如果說前幾年大家對大模型還持觀望態(tài)度，那么 DeepSeek 的登場，徹底打破了“AI建設(shè)成本高、效果未知”的固有印象。尤其是 DeepSeek R1 系列在開源、高性能、低成本三者之間實現(xiàn)了平衡，讓企業(yè)第一次有機會以更務(wù)實的姿態(tài)真正上陣“搞AI”。問題來了：企業(yè)到底該怎么系統(tǒng)性地建設(shè)AI？ 是一腔熱情堆人、燒錢、試項目？還是有章可循、有據(jù)可依？

第一步：把 AI 提升為“戰(zhàn)略項目”，別再當技術(shù)試水

企業(yè)做AI最忌諱的就是“試試看”。現(xiàn)在不是“玩技術(shù)”的年代，而是“找機會”的節(jié)點。要讓AI真正發(fā)揮價值，首先必須把它明確為公司戰(zhàn)略級別的事項——不是某個業(yè)務(wù)部門的優(yōu)化工具，而是要服務(wù)整個組織轉(zhuǎn)型。

DeepSeek 的出現(xiàn)，強化了這種戰(zhàn)略認知：算力門檻降了、生態(tài)起來了、開源路徑穩(wěn)定了，企業(yè)再不“定目標”，就會徹底錯過這輪智能化大潮。

第二步：審視自己，別盲目開干

AI能不能做、做哪些，得看底子。建議從四個維度自查：

數(shù)據(jù)儲備夠不夠？ 有沒有結(jié)構(gòu)化 + 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？有沒有語料沉淀？

資源是否到位？ 算力、開發(fā)工具、數(shù)據(jù)平臺……你真的準備好了嗎？

團隊有沒有人？ AI落地不是喊口號，要有工程、業(yè)務(wù)、算法交叉型人才。

戰(zhàn)略是否清晰？ 場景有沒有想清楚？目標是否統(tǒng)一？這決定了是否“干得穩(wěn)”。

第三步：場景選擇要“夠準”，降本增效優(yōu)先走

別想著一口吃成胖子，大模型項目第一階段千萬別“圖酷”。建議優(yōu)先圍繞三大方向挑場景：

降本：比如客服提效、知識文檔提問；

增效：例如合同審核、報告生成；

創(chuàng)新：像銷售機器人、個性化推薦。

DeepSeek的優(yōu)勢之一是“快驗證”，無需寫代碼、無需工程支撐，業(yè)務(wù)人員直接就能試場景，這大大加快了企業(yè)從“能不能做”到“到底值不值”的判斷周期。

第四步：快速做出“驗證Demo”，一錘定音

選好場景后，馬上驗證。比如某制造業(yè)企業(yè)做了一個合同審核場景：把一段文本丟給模型，直接能提取出金額、供應(yīng)商、交付周期等關(guān)鍵字段，精度直接上90%。這就是業(yè)務(wù)團隊自己干的，沒用技術(shù)團隊。

結(jié)論很直接：先用小場景試效果，判斷好不好用，才往下走。

第五步：資源準備不能拖，數(shù)據(jù)/算力/工具/人都得跟上

一旦驗證場景有效，就得立即啟動資源配套建設(shè)，包括：

數(shù)據(jù)： 包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、垂類語料等，尤其是高質(zhì)量QA對、文檔摘要；

算力： 根據(jù)預(yù)期模型規(guī)模選擇，比如訓(xùn)練用70億參數(shù)模型需要至少2塊80G顯存卡；

工具： DeepSeek已支持蒸餾、RAG、Agent等工具鏈，使用門檻極低；

團隊： 早期搞 Prompt 工程、數(shù)據(jù)清洗、文檔解析，后期再考慮微調(diào)團隊。

第六步：項目實施講“分階段”，別想一步登天

我們建議企業(yè)采用“分階段打法”：

第一階段：RAG起步，三個月見效?場景選文檔問答、知識庫檢索類，投入少、效果快。比如某裝備制造企業(yè)用 DeepSeek 做物料選型，從3天降到3分鐘。

第二階段：復(fù)雜場景延伸，AI成“核心助理”?深入到銷售推薦、個性化客服、生產(chǎn)建議等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

第三階段：持續(xù)反饋、持續(xù)優(yōu)化?任何大模型都會“老化”。要不斷優(yōu)化檢索策略、采集反饋數(shù)據(jù)，建立運營閉環(huán)。

第四階段：深入核心鏈條?未來，AI 甚至能參與產(chǎn)品設(shè)計、工藝參數(shù)推薦、設(shè)備維護建議，真正嵌入業(yè)務(wù)鏈。

第七步：評估不能少，數(shù)據(jù)、用戶、成本全要看

每個階段都需要評估，內(nèi)容包括：

業(yè)務(wù)價值： 轉(zhuǎn)化率、滿意度、響應(yīng)時間是否提升；

用戶體驗： 留存率、點擊量、錯誤率；

模型性能： 精度、推理時間、隱私合規(guī)；

成本評估： 算力資源消耗、人力ROI、迭代頻率等。

第八步：打造“數(shù)據(jù)飛輪”，讓AI越用越聰明

AI的競爭力在于“越用越準”。這就需要長期運營：

持續(xù)采集反饋數(shù)據(jù)：點贊、點踩、QA準確性；

定期優(yōu)化Prompt和數(shù)據(jù)：打磨模型；

全員參與場景挖掘：鼓勵業(yè)務(wù)團隊提出問題，技術(shù)團隊做快速響應(yīng)。

這不是一次性項目，而是一次長期“組織變革”。AI轉(zhuǎn)型不能成為一句空談，必須切實轉(zhuǎn)化為行動，通過高層共識、愿景定義、戰(zhàn)略對齊，三個方面的動作，實現(xiàn)將AI納入到企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。

第一，高層領(lǐng)導(dǎo)要達成共識，明確AI的戰(zhàn)略意義，是智能化成功的基礎(chǔ)。只有建立了這種共識，才能幫助團隊理解AI將如何支持企業(yè)的業(yè)務(wù)增長、運營優(yōu)化和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，從而在資源分配和項目推進中獲得支持。通過在高層戰(zhàn)略會議中討論，應(yīng)明確把AI建設(shè)納入到企業(yè)戰(zhàn)略級項目中，并且給予更高的優(yōu)先級。

第二，企業(yè)一把手的推進至關(guān)重要，一把手要牽頭，各個業(yè)務(wù)負責人參與，設(shè)定長期目標和關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域的AI應(yīng)用，這樣才能有助于為企業(yè)的AI戰(zhàn)略提供更加清晰的方向。

第三，AI落地絕非一個部門所能獨立完成的，它需要多個部門協(xié)同推進，要確保AI建設(shè)與企業(yè)整體戰(zhàn)略保持一致，同時需要設(shè)定相關(guān)績效指標并跟蹤進展。