news 2026/3/14 1:11:09

为什么大模型在企业落地那么难?

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张小明

前端开发工程师

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为什么大模型在企业落地那么难?

相比于数字化,这波大模型带起来的浪潮,在C端已经是如火如荼的情况下,B端基本都是面子工程,或者一些边边角角的应用。

01

我分析有几点原因。

  1. 一次性软硬件投入很大,而行业在飞速发展,导致今年的投入,可能明年就大幅贬值了。

  2. 缺乏足够多相关的人才。上一波数字化人才,很多来自于互联网大厂的外溢。也就是从C端外溢到B端。

  3. 业务变现路径不清晰,很多公司在数字化上的投资都还没有看到明显的回报,遑论大模型呢。

02

有观点认为信息化,数字化和智能化不是必须一步步来的,可以跳级。这是单纯的技术视角。从业务的视角,这三者之间存在巨大的 “认知悬崖”,企业的一切变革,本质上都是认知的升级,而人的认知是无法跳级的。

我举个例子,有多少公司还在用邮件和微信,沟通一群人的参会时间?

这就是信息化,原有的流程(跟一群人沟通开会时间)并没有变化。

信息化改变的仅仅是人的习惯。

03

而数字化改变的是权力。

比如原本客户经理每天干点什么是自己决定的,干的好坏也只能看最终结果。

数字化后,他一睁眼,系统就告诉他:今天要去拜访这五个客户,分别要达成什么目的,配套的资料有哪些。他是什么感受呢?正给客户打着电话呢,系统提示他:你这句话说的不对,下一句你这么说。他又会是什么感受?

这还不是最大的问题,只要能让客户经理赚到钱,还是可以接受的。

最有剥夺感的,是客户经理的领导。

原本客户经理干什么,是领导安排的。干的好不好,是领导评价的。现在数字化直接从过程管控到结果评价接手了,老总的价值在哪里?

所以有一种观点,数字化后,领导要从管理者,转变为教练。

谈何容易?

04

而智能化必然会对权力结构形成更彻底的破坏,进而对组织原有的边界形成突破。在外部条件不具备和内部认知转型不到位的情况下,大模型在B端的落地难、落地慢,也就不足为奇了。

05

如果您是一家企业的老板,或者CIO,以下是我的建议:

  • 引入好工具,提升日常工作效率,创造幸福感,为数字化做准备。
  • 从具体场景出发,吃透单点业务,拿到数字化的好处,撬动组织变革。
  • 紧密跟踪AI的发展,别一回头发现自己对于AI的理解已经过时了。有条件的,建议租用资源做一些尝试。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载,见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事,早已在效率与薪资上形成代际优势,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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​​

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型?

人工智能技术的爆发式增长,正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议,到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦,再到招聘会上排起的长队,AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。


智联招聘的最新数据给出了最直观的印证:2025年2月,AI领域求职人数同比增幅突破200%,远超其他行业平均水平;整个人工智能行业的求职增速达到33.4%,位居各行业榜首,其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张,也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测,到2030年中国AI专业人才需求将达600万人,人才缺口可能高达400万人,这一缺口不仅存在于核心技术领域,更蔓延至产业应用的各个环节。

​​

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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

② AI大模型学习路线图(还有视频解说)

全过程AI大模型学习路线

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市面上的大模型书籍确实太多了,这些是我精选出来的

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这份资料由我和鲁为民博士共同整理,鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位,在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利,同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

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