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为什么大模型在企业落地那么难?

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 昨天 22:41 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

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。

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