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中小企业拥抱AI技术的速成攻略:从趋势判断到团队配置,一文读懂如何投入

发布日期:2025-05-09 20:08:09 浏览次数: 1527 作者:丹叔开Chat
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中小企业如何快速拥抱AI技术?丹叔为你解读从趋势判断到团队配置的全方位攻略。

核心内容:
1. AI演进趋势:端计算与云计算的协同
2. 非软件企业如何正确看待AI投入
3. 企业使用AI的三种方式及最优实践

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
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丹叔是谁?我是丹叔,2009年从程序员转型创业做App,十几年一路走来,服务过一线互联网大厂、知名国企,也深入过无数中小企业和项目;团队规模最大时带着50人。记得刚毕业那阵子,曾梦想着去埃森哲这样的咨询公司历练一番;却没想到绕了一大圈,我还是以另一种方式陪伴了各行各业的成长与进步。

一、AI演进的终局:端计算与云计算协同

当我们回顾信息技术发展的历程,会发现一个明显的趋势:计算资源的集中化。早期,企业都会自己搭建机房,放置独立服务器;随后演变为托管到运营商机房;再后来云计算兴起,计算资源最终高度集中到了几家头部云服务提供商。

今天,以大语言模型(LLM)为代表的AI技术正是在云计算高度成熟阶段诞生。但AI的应用与部署并不一定复刻云计算的模式。

大模型训练所需的高算力、高技术门槛,促成了技术资源的高度集中。但当技术应用落地时,我们却看到一个相反的趋势:

  • 首先是数据隐私的刚需,推动企业探索AI能力本地化。

  • 更深层次上,AI应用场景的多样化和碎片化,决定了AI能力的分散部署更加合理。就像人类社会一样,最终会形成亿万个不同规模的AI终端。

在可预见的未来,AI应用生态将由云端算力和终端算力共同组成。AI能力不会集中在几个超级大脑中,而是人与AI、AI与AI互联交织,形成强韧而可持续发展的网络结构。因此,本地化、私有化AI部署方案无论软硬件,都是企业需要关注的趋势。

二、非软件企业看待AI投入的正确姿势

传统上,非软件类企业并不专门设置IT部门或技术负责人,仅凭团队中略懂技术的“年轻人”维持简单的信息化建设。信息化投资和业务看似不相关,老板不懂技术也不影响企业经营。

但AI时代颠覆了这一认知:

  • AI将成为企业团队中日益重要的“成员”,每位员工都必须与AI协作。

  • 人与AI的协作,将使生产力实现质变。老板不懂AI,就等同于不会带团队。

AI投入带来的成本其实与人力资源成本极其类似:招聘、培训、实习、人员流动。这是传统企业再熟悉不过的流程。AI部署的成本并非新出现的额外成本,而是置换了原有人力投入的成本。

企业应将AI视作“一把手工程”。过去称为“首席信息官(CIO)”的职务,在AI时代迎来了更酷炫的名字:“首席AI执行官”。企业领导者必须正视这一角色,主动拥抱AI。

三、企业使用AI的三种方式及最优实践

企业应用AI的情况可以大致分为三种:

第一种:个人能力提升型(最适合小微企业)

这是目前最广泛的AI应用模式(举例):

  • 用ChatGPT快速生成文案、策划。

  • 使用Midjourney、Runway等生成式AI处理图片、视频。

  • 通过AI辅助编程(如VSCode+Cline,Cursor)快速完成软件开发。

  • 更高级的使用,如Coze或影刀,构建智能工作流,实现自动化。

这种模式的特点在于快速见效,成本低廉,适合人力资源紧凑的小微企业。一位懂得使用AI的老板,就能实现“一人即团队”的高效状态。

第二种:全套定制化方案(适合大型企业)

对于实力雄厚的大型企业或特殊行业(如银行、医院、电信运营商),通常选择全面定制化的AI方案,私有化部署全套AI基础设施。这种方式需要强大的技术实力和资金支撑,本文不深入讨论。

第三种:AI中台模式(最适合中小企业)

中小企业若想真正拥抱AI技术,最合适的是搭建一个AI中台。以dify.ai为例,这是国际领先的AI中台方案,可以实现快速落地部署。

和企业AI中台相关的工作通常分为两大部分:

1. 软件研发与部署

  • 工种:软件工程师(AI辅助的全栈工程师)

  • 工作任务:

    • AI中台的部署与运维。

    • 业务系统的开发与维护。

如今代码的主要编写和测试工作越来越多由AI完成,工程师们的精力更多集中在库依赖管理、版本控制和部署环境配置等更高阶的任务上。

2. AI配置与使用

  • 工种:AI实施工程师

  • 工作任务:

    • 了解不同AI模型的特点与适用场景。

    • 编排基于AI模型的工作流。

    • 设计、优化和测试提示词(Prompt Engineering)。

    • 持续评估AI系统表现并优化。

这是中小企业常常忽略却又至关重要的环节。企业主需认识到AI实施工程师这一新角色与软件工程师之间的分工与协作关系。只有明确的角色定位,才能高效地将AI应用落地。


总结

  • AI运行模式并不是单一的云计算集中化模式,端云协作与本地化部署是未来趋势。

  • AI投入类似人力资源投资,是企业发展中必然出现的成本置换。

  • 最适合中小企业的落地方式是采用“AI中台”,并配置全栈工程师与AI实施工程师。

对于中小企业而言,现在正是制定AI实施路线图、配置团队、选定工具的关键时刻;唯有在这场技术革新的生存竞赛中赢得先手,才能真正争取到未来的发展空间!

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