本文深入探討了AI技術(shù)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用現(xiàn)狀與未來潛力，分析了SaaS在中國的發(fā)展挑戰(zhàn)以及智能化轉(zhuǎn)型帶來的業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。通過具體案例和技術(shù)策略解析，為讀者提供了一條明晰的AI項目接觸和實施路徑，旨在幫助企業(yè)把握AI時代的脈搏，開啟智能化新篇章。

在過去五年的數(shù)字化旅程中，我有幸從構(gòu)建面向消費者（2C）的數(shù)字化平臺起步，逐步轉(zhuǎn)型至搭建企業(yè)級系統(tǒng)（2B），并最終借助人工智能工具為企業(yè)的數(shù)字化產(chǎn)品注入新動力（AI-CMS）。在這一過程中，我深切體會到數(shù)字化浪潮以及AI的前沿動態(tài)，既感到興奮，也不免有些憂慮。

自2023年以來，人工智能的熱潮愈發(fā)洶涌，但隨著時間的推移，我也明顯感受到AI技術(shù)在實際應(yīng)用中的落地仍處于成長階段。目前，工業(yè)級AI的應(yīng)用往往還停留在數(shù)據(jù)信息化和統(tǒng)計分析的層面，尚未能與產(chǎn)品流程實現(xiàn)深度整合。此外，AI技術(shù)的成本依然居高不下，這可能會限制其在某些領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

一、企業(yè)數(shù)字化與AI的關(guān)系

1. 企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用AI的現(xiàn)狀-拿營銷AI舉例

探討企業(yè)數(shù)字化的演進(jìn)與AI的關(guān)系，需要拿典型產(chǎn)品和具體場景舉例?？傮w來說，當(dāng)前階段的市場AI應(yīng)用中，大模型是用來講產(chǎn)品故事的，小模型才實現(xiàn)快速變現(xiàn)和營收。在企業(yè)數(shù)字化產(chǎn)品的諸多模塊中，數(shù)字營銷是最早擁抱AI的領(lǐng)域。

數(shù)字營銷與AI融合中，AI助手和客服已經(jīng)取得了顯著的成效。例如，AI社群小助手在私域社群運營中扮演著不知疲倦的角色，它能夠自動發(fā)送歡迎語、早報，以及執(zhí)行各種日常營銷任務(wù)。而AI客服則能夠提供一對一的個性化聊天服務(wù)，與顧客建立親密的溝通，一旦檢測到顧客的購買意向，便能及時發(fā)送相關(guān)的購買鏈接。

這些應(yīng)用不僅提升了顧客滿意度，還通過精準(zhǔn)的個性化推薦，進(jìn)一步提高了顧客的忠誠度，驗證了AI帶來的生產(chǎn)力革新。

2. 企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用AI的未來潛力

展望未來，還是拿數(shù)字營銷的AI未來發(fā)展舉例。隨著大模型AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，它將成為數(shù)字營銷的重要推動力，甚至可以說數(shù)字營銷的盡頭是AI營銷。

未來，所有的廣告平臺都可能利用AI來制作廣告，進(jìn)行A/B測試，品牌也能夠通過AI和算法為用戶推薦量身定制的產(chǎn)品。

此外，未來的數(shù)字營銷將更加注重為用戶提供個性化內(nèi)容。無論是面向企業(yè)（2B）還是消費者（2C），品牌都將利用數(shù)據(jù)和智能技術(shù)更準(zhǔn)確地把握用戶喜好，創(chuàng)造更加細(xì)分的個性化內(nèi)容，從而提升品牌影響力和顧客忠誠度。

二、挑戰(zhàn)與機(jī)遇

1. 追溯軟件服務(wù)（SaaS）在中國的發(fā)展

數(shù)字營銷的發(fā)展從線索整合到CRM系統(tǒng)，再到平臺化，經(jīng)歷了SaaS這一重要階段。在中國，SaaS的發(fā)展面臨著特定的挑戰(zhàn)-數(shù)字化轉(zhuǎn)型或Saas軟件本身就是為高利潤企業(yè)準(zhǔn)備的，企業(yè)有足夠的利潤才能使用軟件來提升企業(yè)的效率，只是這件事在中國，高利潤企業(yè)都是央國企，而央國企對于軟件的需求是非市場化，因此標(biāo)準(zhǔn)化的Saas在中國很難發(fā)展，但AI不一樣。

2. AI的機(jī)會

在我看來，AI代表一種新的軟件模式，結(jié)合人工智能具備很強(qiáng)的個性化能力，滿足中國2B市場需求，而且成本會越來越低廉。一旦AI軟件的開發(fā)模式趨于成熟，市場機(jī)會很大。

三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化轉(zhuǎn)型的不同

1. 企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型：從第三方執(zhí)行到企業(yè)自建

在企業(yè)轉(zhuǎn)型的執(zhí)行策略上，我們看到了從依賴第三方服務(wù)到企業(yè)自主構(gòu)建技術(shù)的轉(zhuǎn)變。

1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型：外包至第三方

傳統(tǒng)企業(yè)往往缺乏跨領(lǐng)域的計算機(jī)技術(shù)能力，自建技術(shù)團(tuán)隊不僅成本高昂，而且成效難以衡量。因此，企業(yè)傾向于利用第三方服務(wù)以節(jié)約成本并獲取更專業(yè)的技術(shù)支持。

2）智能化轉(zhuǎn)型：企業(yè)自主主導(dǎo)

在中國B2B服務(wù)市場，盡管SaaS解決方案尚未普及，但隨著智能代理技術(shù)的發(fā)展，預(yù)計企業(yè)將越來越多地在內(nèi)部團(tuán)隊中進(jìn)行模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)處理，特別是在特定的垂直和B2B應(yīng)用場景中。

2. 智能化轉(zhuǎn)型影響：加速反饋循環(huán)

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，大數(shù)據(jù)分析的效率受限，需要經(jīng)過咨詢、調(diào)研、數(shù)據(jù)處理和分析等多個階段，才能提煉出對業(yè)務(wù)有價值的信息。

相比之下，智能化轉(zhuǎn)型通過AI技術(shù)顯著提高了決策效率，使數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策變得更加關(guān)鍵。企業(yè)必須重視數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用，以提升決策的速度和準(zhǔn)確性。

然而，這一過程中也面臨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)。當(dāng)前的數(shù)字化技術(shù)往往缺乏整合，導(dǎo)致供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流無法有效連接。此外，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)也是企業(yè)必須嚴(yán)肅對待的問題。

3. 轉(zhuǎn)型的作戰(zhàn)方式：從業(yè)務(wù)孤島到AI的整合作戰(zhàn)

轉(zhuǎn)型的作戰(zhàn)方式：從孤立的業(yè)務(wù)單元到AI整合 數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往關(guān)注于解決孤立的業(yè)務(wù)問題，通過CRM、CMS、大數(shù)據(jù)、CDP等系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和業(yè)務(wù)協(xié)同。

而智能化轉(zhuǎn)型則利用AI優(yōu)化整個供應(yīng)鏈管理和生產(chǎn)流程，自動理解和連接業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)企業(yè)協(xié)同，無需跨部門協(xié)調(diào)，即可提升企業(yè)運營效率。

盡管如此，人才需求的挑戰(zhàn)依然存在。AI時代需要能夠理解并整合不同流程的跨界人才，以提升效率而不犧牲用戶體驗。什么都懂一點的產(chǎn)品經(jīng)理可能更有優(yōu)勢。

當(dāng)然，還有一種可能的解決方案是利用大型模型取代產(chǎn)品經(jīng)理的角色，自主實現(xiàn)AI的落地。這些模型在理解場景指令和工具能力后，能夠整合OCR、TTS、ASR等傳統(tǒng)工具，降低新技術(shù)應(yīng)用的成本。

4. 轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新模式：從“抄作業(yè)”到“AI DIY”。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是抄作業(yè)模式，產(chǎn)品經(jīng)理通過市場調(diào)研和競品分析來設(shè)計流程，這通常導(dǎo)致產(chǎn)品功能常規(guī)化，通常為了效率而犧牲了2B產(chǎn)品的用戶體驗。

智能化轉(zhuǎn)型則激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新，AI提高了企業(yè)軟件服務(wù)的調(diào)試效率和穩(wěn)定性，做到更個性化DIY，推動軟件更好地服務(wù)于生產(chǎn)業(yè)務(wù)。借助AI，2B的軟件產(chǎn)品也有好的體驗，更貼合生產(chǎn)力和企業(yè)協(xié)同的需求，從而在市場中獲得競爭優(yōu)勢。

但挑戰(zhàn)依然存在，尤其是在企業(yè)協(xié)同方面。AI是否能夠促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部的協(xié)作和溝通，與組織文化和團(tuán)隊建設(shè)緊密相關(guān)。雖然，AI協(xié)作工具/平臺能夠提高團(tuán)隊間的交流和信息共享效率，打破部門間的隔閡，提升協(xié)同創(chuàng)新的能力。然而，Saas軟件面臨的中國市場問題依然存在，企業(yè)規(guī)章制度的約束和舊制度的打破需要自上而下的改革和創(chuàng)新。

四、接觸AI項目的步驟

對于那些渴望嘗試AI但不知從何開始的企業(yè)，建議先保持觀望并積極學(xué)習(xí)，等待技術(shù)進(jìn)一步成熟。大部分企業(yè)實現(xiàn)的AI還止步在RAG階段（高效檢索系統(tǒng)）

企業(yè)級AI服務(wù)的精髓在于在通用的大型模型基礎(chǔ)上進(jìn)行定制化的“二次開發(fā)”和“二次訓(xùn)練”。雖然當(dāng)前的大型模型在技術(shù)上已經(jīng)取得了突破，但它們在業(yè)務(wù)應(yīng)用上的影響尚未完全顯現(xiàn)。企業(yè)需要更強(qiáng)大的大模型算法來推動業(yè)務(wù)發(fā)展。

當(dāng)前階段企業(yè)業(yè)務(wù)想要探索AI，建議的可執(zhí)行策略是：效果預(yù)測 > 選擇模型 > 模型訓(xùn)練。具體步驟：

1. 效果預(yù)測：利用現(xiàn)有的LLM API和RAG技術(shù)輕量化搭建一個demo，把本地數(shù)據(jù)存在RAG里，然后評估效果。
2. 模型選擇：對于開源模型，可以選擇經(jīng)過驗證的模型，如BERT或GPT系列。閉源模型可以嘗試市場上已有的成熟產(chǎn)品。
3. 模型訓(xùn)練：測試集就是考試題，可以理解為針對垂直業(yè)務(wù)自己出若干道考試題，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計和實施一系列針對性的測試，以評估模型的性能和適用性。