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掌握這五點(diǎn),輕松落地AI大模型

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自從AI興起,不少人都開(kāi)始創(chuàng )業(yè)或者自己做大模型。但有成功就有失敗,而這些失敗的原因,如何避免?這篇文章,作者給到了自己的看法,供大家參考。

你是否曾經(jīng)懷疑過(guò),為什么一些企業(yè)能夠成功落地大模型,而另一些卻舉步維艱?

是什么關(guān)鍵因素在決定著(zhù)大模型項目的成???

今天,我們將深入探討這五大要素,揭示背后的秘密。

業(yè)務(wù)人員的積極參與

對AI能力的認知

業(yè)務(wù)團隊的編程能力

從小處著(zhù)手

高層的耐心和支持

第一,業(yè)務(wù)人員的積極參與

在任何AI項目中,業(yè)務(wù)人員的積極參與都是至關(guān)重要的。

業(yè)務(wù)人員是項目的推動(dòng)者和落地者,他們對業(yè)務(wù)流程的深刻理解和對項目目標的明確認識,能夠有效地引導項目的方向。

積極的業(yè)務(wù)人員不僅能提出實(shí)際需求,還能在項目實(shí)施過(guò)程中提供持續的反饋和改進(jìn)建議,確保項目能夠真正解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。

比如,一家零售企業(yè)在實(shí)施大模型項目時(shí),業(yè)務(wù)人員可以通過(guò)詳細描述銷(xiāo)售和庫存管理的具體需求,幫助技術(shù)團隊設計出更符合實(shí)際業(yè)務(wù)需求的模型。同時(shí),他們還能在模型應用過(guò)程中不斷反饋使用效果,提出優(yōu)化建議,確保模型的實(shí)際應用價(jià)值。

第二,對AI能力的認知

許多企業(yè)在實(shí)施大模型項目時(shí),往往低估了AI技術(shù)的復雜性和潛力。

企業(yè)需要了解AI不僅僅是簡(jiǎn)單的自動(dòng)化工具,而是能夠提供深度分析和預測的強大助手。

以下是企業(yè)在認知AI能力時(shí)需要考慮的幾個(gè)方面:

AI的潛力與局限性:AI的效果依賴(lài)于數據質(zhì)量和模型設計,如果數據不完整或模型設計不合理,AI的輸出可能會(huì )有偏差。

AI的應用場(chǎng)景:不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景對AI的需求和應用方式有所不同。例如,在制造業(yè)中,AI可以用于設備故障預測和生產(chǎn)優(yōu)化;在金融行業(yè),AI可以用于風(fēng)險評估和欺詐檢測;在醫療領(lǐng)域,AI則可以輔助診斷和個(gè)性化治療。企業(yè)需要根據自身的業(yè)務(wù)特點(diǎn),選擇適合的AI應用場(chǎng)景,才能充分發(fā)揮AI的價(jià)值。

AI的技術(shù)生態(tài):AI技術(shù)發(fā)展迅速,企業(yè)需要了解當前主流的AI技術(shù)和工具,包括深度學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、計算機視覺(jué)等。同時(shí),了解AI技術(shù)的最新進(jìn)展和趨勢,保持技術(shù)前沿,可以幫助企業(yè)在市場(chǎng)競爭中占據有利位置。

第三,業(yè)務(wù)團隊的編程能力

在項目推進(jìn)過(guò)程中,業(yè)務(wù)團隊如果具備一定的編程能力,將大大提高項目的效率和成功率。

編程能力不僅能幫助業(yè)務(wù)人員更好地理解技術(shù)實(shí)現,還能在項目中起到橋梁作用,縮短業(yè)務(wù)需求與技術(shù)實(shí)現之間的距離。

這種跨界能力,使得業(yè)務(wù)團隊能夠更加靈活地應對項目中的各種挑戰和變化。

第四,從小處著(zhù)手

大模型項目往往復雜且龐大,因此從小處著(zhù)手是成功的關(guān)鍵之一。

通過(guò)選擇一個(gè)具體且可控的小項目進(jìn)行試點(diǎn),企業(yè)可以積累經(jīng)驗,驗證技術(shù)可行性,并逐步擴展規模。這種循序漸進(jìn)的方法不僅降低了風(fēng)險,還能為后續的大規模實(shí)施奠定堅實(shí)的基礎。

舉個(gè)例子:一家物流公司在引入大模型時(shí),可以先選擇一個(gè)小型配送中心作為試點(diǎn),進(jìn)行需求預測和優(yōu)化調度的模型應用。通過(guò)這個(gè)試點(diǎn)項目,企業(yè)可以發(fā)現問(wèn)題、積累經(jīng)驗,為全面推廣提供有價(jià)值的參考和指導。

第五,高層的耐心和支持

大模型項目的實(shí)現過(guò)程復雜且耗時(shí),短期內可能難以見(jiàn)到顯著(zhù)效果。

因此,企業(yè)領(lǐng)導者需要具備足夠的耐心和遠見(jiàn),支持項目團隊渡過(guò)初期的困難階段,直到項目開(kāi)始展現出實(shí)際價(jià)值。

老板的耐心和支持,不僅能夠提供必要的資源保障,還能提升團隊的士氣和信心。

如果缺乏支持會(huì )導致:

資源不足:項目難以為繼,無(wú)法實(shí)現預期目標。

決策延誤:項目進(jìn)展受阻,延誤甚至失敗。

士氣低落:團隊士氣低落,影響項目推進(jìn)效率。

因此,摒棄短期的追求,全力保障資源、推動(dòng)決策和提升士氣,這是企業(yè)落地大模型項目的內部挑戰。

最后的話(huà)

成功落地大模型并非易事,它需要業(yè)務(wù)人員的積極參與、對AI能力的深刻認知、業(yè)務(wù)團隊的編程能力、從小處著(zhù)手的策略以及高層的耐心和支持。這五大要素相輔相成,缺一不可。

通過(guò)深入理解和應用這些關(guān)鍵要素,企業(yè)才能在大模型項目中取得真正的成功,實(shí)現技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。

希望能給你帶來(lái)一些啟發(fā)。

作者:柳星聊產(chǎn)品,*:柳星聊產(chǎn)品

本文由 @柳星聊產(chǎn)品 原創(chuàng )發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉載。

題圖來(lái)自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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