當我們探討人工智能（AI）在企業(yè)中的應用時,，通常想到的是AI如何優(yōu)化現(xiàn)有流程,，提高效率。但AI的影響遠不止于此,，AI原生應用正在逐步改變企業(yè)的工作方式,，重新定義產(chǎn)品和服務。在AI原生的世界里,，企業(yè)業(yè)務完全依賴于AI核心功能的存在和發(fā)展,，流程和用戶體驗都由學習和適應性的AI系統(tǒng)驅(qū)動，企業(yè)的增長和創(chuàng)新完全取決于對數(shù)據(jù)處理和學習能力的運用,。這是一個全新的商業(yè)世界,，AI的深度融入不僅改變了我們的工作方式，更改變了我們的思維方式,，實現(xiàn)了企業(yè)向AI原生轉(zhuǎn)型,。

什么是原生應用(AI Native Application)？

它指的是當一個應用脫離了其核心功能,，產(chǎn)品便無法存在,。舉例來說，打車服務便是典型的移動互聯(lián)網(wǎng)原生應用,。用戶不可能拿著筆記本電腦去打車,。在這種情境下，開發(fā)PC版本的應用是完全不必要的,。而對于云原生應用,，比如在雙十一促銷期間，所需的應用和計算資源可能是平時的100倍,。在這樣的情況下,，如果沒有云計算支持，根本無法滿足用戶的需求,。

同理,，AI原生應用也是如此。只有當應用的使用過程中離不開AI的能力時,，我們才能稱之為AI原生應用,。AI原生應用指的是從設計、部署,、運營到維護的每個階段,，AI都作為產(chǎn)品的一部分融入其功能的系統(tǒng)或技術,。這種實現(xiàn)依賴于一個以數(shù)據(jù)和知識為基礎的生態(tài)系統(tǒng)，其中數(shù)據(jù)和知識被消費和產(chǎn)生,，以實現(xiàn)基于AI的新功能,，或在需要時用學習和適應性的AI替代靜態(tài)的、基于規(guī)則的機制,。

AI原生應用架構的核心特征包括：

• 數(shù)據(jù)驅(qū)動：AI原生應用依賴于大量的結構化和非結構化數(shù)據(jù),，這些數(shù)據(jù)是AI算法學習和決策的基礎。

• 持續(xù)學習：這類應用能夠持續(xù)從新數(shù)據(jù)中學習,，不斷優(yōu)化和調(diào)整其行為和決策過程,。

• 適應性：AI原生應用能夠適應變化的環(huán)境和用戶需求，自動調(diào)整其功能和性能,。

• 自主性：具備一定程度的自主決策能力，能夠在沒有人類干預的情況下獨立運行,。

AI原生企業(yè)一個特點就是極高的人均效率,。

讓我們以Midjourney公司為例，來看看這些AI原生應用在實際中的體現(xiàn),。該公司只有11名正式員工,，卻成功支撐了超過1000萬用戶的服務并實現(xiàn)了超過一億美元的營收。這種驚人的效率得益于AI的高度自動化和智能化,。Midjourney的AI原生應用能夠無縫地處理大量請求,，并提供個性化的輸出，使用戶體驗得到了極大的提升,。AI原生應用的變革型架構設計減少了對人力的依賴,，使業(yè)務得以快速擴展，并能夠靈活地應對用戶需求的變化,。然而,，這只是開始。隨著業(yè)務的發(fā)展,，持續(xù)優(yōu)化AI模型以適應新的需求和挑戰(zhàn)變得尤為關鍵,。

Midjourney建立了一個持續(xù)學習和優(yōu)化的機制。他們不斷收集新的數(shù)據(jù),，并利用先進的機器學習技術對模型進行訓練,。通過這種方式，他們不僅提升了AI的性能和準確性,，還確保了應用能夠及時地適應不斷變化的市場和用戶需求,。這個過程不僅為公司的持續(xù)增長提供了保障，也為其他企業(yè)樹立了一個成功的AI應用案例,，激發(fā)了更多企業(yè)向AI原生轉(zhuǎn)型的動力,。AI創(chuàng)新領域的企業(yè),，像Pika只用4個人就能打造出AI生成視頻的爆款產(chǎn)品。

在AI技術的浪潮下,，企業(yè)面臨著前所未有的機遇——深度融合人工智能至業(yè)務的核心,，實現(xiàn)向AI原生企業(yè)的根本轉(zhuǎn)型。這一過程遠超過技術層面的升級,，它代表著企業(yè)文化和思維模式的徹底革新,。從激發(fā)對AI的好奇心、探索AI的實際應用,，到全面部署AI解決方案,，并最終實現(xiàn)業(yè)務與AI的深度融合，這一過程是漫長而復雜的,，但也是必經(jīng)之路?，F(xiàn)在，我們理解了AI原生應用的力量,，是時候深入探討企業(yè)如何實施這一轉(zhuǎn)型,。

階段一：激發(fā)組織對AI的好奇心

首先要激發(fā)組織對AI的好奇心，每一個角落都在討論AI的可能性,，從茶水間到會議室,，AI概念成為了新的工作語言。企業(yè)可以通過舉辦“AI月”活動,，設置交互式展覽,，展示AI技術如何在不同行業(yè)中創(chuàng)造價值。邀請AI變革者進行Ted式演講,，分享技術的趨勢和行業(yè)變革,，激發(fā)員工探索AI如何解決實際工作難題的興趣。

鼓勵員工使用各種各樣的AI原生工具來提升生產(chǎn)力,，例如AI生成代碼,，AI生成設計稿，利用AI優(yōu)化文章等,，在使用的過程中互相分享經(jīng)驗,，達成對AI的共識。

階段二：探索之旅

當員工有了使用AI的意愿和一定的能力基礎后,，可以在企業(yè)內(nèi)部啟動特定場景的探索項目,。員工可以組隊，識別場景的痛點并提出基于AI的解決方案,，解決日常工作中遇到的具體問題,。例如企業(yè)知識庫的搭建，用于企業(yè)內(nèi)部增加溝通的效率,；例如將人工審單的步驟優(yōu)化為AI審單,，提升運營效率等,。通過這種方式，企業(yè)不僅能夠發(fā)掘出一系列創(chuàng)新的AI應用,，提升團隊在AI落地中的工程能力,，還能促進團隊之間的合作和創(chuàng)意交流。

階段三：完成AI對業(yè)務的閉環(huán)賦能,，并大規(guī)模部署

此階段見證了AI項目從理論探索到實際應用的跨越,，其中成功的AI創(chuàng)新項目開始在實踐中展現(xiàn)其對企業(yè)運營的深遠影響。企業(yè)致力于將這些經(jīng)過驗證的AI解決方案系統(tǒng)地融入至關重要的業(yè)務流程中,，包括但不限于銷售預測,、客戶服務自動化以及智能供應鏈管理，從而推動業(yè)務流程的全面優(yōu)化和自動化,。關鍵在于搭建一個全面的AI賦能生態(tài)系統(tǒng),，覆蓋從數(shù)據(jù)采集、深度分析到?jīng)Q策實施及其效果反饋的整個閉環(huán),，保障AI技術的持續(xù)進步和對動態(tài)業(yè)務需求的適應性,。

階段四：AI原生架構變革

在這一階段，企業(yè)將AI技術從輔助工具轉(zhuǎn)變?yōu)橥苿訕I(yè)務發(fā)展的核心動力,。這要求企業(yè)不僅在技術層面進行革新，還要深化跨部門合作,，確保數(shù)據(jù)的自由流動和共享,。同時，提升全員的AI素養(yǎng),，使每位員工都能與AI系統(tǒng)高效協(xié)作,。

在此階段，企業(yè)不再是簡單地將AI技術應用于現(xiàn)有的業(yè)務流程中,，而是基于新的人機交互理念,、AI大模型、AI Agent和智能系統(tǒng),，重新重新思考和設計業(yè)務流程,、決策機制、服務交付模式和業(yè)務系統(tǒng),。企業(yè)大腦具備持續(xù)的推理能力,、自我學習和迭代能力，傳統(tǒng)的業(yè)務系統(tǒng)作為企業(yè)大腦的支撐體系,。企業(yè)的經(jīng)營指標中,，不僅僅要有常見的人均效率指標，資金效率指標,，還應該制定AI相關的運營指標,。

AI原生架構變革還意味著建立起一個自我迭代和持續(xù)創(chuàng)新的機制,。企業(yè)將通過AI實驗室、創(chuàng)新孵化器等形式,，不斷探索AI技術的前沿應用,，促進AI在專屬領域的不斷進步，不斷評估AI能力與人類專家的比較,。

階段五：未來工廠,，與AI共生的組織

最終，企業(yè)變成了一個“未來工廠”,，在這里,，AI不僅僅是一個工具或現(xiàn)有業(yè)務的支撐，還將成為新業(yè)務模式,、新組織形態(tài)和創(chuàng)新生態(tài)的源泉,。在這個階段，AI的作用超越了技術層面,，成為塑造企業(yè)文化,、組織結構和市場策略的關鍵因素。AI成為企業(yè)決策和創(chuàng)新的合作伙伴,，與人類員工共同工作,，共同設計解決方案和探索新機會，創(chuàng)造屬于AI時代的組織形式和生產(chǎn)協(xié)同模式,。

通過以上五個階段,，企業(yè)將逐步實現(xiàn)從傳統(tǒng)運營模式向AI原生企業(yè)的轉(zhuǎn)型，不僅在技術上實現(xiàn)創(chuàng)新,，在企業(yè)文化和組織結構上也實現(xiàn)根本性的變革,，為在數(shù)字化時代中持續(xù)競爭和成長奠定堅實基礎。

許多人對AI大模型的了解可能始于ChatGPT這樣的在線聊天應用,。但企業(yè)級的AI應用要復雜得多,，它們不僅需要與企業(yè)的核心業(yè)務流程緊密結合，還必須嚴格考慮到數(shù)據(jù)隱私和安全性,。這就要求更加復雜的大模型應用能力,，比如為不同專業(yè)領域打造的AI工具，利用提示工程來解決復雜問題,，對大模型進行精細的微調(diào),，以及訓練定制化的AI用于私有部署實現(xiàn)行業(yè)智能化。此外,，還包括使用AI智能體來協(xié)調(diào)復雜任務,，并通過AI自動化實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務的自駕式運行。以下是幾種在企業(yè)中落地AI的關鍵方法：

提示詞（Prompts）：

• 提示詞是指在使用大模型（如GPT）時提供給模型的文本片段,，用于引導模型生成相關內(nèi)容,。它可以是問題,、關鍵詞、句子等形式,，幫助模型理解用戶的意圖并生成相應的文本,。提示詞通常是手動設計的，用于指導模型生成特定主題或內(nèi)容,。

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）：

• RAG結合了檢索（Retrieval）和生成（Generation）的技術,，通過在生成過程中引入檢索階段來提高生成文本的質(zhì)量和相關性。它通過從大型文本語料庫中檢索相關內(nèi)容,，然后將這些內(nèi)容結合到生成過程中,，以生成更具連貫性和相關性的文本。RAG可以看作是一種改進的生成模型,，能夠利用檢索來豐富生成的內(nèi)容,，常用于企業(yè)內(nèi)部的知識庫建設。

智能體（Agent）：

• 在某些上下文中,，Agent可能指的是一種與用戶進行交互的程序或系統(tǒng),，通常是基于人工智能的。這些Agent可以是聊天機器人,、智能助手等,，它們能夠理解用戶的輸入，并做出相應的回應或行動,。在大模型的應用中,，Agent可能會利用提示詞、RAG,、調(diào)用各類其他的業(yè)務系統(tǒng)和專業(yè)工具來生成回應或執(zhí)行任務。

微調(diào)（Fine-tuning）：

• 微調(diào)是指在訓練大型預訓練模型之后,，針對特定任務或領域進行的進一步訓練過程,。在微調(diào)過程中，模型會通過在特定任務的數(shù)據(jù)集上進行訓練,，調(diào)整其參數(shù)以適應該任務的要求,。微調(diào)可以使模型更好地適應特定的應用場景，提高其在特定任務上的性能表現(xiàn),。

當企業(yè)向AI原生轉(zhuǎn)型的過程中,，需要充分理解AI落地過程中不同方法的原理、實施過程及其效果,，下面的概覽圖可以直觀地呈現(xiàn)它們的主要特征,。