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常见误区：把 AI 落地当作“学霸解题”

最近在一个 AI 行业交流群里，看到一位大模型企业的员工发了这样一条“英雄帖”：

“我们建立了一支解决 AI 技术难题的机动部队，成员都是顶级大学的在校生。企业不用再为招不到 AI 工程师烦恼，只要你们有难题，我们这群聪明的学生就能来解题。我们是连接供需的桥梁。”

听起来很美好，对吧？清北学霸，技术顶流，按需解题。

但笔者作为一个在 AI 企业落地领域摸爬滚打十年的 AI 架构师，不得不泼一盆冷水。我问她：

“清北学生的聪明程度毋庸置疑，但这些仅仅是技术执行层的能力。要解决企业的问题，得先能定义问题。学生们知道企业是干什么的吗？知道业务流程的痛点在哪吗？知道老板的痛点和员工的痛点有什么不同吗？”

对方的回答很典型：

“这是企业先出题，学生们来解题。”

企业的问题，恰恰就是不知道‘题’是什么！

AI 落地最大的鸿沟在这里：技术方的立场是“我很牛，只要给我题目我就能解”；而企业方一脸懵，“什么题？哪儿来的题？AI 一出来不就什么都搞定了吗？”

很多技术立足的企业，往往带着一种“拿着锤子找钉子”的傲慢。他们认为只要算法够强，模型够大，就能横扫 B 端市场。

大错特错！如果把 AI 企业落地的交付过程比作一场足球赛，那些会训模型、写算法的技术专家，其实仅仅是后卫。能够解决企业问题的是一支完整的球队！

那么，谁是前锋？谁是中场？谁又是守门员？

前锋：带着方案的“咨询师”

在 AI 企业落地的赛场上，前锋是一个复合型的角色。

首先，他必须具备传统销售的能力。毕竟，再好的技术也需要有人去敲开客户的大门，去建立信任、打通关系。

但仅有销售能力是不够的，他不能只是一个推销员。在敲开门之后，他的角色更像是麦肯锡或艾森哲的咨询师。

1. 带着愿景入场

前锋不能空手套白狼，问客户“你有什么痛点”。他必须带着一个完整的、端到端的解决方案（Solution）进入甲方的视野。

虽然我们都知道，这个初期的方案和最终落地的系统之间一定存在差异，甚至可能中间需要完全重构。但在最初阶段就要给甲方一个具体的想象空间。

如果你对甲方说：“我有最牛的技术，你给我定义问题，我来解”。甲方会觉得：那我要你干什么？

要是甲方能清晰地定义出问题，他们早就自己干了。现在开源模型这么多，LLM API 这么便宜，人家为什么不自己试？

2. 祛魅布道与盟友嗅探

前锋的另一个重要任务是教育市场。 甲方对 AI 往往有两种极端态度：要么神圣化（觉得 AI 无所不能），要么妖魔化（觉得 AI 会毁灭公司）。 前锋需要打破这种神话，让甲方慢慢接受 AI 到底是什么，能做什么，不能做什么。

同时，前锋还要具备敏锐的嗅觉，识别出甲方内部的架构、权力关系，谁是核心专家，谁是可以合作的盟友。

3. 建立跨界沟通机制

AI 企业落地的难点在于“懂技术的不懂业务，懂业务的不懂技术”。前锋就是那个打破壁垒的人。

前锋这个位置的人既要有极强的沟通能力，又要有快速的业务理解能力；同时要兼具项目管理的意识。

他需要把甲方的业务语言翻译成乙方的技术语言，把乙方的技术边界翻译成甲方的商业价值。只有找到这样的人，才能真正把球带入对方的半场。

中场：定义问题的“双核引擎”

球队的中场，也就是最核心的环节，要负责的核心任务是：定义问题。

这个位置，通常由乙方的 AI 架构师和甲方的业务专家共同组成“双核引擎”。

1. 从场景定位到评估标准：定义问题的完整逻辑

在 AI 企业落地的项目中，我们最常听到的就是“一句话需求”。 比如：“我想做一个类似 ChatGPT 的客服”、“我觉得报关流程太慢了，用 AI 优化一下”、“帮我把这些文档整理成知识库”。

然而这些其实根本不是需求，只是一个模糊的意愿，甚至只是一个抱怨。甲方往往只看到了痛点，却不知道病灶在哪里，甚至于连哪些痛点是可解决的，哪些不是都分不清楚。

什么才叫把问题定义清楚了？中场球员必须深入业务场景，像剥洋葱一样层层拆解，直到把“一句话”变成“一套逻辑”，要做到——

• 定位场景：找到业务流中的具体卡点。是哪个环节慢？是录入慢、审核慢、还是查询慢？

• 明确输入与输出：在这个场景下，AI 到底要处理什么数据？（是 PDF、Excel 还是图片？）AI 输出的结果要给谁看？（是给专家复核，还是直接给客户？）

• 制定评估标准：输出的结果到底如何算好，怎样又算差？哪怕最后是靠人来打分，也必须建立一套可量化的标准。否则，轻则最终的验收没了依据可循，双方陷入扯皮；重则，就算强项上线了 AI 系统，也无法起到预期的作用。

2. 技术选型与架构设计：在“成本”与“确定性”中寻找平衡

问题和标准明确后，才是技术选型。 在这里，中场球员面临的最大挑战，往往不是技术本身，而是克制技术的诱惑。

对于很多出身名校的技术团队来说，能在工作中尝试最新的论文、最火的模型（SOTA），是一种巨大的诱惑。

但 AI 企业落地的残酷真相是：客户不在乎你用了多牛的新技术，只在乎“我花多少钱能办成什么事”。因此，技术选型的核心指标是：成本和结果的确定性。

最终的解决方案不怕“土”，就怕不接地气——如果正则表达式能解决 80% 的问题，且准确率 100%，那就别强行上大模型。

中场球员不仅要做技术决策，更要做技术管理你必须按住后卫们想要“炫技”的冲动，告诉他们：商业交付不是科研实验。

3. 工程化迭代与指标驱动

商业解决方案必须有明确的 ROI 计算。比如：假设是 POC 阶段用了 GPT-4，落地时为了省钱换成开源小模型，性能会下降多少？部署成本会增加多少？

我们需要以工程化的手段进行迭代，以业务指标为驱动（如处理效率提升率、错误率降低幅度）来证明 AI 系统对业务的实际推进作用。

你必须给甲方一个明确的预期：最差是什么样？最好是什么样？达到这个效果的可能性是多少？

只有把这些梳理清楚，才算形成了一个真正落地的研发方案。

后卫：技术落地的“执行者”

现在，我们终于谈到了那些“清北学霸”、算法大神、模型专家了。 是的，在 AI 企业落地的体系里，他们是后卫。

当“中场”把问题定义清楚，把数据梳理完毕，把评估标准制定好之后，后卫的核心准则只有一条：严守纪律，不要“给自己加戏”。

后卫往往不得不面对一个残酷的事实：在真正的 AI 落地项目中，AI 算法代码的占比往往不到 10%。 剩下 90% 的工作，都是枯燥的业务逻辑开发、接口对接、数据清洗、环境部署和运维填坑。

如果不能克服自身的技术 Ego（傲慢），认为“我是搞算法的，这些脏活累活不该我干”，那么你是做不了 AI 落地的。企业落地不是科研，也不是炫技的体验中心。客户买单的不是你的模型架构有多精妙，而是你交付的那个“高质量、可用的业务工具”。

如果一个需求可以通过传统的正则表达式、关键词匹配或者数据库查询解决，就不应该用大模型。这样既精准又便宜。即使要训练模型，后卫的任务也不是去刷榜 SOTA，而是把不确定的模型能力，封装进确定的工程架构里。

后卫的责任，是用最稳健的工程手段，将方案转化为现实。切记：在商业交付的赛场上，客户不需要你在后场表演花式过人，只需要你把那个“解决问题”的球，稳稳地踢进大门。

守门员：兜底的“客情销售”

谁是守门员？ 恰恰是传统意义上的客情销售。

AI 项目充满了不确定性。万一技术没达到预期怎么办？万一模型出现了幻觉怎么办？万一甲方验收时反悔了怎么办？

这时候，需要守门员出场了。 他需要利用深厚的客户关系，去化解危机，去协调预期，去争取宽限，甚至在项目不完美的情况下，依然能把单子签下来，把款回回来。

组建完整的 AI 落地团队

AI 企业落地的赛场上，没有个人的英雄主义，只有精密咬合的齿轮。前锋的破局、中场的定义、后卫的执行、守门员的兜底，缺一不可。

当我们不再迷信“技术牛人”，不再执着于“拿着锤子找钉子”，而是真正敬畏业务、敬畏成本、敬畏工程时，AI 才能真正从 PPT 里的愿景，变成企业生产力的一部分。

别让你的团队只剩下等着别人出题的“超级后卫”。去组建你的完整阵容吧，比赛才刚刚开始。

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