大模型应用落地：三道鸿沟，九大陷阱

从通用大模型到企业AI应用落地，需跨越“到一个好用的应用”、“到 N 个好用的应用”、“到组织、流程、战略”三道鸿沟。

从通用大模型到企业AI应用落地，需要跨越三道鸿沟——“到一个好用的应用”“到N个好用的应用”以及“到组织、流程、战略”，同时警惕九大常见陷阱，方能最大化AI在企业中的价值。

第一层鸿沟：到一个好用的应用

当企业初次尝试将通用大模型应用于业务时，往往会遇到“业务快于团队陷阱”与“明星项目陷阱”等挑战。

• • “业务快于团队陷阱”： 意味着业务部门急于上线AI项目，却忽视了技术与人才储备的重要性。一旦缺乏足够的技术支撑和团队配合，项目容易半途而废，甚至会因为部署匆忙而带来隐患。
• • “明星项目陷阱”： 则是企业只想打造一个华而不实的“明星”AI项目，用来博取关注，却忽略了长远的应用规划。这样的项目通常投入大、周期长，一旦企业缺乏持续投入意愿，便会陷入“雷声大、雨点小”的尴尬局面。

第二层鸿沟：到N个好用的应用

在企业成功落地一个AI应用后，如果想要在更多业务场景中复制成功，就需要跨越第二层鸿沟。此时，企业常见的陷阱包括“科技主导陷阱”“模型品牌崇拜陷阱”，“科技选择陷阱”和“默许安全陷阱”。

• • “科技主导陷阱”： 指技术团队过分强调自身对AI算法和模型的理解，却忽略了业务部门的真实需求，导致AI解决方案无法与具体应用场景结合。
• • “模型品牌崇拜陷阱”： 表现为一味追求国外或著名机构的大模型，而轻视了国内模型的进步和本地化优势，甚至对成本收益比缺乏清晰考量。
• • “科技选择陷阱”： 则是企业在技术选型时优柔寡断，想要“等更好的技术出现”，结果迟迟无法推进项目，错失市场机遇。
• • “默许安全陷阱”： 提醒我们，AI应用背后往往涉及大量数据处理和模型调用，一旦缺乏安全审计或数据保护机制，就会带来重大安全和合规风险。

第三层鸿沟：到组织、流程、战略

当企业在多个业务场景中应用AI之后，真正的挑战才刚刚开始——要让AI成为企业整体战略的一部分，需要系统性地改变组织结构、业务流程与战略思维。此时会遇到“流程导向陷阱”“知识/数据富有陷阱”和“完美应用陷阱”。

• • “流程导向陷阱”： 提示我们不能只局限于对现有流程的微调，否则就无法充分释放AI的颠覆性潜力。AI可能在流程中创造全新的业务模式，需要企业有足够的开放与冒险精神。
• • “知识/数据富有陷阱”： 是许多企业的“通病”，即认为自己“数据多、知识多”，就能轻松做好AI。事实上，数据的清洗、标注与管理需要系统性投入，模型的效果更取决于数据质量与算法匹配度，而非数据量的简单堆砌。
• • “完美应用陷阱”： 代表了对AI应用效果的过高预期。AI本身具有迭代特征，不可能一蹴而就、一步到位。企业需要接受“先上线、后迭代”的策略，不断收集反馈并优化模型，才能真正提升业务效率和决策水平。

跨越三道鸿沟的关键要点

1. 1. 协同组织与人才：让业务与技术深度融合，建立跨部门协作机制；对AI人才进行针对性培训和激励，鼓励更多业务骨干参与AI项目。
2. 2. 明确应用目标与范围：在落地初期应精准定位问题，验证最小可行产品（MVP），为后续扩展到更多场景奠定基础。
3. 3. 分阶段投入与持续迭代：不要急于追求完美，也不能只停留在“试验田”阶段。应将小范围成功经验逐步复制，并在扩张中不断完善数据、算法和应用模式。
4. 4. 强化安全与合规：无论在模型训练还是应用部署环节，都要注重数据合规、隐私保护和网络安全，避免给企业带来合规或信誉风险。
5. 5. 战略与文化支撑：管理层要从战略高度重视AI带来的价值转变，通过内部宣导与文化塑造，为AI项目的长期发展提供有力支持。

结语

从通用大模型到企业AI应用落地，看似只是一场技术变革，实则是一场组织、流程和战略的系统性进化。企业只有同时关注“到一个好用的应用”“到N个好用的应用”“到组织、流程、战略”三大层面，并规避九大陷阱，才能真正释放AI技术的潜能，实现从点到面的全面价值提升。

备注：以上观点来自字节跳动某次分享，文稿根据自己的记忆和理解来整理。