先后受到ChatGPT、SORA的冲击，近一年来人工智能的话题急剧升温。人工智能的风头大有盖过数字化转型之势。
不禁心生困惑，企业是不是可以跨过数字化而直接进入人工智能时代呢？
观察与发现
发现一：国家层面推行“人工智能+”行动
国家开始不遗余力的鼓励和推进各级政府机构和企业大力发展人工智能。
2024年2月，国资委召开专题会议。会议指出，“加快推动人工智能发展，是国资央企发挥功能使命，抢抓战略机遇，培育新质生产力，推进高质量发展的必然要求。”
2024年3月，政府工作报告《关于2023年国民经济和社会发展计划执行情况与2024年国民经济和社会发展计划草案的报告》，提出“人工智能+”行动计划。
发现二：人工智能大模型初露锋芒
会写诗作画、“拍电影”的ChatGPT、SORA出现，给普通网名足够的冲击。不仅如此，包括ChatGPT在内的各类面向大众消费者的大模型应用开始逐步走入大家的日常工作，给大家切实的帮助。
“不写诗、只做事”的华为盘古大模型主要面向商业场景，在普通消费者眼里的知名度不如前者。根据网上的新闻报道，也在各行各业开始发挥实实在在的应用价值。最著名的公开应用报道是华为盘古大模型在欧盟气象机构的天气预报。
大模型的原理并不神秘，主要解决了人类通用的视觉识别、语言识别的难题。这两大技能属于人工智能的基本的通用技能，将大大降低人工智能应用的门槛，提高应用转化效率。
发现三：企业对人工智能的关注度持续上升
人工智能、大模型急剧升温。春节过后，企业客户对于人工智能交流的诉求越来越多。一位在数字化方面投资非常谨慎的老板说要引入大模型，开始搞人工智能应用。听到这个着实吓我一跳，在数字化还很薄弱，像样的数据底座还没建起来，立刻要跨入人工智能时代。
从当前发展来看，人工智能的风头大有盖过数字化转型之势。不禁心生困惑，企业是不是可以跨过数字化而直接进入人工智能时代呢？
带着这个疑问，最近尝试重新理了理思路，供朋友们参考。
企业人工智能应用分级
人工智能作为一项技术，当前应用已经非常广泛。论才艺，写诗作画、作词谱曲，样样精通；论聪明，上知天文、下懂地理，无所不能。
在企业环境里，人工智能同样开始渗透到各个环境。
据了解，一些企业已经采用ChatGPT辅助程序员写程序代码。程序员只需要进行适当修改便可以作为功能模块投入使用。部分企业员工食堂的收费机器都已经通过图像识别自动收费。
面对玲琅满目的的人工智能应用，对于不同企业的价值来说并不完全相同，已经采取的策略也有差异。
为此，从应用难度、效益回报两个维度，尝试对企业当前人工智能应用进行分级。
不同级别的应用，企业所采取的建设策略也应该有所区别。
企业人工智能应用分级与建设策略详细内容介绍将单独成篇，欢迎持续关注。
人工智能发展战略建议
一、勿把战术错当战略
根据了解，当前一部分企业花巨资引入人工智能大模型应用在客服领域，效果如何暂且不做评价。当时这种巨额投入的回报是什么呢？
短期内省下来的人工成本远远不如投入费用。如果以此作为战略投入，不计成本，对企业在人工智能方面的能力积累并无实质性的帮助。
因为，这类生产工具级和技术工人级的人工智能应用的通用性和可替代性强，后来者通过引入更新版本的产品，轻而易举的超过“先行者”。
二、忌“拿着锤子找钉子”
记得2016年，华为正式启动内部的人工智能战略。短时间内，各业务部门引进了大量数据科学家（算法博士）。数据科学家们初来乍到，再现了“拿着锤子找钉子”的经典场面。人工智能技术就是科学家手中那把“锤子”，业务场景就是钉子。结果就是找到哪个场景只要是技术可行就开干，一时间人工智能应用“遍地开花”。看似热闹，但真正结果并不尽如人意。因为数据科学家们的待遇都非常高，实现的场景还不如给人家发工资的。
人工智能作为先进技术、先进工具，用途非常广泛，可谓到处是“钉子”。
任老板一看苗头不对，马上作出决策。要求公司首先在人多的部门首先突破人工智能，这与华为同期的“收入显著增长、人员不显著增加”的业务运营战略是完全匹配的。因此，作为公司级人工智能战略，选择生产制造、网络工程服务、财务等三个业务领域重点投入。
三、人工智能与数字化同步推进
首先，局部数字化是场景化人工智能的基础。企业数字化没有尽头，也不可能等待数字化完成再推进人工智能。但是一旦选定的需要突破的应用场景，根据业务、算法方案设计，针对性的优先完善数字化。这是必要的，也是行之有效的。
第二，人工智能的应用效果与企业整体数字化水平息息相关。我们最终的目标是追求智慧企业。就像我们人类，不能只是有个聪明的大脑，也需要通畅的神经、血液系统，还需要强壮、灵活的运动能力。智慧企业也同样如此。
因此，企业数字化转型是未来企业长线发展任务，而人工智能可以选择性快速实现短期目标，同时兼顾长期发展。
