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贵阳网站建设网站制作,成都哪家公司做网站比较好,上海搭建商,网站建设方案书安全性最近在推进 AI 项目落地的过程中,我逐渐总结出了一套偏业务视角的思考框架。这套方法不一定完美,但在实践中确实帮我避开了不少坑。今天分享出来,希望能和大家一起交流探讨。 为什么需要业务视角? 很多 AI 项目失败,不是因为技术不行,而是从一开始就走偏了——为了用 AI 而用 …最近在推进 AI 项目落地的过程中,我逐渐总结出了一套偏业务视角的思考框架。这套方法不一定完美,但在实践中确实帮我避开了不少坑。今天分享出来,希望能和大家一起交流探讨。为什么需要业务视角?很多 AI 项目失败,不是因为技术不行,而是从一开始就走偏了——为了用 AI 而用 AI,而不是真正解决业务问题。所以我现在做 AI 落地时,会刻意从业务端开始思考,而不是从技术端。我的 8 个关键思考步骤1. 先看是不是一个真实业务场景这是第一步,也是最容易被忽略的一步。不要问:“这事能不能用 AI?”而是问:“这里本来就有人在干活、有成本、有决策吗?”如果这个场景本身就不存在,或者根本没人在做,那 AI 再强也是空中楼阁。真正有价值的 AI 应用,都是在已有业务流程的基础上进行优化和升级。2. 找清楚真实痛点有了真实场景,接下来要问:这里的痛点到底是什么?• 是流程太慢,影响效率?• 是人力成本太高,预算吃不消?• 还是专业人才不够,根本招不到人?如果没有明显痛点,那很容易变成“为了用 AI 而用 AI”。我见过不少项目,技术做得很炫,但业务方用了两天就放弃了,因为它根本没有解决实际问题,反而增加了操作负担。3. 提前想清楚风险这一步经常被低估,但却至关重要。你要问自己:如果 AI 在这个环节出错,会有多严重?• 是可以回滚、重来的小问题?• 还是一次就翻车、造成重大损失的大问题?举个例子:• AI 生成的营销文案有点问题,改改就行,风险可控。• AI 用于医疗诊断建议出错,可能直接影响患者健康,风险极高。风险评估决定了你敢不敢真的放手让 AI 去做,以及需要配置多少人工审核机制。4. 把流程拆开来看别指望 AI 一句话就能全搞定。先把人现在是怎么一步步做的拆清楚:• 第一步做什么?• 第二步需要什么输入?• 哪些步骤是纯机械重复?• 哪些步骤需要专业判断?只有把流程拆解清楚,你才能知道 AI 可以在哪里发挥作用,哪里必须保留人工。5. 找准 AI 的嵌入点流程拆完后,就要决定 AI 的定位:a) 辅助人判断?比如 AI 提供数据分析和建议,但最终决策由人来做。b) 生成初稿?比如 AI 先写个文案草稿,人再修改润色。c) 做第一轮筛选?比如 AI 先过滤掉明显不符合条件的候选项,人再精细评估。不同的嵌入点,对应不同的期望和风险承受度。千万别一上来就想让 AI 完全替代人,那样失败概率会非常高。6. 评估容错率和使用频率这两个维度的组合,决定了 AI 应用的优先级:高频使用低频使用容错率高⭐⭐⭐⭐⭐ 最佳场景⭐⭐⭐ 可以尝试容错率低⚠️ 容易踩坑⭐⭐ 谨慎评估容错率高 高频使用的场景,是 AI 价值最大的地方,比如客服问答、内容初稿生成。容错率低 高频使用的场景,反而是最容易踩坑的,因为一旦出错,影响面会很大,比如自动化审批系统。7. 再决定要不要真的上 AI综合前面的分析,这时候要做最终判断:不是问“能不能上”,而是问“值不值得上、敢不敢上”。考虑因素包括:• 投入产出比是否合理?• 团队能力是否支撑?• 风险是否在可接受范围内?• 有没有必要的兜底机制?有时候,传统方法可能就是当下最优解。不要为了赶时髦而强行上 AI。8. 接受 AI 会胡说,但要可控最后,也是我觉得最重要的一点:心态要调整好。AI 可以有幻觉,但必须:•可控—— 知道什么时候会出错•可解释—— 能追溯为什么这么做•能调参数—— 可以根据业务需求调优•有人兜底—— 关键环节有人工审核不要期待 AI 100% 完美,而是要设计一个能容忍 AI 犯错、又能及时纠正的系统。写在最后以上是我这段时间的一些思考和总结,不一定对,也还在不断迭代中。我也想听听大家的经验:• 你们在 AI 真正落地过程中,踩过哪些坑?• 遇到过哪些最难的挑战?• 不管是业务、技术、数据、还是组织层面的,欢迎在评论区交流。AI 落地是一个需要业务、技术、产品多方配合的系统工程。希望我们能互相启发,少走弯路,真正让 AI 产生价值。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发