说实话写这篇东西之前我犹豫了很久。由于“企业AI定制”此术语, 于这两年已然被炒作得过度泛滥。泛滥到何种地步呢? 随意开启一个行业群组, 十个人当中有八个纷纷宣称自身能够开展AI定制, 剩余两个则在问询“你们这般定制跟购买现成的存在何种差异”。我询问过一位从事软件外包工作的朋友, 他向我讲了句实在话, 那就是, 绝大部分号称企业AI定制的情况, 实际上是将开源模型进行包装, 连接上企业的数据, 随后收取几十万元。这话听着刺耳但某种程度上是真的。企业AI定制到底在定什么先说清楚这个概念吧。别嫌我啰嗦因为很多人真的搞混了。企业AI定制情况如下: 对于企业而言, 并非买一套系统装在公司里就大功告成了。其本质是, 对企业业务流程进行一次重构。举例来说, 倘若你是做外贸的公司, 那你的AI定制或许是, 让系统自动翻译询盘, 让系统自动分析客户意向, 让系统自动生成报价单。要是你是做电商的, 那你的定制可能是, 让AI依据历史销售数据预测下一季的爆款。所谓的AI定制, 并非只是购买工具, 而是创造工具, 并且是依据你的手型的模样打造而成的那把工具。但问题也出在这——很多企业根本不知道自己需要什么工具。为什么大多数AI定制项目会失败有一类数据, 是我在翻阅一批行业报告时发现的, 它相当令人揪心, 那就是: 企业AI项目的失败率, 长时间处于70%至85%这个范围之中。要留意, 这并非是我所阐述的内容, 而是经过多家咨询机构再三核实过的区间。失败的原因排第一的不是技术不行是需求没想清楚。诸多企业老板秉持这样的思维逻辑: 既然其他人都在涉足AI领域了, 倘若我不上马的话将会处于落后状态。那么后续怎么样呢? 后续就没了下文。他们讲不清AI究竟要用其解决哪些具体的问题, 也不晓得会带来怎样能够量化的收益。像此类项目, 基本上从立项的那一日起便注定会走向烂尾结局。处于第二的缘由, 乃数据质量。AI此物, 输入什么便输出什么。你的数据杂乱无序、有缺失不完整, 那么即便AI再强大亦是徒劳无功。我曾遇见过一位制造业的客户, 他们的设备数据存于三个各异的系统里, 且格式也不相同, 单单清洗数据就耗费了四个月时间。四个月啊。预算早就超了项目还没跑起来。定制AI和买现成AI差在哪这个问题几乎每个客户都会问。可以这么讲, 现有的 AI 产品, 像是那些通用的对话机器人和通用的报表工具, 就如同宜家的家具那般, 价格低廉、外观美观且具备标准化特点, 然而当你把它们带回家里时, 却总会感觉在某些方面不太契合。尺寸方面略差些许, 颜色方面稍有偏差, 功能方面也存在一点欠缺。定制AI, 是要找木匠为你打造一套。严密契合, 每个抽屉都恰好能放置好你的物品。然而代价是什么? 昂贵, 迟缓, 并且你得与木匠不断沟通, 清晰讲明白你每一个习惯、每一种偏好。有一组数据可供参考, 就只是一个规模处于中等状态的企业AI定制项目而言, 从开展需求调研开始一直到上线, 平均所需要的周期是在6个月一直跨到9个月这么一个范围之内。至于费用方面, 往少了说有十几万, 往多了去则是上百万甚至还要更高。然而要是选择购买现成的, 也许几万块钱便能够将其搞定, 并且在一两周的时间之内就能够使其运行起来。故而, 我并不提议全部企业均去开展定制, 确实如此, 有一些业务, 现有的已然足以满足所需了。哪些企业适合做AI定制这个问题比“要不要做”更实际。经我观察, 适合开展定制业务的企业大致具备三个特性。首先, 你的业务流程独具特色, 在市面上寻觅不到与之契合的产品。其次, 你的数据储备充足且质量上乘, 能够充分满足AI的需求。最后你富有耐心且具备相应预算, 乐意伴随项目历经漫长的打磨阶段。三个条件缺一个我劝你再想想。存在一位从事物流行业的客户, 这番情形极具典型特质, 其业务关联跨境多式联运, 流程繁杂到超乎日常理解范畴, 市面上现存多款软件皆无法全面覆盖, 最终他们选择定制, 将报关环节、订舱流程、仓储工作、配送事务通通整合至一个AI调度系统之中, 听说上线之后, 单票货物的处理时长由平均47分钟锐减至12分钟。我记得相当清晰, 是从47至12这个数字, 缘由在于那时目睹之际我当时愣了一下。但是换个角度来说, 我也曾碰到过一位从事餐饮连锁行业的老板, 他决意要花费八十万去定制一款点餐AI。实际上在市场之中已经有现成的点餐系统, 三十万便能够将其做得相当不错。他所多花费的那五十万差额, 所换来的边际提升或许连5%都达不到。值吗他自己后来也说不值。定制AI的成本到底花在哪了很多人以为定制AI的成本主要在算法和模型上。其实大错特错。我曾与数位从事交付工作的友人交流过, 他们所提供的成本结构呈现出令人颇感意外的高度一致性: 其中, 数据准备部分所占比例处于百分之四十至百分之五十之间, 需求梳理以及方案设计部分所占的比例为百分之二十至百分之三十, 而真正涉及模型训练与开发的部分, 仅仅占据约百分之二十。剩下的那部分是持续的维护和调优。也就是说, 你所花费的那几十万, 其中较大部分实际上是用在了“促使AI去理解你的业务”这件事情之上。这与聘请一位顾问大致是同一情况——费用昂贵并非贵在编写代码, 而是贵在弄明白你究竟想要的是什么。对于这个道理, 最初阶段, 好多企业并不通晓 , 他们觉得AI定制好似买彩票那般 , 花费点资金便能够获取大奖。事实完全与之不同的是 , 其更像是种树 , 在前面的几年里都只是在扎根动作 , 根本看不到有什么显著的收益。做AI定制企业要提前准备什么如果你看完上面这些还是决定要做那我给你几条实在的建议。一开始要将数据梳理清晰, 别寄希望于人工智能能够协助你把存在问题的数据转化为干净的数据, 因为它没有相应的能力, 你起码得耗费三个月的时长, 把核心业务所涉及的数据整理成一致的格式, 完成清洗以及标注。挑选出一个确切的情景, 别一开始就企图去成为那种无所不知、无所不能的人工智能助手, 因为那根本不切实际, 要先选定一个痛点最为突出、收益最为显著的环节, 将其钻研透彻, 像客服环节, 像质检过程, 像排产流程。得做好心理准备, 能理解, 这个项目大概率地会出现延期的情况, 还会超预算, 并且和一开始心里头想象的样子不一样, 要晓得, 这可不是什么坏事, 恰恰是一种常态。而且最为关键的是, 你得有个内部人员自始至终跟着项目推进, 绝不能完全丢给外包公司, 毕竟AI定制并非一次性交易, 上线之后你自身得懂得调试、懂得养护、懂得迭代, 要是没有内部团队能够承接, 那么项目完成之日便是它开始衰败之时。写作到末尾的时候, 我忆起了一位从事纺织行业的老板跟我讲过的话。他讲道, 关于AI这个事物, 要是你将其视作神话一般, 那它便会致使你上缴智商税要是你把它当作一种工具, 那它便能够帮衬你节省部分力气。这话糙但理不糙。企业进行AI定制, 说到底并非是一道关于技术的题目, 而是一道关乎管理的题目。它所考验的并非是你算法的具备多么强大的性质, 而是你对于自身业务的理解究竟有着多么深刻的程度。那些取得成功的众多项目, 往往并非是由于AI呈现出多么聪明的状态, 而是因为企业自身已然清晰地想明白自身到底需要的是什么。至于那些没想明白就冲进去的就当是交学费了吧。毕竟这个时代谁还没为焦虑付过几次费呢。