当下企业ai落地有一种特别微妙的矛盾
在中国 只要你不是做培训获客派单搞落地的
你如果只是一个单纯的工程团队
那么你面临的问题永远都是:
亏多少钱
搭出一个行业标准化资产
在有限的生命周期里
卖多少份?
亏钱做前面2/3个客户
花了三个月搞知识库 搭工作流 赚一份业务的钱
没有做基建
然后模型变牛了一些
最后一公里的价值 只剩下了半公里
再去卖的时候
这个提效链条上之前解决的卡点
被模型填平了
所以企业落地最大的难点
其实是在于识别一个全链路模块中
重复度高&模型能力能处理&但必须依赖业内工程化的部分
只有短时间从这里切
才可能切开一些机会
才有更多机会扩展基础建设
企业落地最大的问题不是给企业解决多少问题
最大的问题是在模型精进的周期里
怎么能在短期内构建出有效的基建系统
因为只有这个才是长期的资产和壁垒
其他的 都只是泡沫和浮云
可能可以赚得一时的利
但绝无可能长期获利
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