地大模型，而另一些卻舉步維艱？

是什么關(guān)鍵因素在決定著大模型項目的成??？

今天，我們將深入探討這五大要素，揭示背后的秘密。

業(yè)務(wù)人員的積極參與

對AI能力的認知

業(yè)務(wù)團隊的編程能力

從小處著手

高層的耐心和支持

第一，業(yè)務(wù)人員的積極參與

在任何AI項目中，業(yè)務(wù)人員的積極參與都是至關(guān)重要的。

業(yè)務(wù)人員是項目的推動者和落地者，他們對業(yè)務(wù)流程的深刻理解和對項目目標的明確認識，能夠有效地引導(dǎo)項目的方向。

積極的業(yè)務(wù)人員不僅能提出實際需求，還能在項目實施過程中提供持續(xù)的反饋和改進建議，確保項目能夠真正解決業(yè)務(wù)問題。

比如，一家零售企業(yè)在實施大模型項目時，業(yè)務(wù)人員可以通過詳細描述銷售和庫存管理的具體需求，幫助技術(shù)團隊設(shè)計出更符合實際業(yè)務(wù)需求的模型。同時，他們還能在模型應(yīng)用過程中不斷反饋使用效果，提出優(yōu)化建議，確保模型的實際應(yīng)用價值。

第二，對AI能力的認知

許多企業(yè)在實施大模型項目時，往往低估了AI技術(shù)的復(fù)雜性和潛力。

企業(yè)需要了解AI不僅僅是簡單的自動化工具，而是能夠提供深度分析和預(yù)測的強大助手。

以下是企業(yè)在認知AI能力時需要考慮的幾個方面：

AI的潛力與局限性：AI的效果依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型設(shè)計，如果數(shù)據(jù)不完整或模型設(shè)計不合理，AI的輸出可能會有偏差。

AI的應(yīng)用場景：不同的業(yè)務(wù)場景對AI的需求和應(yīng)用方式有所不同。例如，在制造業(yè)中，AI可以用于設(shè)備故障預(yù)測和生產(chǎn)優(yōu)化；在金融行業(yè)，AI可以用于風險評估和欺詐檢測；在醫(yī)療領(lǐng)域，AI則可以輔助診斷和個性化治療。企業(yè)需要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點，選擇適合的AI應(yīng)用場景，才能充分發(fā)揮AI的價值。

AI的技術(shù)生態(tài)：AI技術(shù)發(fā)展迅速，企業(yè)需要了解當前主流的AI技術(shù)和工具，包括深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等。同時，了解AI技術(shù)的最新進展和趨勢，保持技術(shù)前沿，可以幫助企業(yè)在市場競爭中占據(jù)有利位置。

第三，業(yè)務(wù)團隊的編程能力

在項目推進過程中，業(yè)務(wù)團隊如果具備一定的編程能力，將大大提高項目的效率和成功率。

編程能力不僅能幫助業(yè)務(wù)人員更好地理解技術(shù)實現(xiàn)，還能在項目中起到橋梁作用，縮短業(yè)務(wù)需求與技術(shù)實現(xiàn)之間的距離。

這種跨界能力，使得業(yè)務(wù)團隊能夠更加靈活地應(yīng)對項目中的各種挑戰(zhàn)和變化。

第四，從小處著手

大模型項目往往復(fù)雜且龐大，因此從小處著手是成功的關(guān)鍵之一。

通過選擇一個具體且可控的小項目進行試點，企業(yè)可以積累經(jīng)驗，驗證技術(shù)可行性，并逐步擴展規(guī)模。這種循序漸進的方法不僅降低了風險，還能為后續(xù)的大規(guī)模實施奠定堅實的基礎(chǔ)。

舉個例子：一家物流公司在引入大模型時，可以先選擇一個小型配送中心作為試點，進行需求預(yù)測和優(yōu)化調(diào)度的模型應(yīng)用。通過這個試點項目，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)問題、積累經(jīng)驗，為全面推廣提供有價值的參考和指導(dǎo)。

第五，高層的耐心和支持

大模型項目的實現(xiàn)過程復(fù)雜且耗時，短期內(nèi)可能難以見到顯著效果。

因此，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要具備足夠的耐心和遠見，支持項目團隊渡過初期的困難階段，直到項目開始展現(xiàn)出實際價值。

老板的耐心和支持，不僅能夠提供必要的資源保障，還能提升團隊的士氣和信心。

如果缺乏支持會導(dǎo)致：

資源不足：項目難以為繼，無法實現(xiàn)預(yù)期目標。

決策延誤：項目進展受阻，延誤甚至失敗。

士氣低落：團隊士氣低落，影響項目推進效率。

因此，摒棄短期的追求，全力保障資源、推動決策和提升士氣，這是企業(yè)落地大模型項目的內(nèi)部挑戰(zhàn)。

最后的話

成功落地大模型并非易事，它需要業(yè)務(wù)人員的積極參與、對AI能力的深刻認知、業(yè)務(wù)團隊的編程能力、從小處著手的策略以及高層的耐心和支持。這五大要素相輔相成，缺一不可。

通過深入理解和應(yīng)用這些關(guān)鍵要素，企業(yè)才能在大模型項目中取得真正的成功，實現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。

希望能給你帶來一些啟發(fā)。

作者：柳星聊產(chǎn)品，*：柳星聊產(chǎn)品

本文由 @柳星聊產(chǎn)品 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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