02
企业要不要引入AIGC，不是选择题，而是必答题
为什么很多企业今天可能还在观望状态，并没有做决策呢？有两个原因：
第一，是它所属的行业本身的数字化水平不高。我们举个例子，农业，包括现在很多的政府系统，就是它本身的信息化底座是很薄弱的，你不能在一个很差的房屋框架上搞装修，这是不现实的。所以他们需要先去构建自己的技术底座，数字化的系统，积累数据，然后再谈说怎么引入大模型，这是以行业属性决定的。
第二个，我们再看发展比较快的，就是大模型渗透率比较高的几个行业。比如像金融、工业，为什么他们可以做到呢？是因为金融本身就是数据驱动的，已经有了非常强大的数据积累，并且过去也是用这种所谓的传统AI模式去驱动数据的智能化决策的，那今天水到渠成，顺其自然的就可以平滑过渡到大模型驱动的这样一个时代。
所以这就是一个根本性的命题，是一个必答题，不可能说不做，只是说时机怎么选，怎么做。
03
企业引入AIGC的四重境界
第一步，要做认知的重构，就是在组织里面一定是从上到下都要接受相关的培训的。
这里面可能会有技术架构相关的培训，然后大模型产品生态的，包括战略相关以及组织能力相关的一系列培训。首先所有管理者在认知层面都需要对大模型这个事儿有理解。老板们构建了基础认知以后，就下达后面的任务。
第二步，战略重构和组织重构，通常由中高层干部一起去做。
那么战略重构和组织重构里面，首先要有一个基本的战略通过，就是在大模型这个战略里面，会不会影响到业务战略，然后产品形态会不会有变化，在人才梯度方面，需要裁掉哪些人，新增哪些人。
所以你可以观察一下你们公司现在到哪一步？是管理者还在培训，还是说你们公司已经不停的开战略发布会，然后给公司内部各种宣贯，公司内部的战略有什么变化？如果是这一步，那就一激动到了第二步了，包括已经开始动作调整，裁人或者招人了。
第三步，开始引入通用的产品工具。
举个例子，理想是怎么干的？理想最早的时候，引入的LLaMA大模型，就是一个开源大模型。然后用自己的技术基于LLaMA开源大模型在上层开发了理想的应用。
再往后走，就可以定制开发自己的产品。比如说理想的营销工、客服工具，包括智能座舱的这种AI人机交互的解决方案的能力优化，都可以通过大模型实现，这个部分一直在做。比如说当有新技术出现，DeepSeek出现了，那理想也可以第一时间接入DeepSeek，这也是属于第三步的动作。
所以第三步的动作会依赖于战略和组织构建的差不多了。然后有实力有资金的，能够开始去接这些大模型的工具了。要么就直接接通用的工具，要么基于底层的模型来做二次的工具开发，应用在业务的各个领域。
第四步，业务流程重塑。
第三步和第四步是有根本性的区别。第三步的业务属性是没有变化的，从业务战略到业务流程，到所有的业务架构，包括底层支撑的产品形态都没有变化，只是在原有的基础之上开发了一些新的东西而已。第四步最大的变化是要靠大模型的决策能力来重构业务流程。
这四个层级我们也可以总结为，第一个层级叫认知层，第二个层级叫战略层，第三层是工具层，第四层才是核心层。
这是企业AI落地常见的难题，这个过程中，我们一定要明确，企业AI落地一定是自上而下的，不是从我们员工发起然后去做的，一定是从最上层的CEO负责，有意愿要做转型。然后他会从认知层面、战略层面、组织层面、工具层面、核心层面，就各个层级驱动团队去转型，设立目标。
如果你今天是一名AI产品经理，或者你想转型为AI产品经理。那么你要理解到AI产品在融入业务的过程中，是有不同层级和属性的。
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