在AI时代,我们要做什么准备?

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站 搜索
在AI时代,我们要做什么准备?
3453点击    2025-01-20 10:09

前面一篇文章从供给侧的视角谈人工智能企业的发展方向,今天这篇主要从使用者的角度,谈一谈在AI时代我们要做什么准备。


一、企业客户需要什么样的AI能力


这个话题很类似于“企业客户需要什么样的数字化能力”。熟悉我的小伙伴都知道,我的态度一贯是:企业客户,尤其是规模较大的企业客户,需要定制化的数字化能力。


我的逻辑是这样的:


对于企业客户来说,那些通用性的工具类能力,比如像考勤、邮件、会议等,可以直接买产品或者标准化服务;


但如果企业客户将数字化能力视为自身核心竞争力的组成部分,那就很难允许这种能力是产品化的,能被竞争对手复制或移植过去。


在现实中的使用场景里,企业客户的数字化能力往往是工具类产品和定制化开发的组合,而定制化部分与标准化产品的对接,也只能是定制化的。


到了AI时代,情况是类似的:标准化通用性强的AI能力可以是产品,而与企业具体流程和应用相关的AI能力,尤其是涉及落地执行,需要与存量的设施互通互动,主要得靠“按需定制,以变应变”的AI能力。


是的,无论数字化能力是否包括AI因素,都需要适应变化,为企业提供其所需的支撑能力。完全指望标准化的方式去解决,恐怕黄花菜都凉了。


个人客户面对产品时只有选择权,而企业客户可以为个性化定制支付更高的费用,快速满足需求的调整,这是企业客户实实在在的需求。


这方面我一直被挑战,不少老资格的IT人认为,海外成熟应用的产品化软件是行业最佳实践,有助于快速提升企业客户的管理水平。这个话题有些复杂,以后有机会专门写文章说。


二、如何打造企业客户的AI能力


未来企业客户的AI能力我认为仍由三层组成。


最底层是基础设施,提供标准化的算力输出,所以大厂在这方面有优势,规模越大,单位成本越低,竞争力越强。


基础设施只涉及通信网络的时候,王者是电信运营商;后来进化到了云网时代,国内是互联网大厂和电信运营商都算玩家;未来到算网时代时,基础设施产业链虽是庞大的赛道,但不知道还能剩下谁。


中间层是平台和工具,提供组件化的AI能力,大模型和智能体大体都处于这个位置。


这一层的竞争会很激烈,大中小厂各有特色和优势。


大厂会在提供算力的基础上提供平台化的能力,无论是通用大模型还是各种AI工具都可以有,就像如今在做IaaS基础上做Pass,然后再发展生态,这套路驾轻就熟了。


小型创业公司可以发挥自己低成本、小快灵的优势,做工具组件或者智能体产品,提供一些共性能力或者辅助能力,可以降低AI的开发成本和使用门槛,也可以用来提升AI的易用性和便利性,这些小生意大厂看不上,但也有存在价值。


规模居中的企业可以做行业大模型,也可以做通用性的工具,聚焦在某个领域做智能体也是不错的方向。但可复制性强的产品与客户距离远,做专用性强的能力又缺乏规模,找到适合自己的平衡点,非常不容易。


最上层是应用,既然需要定制化开发能力,所以我认为应用层最终由客户自行研发是合理的模式。


首先,与其客户把需求翻译给开发商,不如客户自己开发效率更高。很多做行业应用的数字化供应商培养了大量的行业专家,但对企业和业务的理解始终隔着一层;要提高对需求的响应速度,最有效的方式还是让客户自己试、自己做。


其次,企业自有人员的数字化水平越来越高。Z世代的新员工一出生就与网络信息时代无缝对接,在充足的算力以及新技术新工具的加持下,编程不再只能依托专业人员去实现。那些做低代码平台、支持拖拉拽操作进行业务配置的IT人,目的不就希望客户自己去搞定吗?


第三,当AGI渗透到企业的内部决策以及核心流程时,会遇到“何为最优解”的难题。很多时候企业里很难简单定义“对”还是“错”,是通过对多重因素评估后决策“取”和“舍”。这种场景下如何让AI做好辅助,企业外部的人员很难把握。


总之,对于传统企业来说,让自有人员成长为数字化能力以及AI能力的应用开发者,是AI时代的生存之道。


还有一种可能,时代大潮中会诞生AI原生的新物种,那会是什么样的企业呢?


三、个人如何适应AI时代


作为碳基生物,如何与越来越强大的AI共存?


第一点是学习


可以预见的是:AI会越来越强大,任何人和组织都会有比AI表现差的地方。


在电力和算力供给足够的情况下,AI必然取代越来越多的人力,用更低的成本完成各种任务。规则化的工作由AI接管,人去完成更具创新性、更复杂的工作;然后可能这些工作又被AI取代,我们就再去追求更高的目标。


相辅相成,循环往复,人与AI的互动不断降低成本,把高端产品和体验的价格打下来,使其进入寻常百姓家。


生活越来越舒适的同时,个人能做且要做的,就是持续学习,通过学习不断提升自我。


一方面是学习如何使用AI,如何适应AI。学习如何在AI的帮助下,在AI时代生活。


另一方面是通过学习,使自己有比AI更强的地方,或者说让自己能保持不可被AI完全替代的状态。


第二点是训练


可以预见的是:随着AI可提供的帮助越来越多,个人的一些能力会退化。


完全依赖地图软件,认路的本事就退化了;习惯使用搜索引擎,记忆的能力就退化了;总用键盘鼠标写东西,手写时就提笔忘字、字迹惨不忍睹。


如果不愿意这些能力退化,自己就要有意识地去锻炼,就像坐办公室的人要去健身跑步,放弃舒适,保持自己的活力。


人类在用海量数据训练AI,而人类自己的很多技能也是通过训练而获得的。


在学校的时候,我没有学过公文写作;工作之后,虽然经过一些培训,但能力还是不达标。后来帮着同事们打字、套印红头文件,看似简单枯燥甚至无聊的行为,却在打字的过程中,逐渐学会了怎么写文件,如何做事情。


训练不是求一个简单的答案,而是在重复的过程中将能力内化,为之后的进阶学习打基础。


第三点是破茧


可以预见的是:AI会做一个更高级的信息茧房,被困在舒适区里的人会越来越懒。


专家们夸AGI,说只要你会问题,AI就能给你准确的答案。


但AI生成的音频、视频、文字等内容真假难辨,你敢相信AI给的答案吗?


我做过一些测试,在自己不了解的领域里,AI给出的答案我都觉得挺合理;但在我的专业领域里,会发现AI的回答有很多错误。


分析这些错误,有的是原始数据有误,但有的根本就是AI在一本正经地胡说八道。


所以我有理由怀疑,在不熟悉的领域里我问的问题,AI的回答也可能是胡说八道。


如果完全信任AI的输出结果,就是被困在AI创造的世界里,而且还以为这是真实的世界。


被某个中心体操控,生活在茧房里,这些我都觉得挺可怕的,所以产生了破茧的念头,有意识地按照以前的模式,自己从原始信息里分析整理答案,强制自己躲开捷径,做更好的自己。


四、结语


五年前,我分上中下三篇写了《好倒霉,我们活在信息时代》(相关文章:,认为信息时代里,能从海量信息里准确识别信息的能力是人的核心竞争力。


短短五年之后,眼瞅着AI时代即将到来,我们又该如何定义和培养自己的核心竞争力?


在2025年初,我用四篇文章写了自己的碎碎念,配图用的是我新居的夏秋冬春的四季。春节将至,万物复苏的时节指日可待,用自己的能量去建设美好的世界,去迎接美好的未来。(相关文章:

岁末随笔之碎碎念》《岁末随笔之产业展望》《岁末随笔之人工智能(上)》


本文来自微信公众号:尚儒客栈,作者:开心爹


在AI时代,我们要做什么准备?

关键词: AI , AI转型 , 人工智能 , AI企业
AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

2
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/