S7-为什么AI企业应用落地这么难?遇见AIer

S7-为什么AI企业应用落地这么难?

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在AI技术落地企业应用的过程中,我们面临着怎样的挑战?

本期嘉宾的共识是:因为AI的不稳定性,需要一种全新的思路思考AI工作流,而给客户传递这样的思路,需要极大的沟通成本。

嘉宾介绍:

Ning:专注于comfyui 等 ai应用层技术的研究  有一些自己的独门小技术  !

黑格(heige),里布Ai特邀模型作者,精通训练建筑与室内方向的大小模型,擅长利用多种Ai工具解决各种传统设计领域的工作流问题。

法利:Ai生图领域自媒体人(抖音同名)

正文:

大家好,欢迎收听本集遇见AIER。在这个信息爆炸的时代,AI技术的发展速度令人瞩目。从图片识别到自然语言处理,再到深度学习,AI技术的每一次进步都在推动着社会的进步。但在AI技术落地企业应用的过程中,我们发现并非一帆风顺。今天,我们就来聊聊这个话题。

(shownote仅为大致介绍,具体案例请听播客)

技术本身的不稳定性

AI技术的不稳定性是影响其落地的一个重要因素。以stable diffusion(稳定扩散)模型为例,该模型在理论上具有强大的图像生成和处理能力,但在实际应用中,却可能出现无法达到预期效果的情况。在进行换脸等操作时,AI可能无法准确识别和处理用户的面部特征,导致生成的图像与原始图像存在较大差异,甚至完全不像本人。这种情况不仅影响了用户体验,也给技术提供者带来了挑战,如何提高模型的准确性和稳定性成为亟待解决的问题。

用户对AI技术的理解和期望差异

用户对AI技术的理解和期望也是影响其落地的另一个重要因素。一方面,部分用户可能对AI技术抱有过高的期待,认为AI能够解决所有问题。然而,当AI技术无法满足这些过高的期待时,用户可能会感到失望,甚至对AI技术产生怀疑。另一方面,用户对AI技术的理解可能存在局限性,他们可能不知道如何充分利用AI技术的全部潜力,或者在使用过程中遇到操作上的困难。这就需要技术提供者和用户之间进行有效的沟通和教育,帮助用户正确理解和使用AI技术。

AI技术与传统工作流程的融合问题

AI技术与传统工作流程的融合也是一个不容忽视的问题。在许多行业中,现有的工作流程和方法已经非常成熟和稳定,而AI技术的引入可能会打破这种平衡。例如,在设计行业,设计师可能习惯于使用传统的设计工具和方法,而AI技术的引入可能需要他们改变工作方式,甚至可能影响到他们的创作灵感。因此,如何在保持传统优势的同时,有效地融合AI技术,是技术提供者和行业从业者需要共同考虑的问题。

AI技术的应用机遇

尽管存在挑战,但AI技术的应用同样带来了巨大的机遇。在电商领域,AI技术可以大大提高营销效率,通过生成吸引人的图片和视频,帮助企业提升销售业绩。在室内设计行业,AI技术的应用也正在逐步落地,通过提供个性化的设计方案,满足客户的多样化需求。

此外,AI技术的发展也为设计师等创意工作者带来了新的灵感和工具。他们可以利用AI取代传统的素材库,快速弥补自己与经验丰富的设计工作室之间的鸿沟。

如何平衡挑战与机遇

面对AI技术的落地难题,我们需要找到平衡挑战与机遇的方法。首先,技术提供者需要不断优化和完善AI技术,提高其稳定性和准确性。同时,也需要加强对用户的教育和培训,帮助他们更好地理解和使用AI技术。

其次,企业需要调整对AI技术的期望值,将其视为一个辅助工具而非万能解决方案。通过合理地整合AI技术到现有的工作流程中,企业可以更好地发挥其优势。

最后,社会各界需要共同努力,创造一个有利于AI技术发展的环境。这包括提供必要的学习资源、建立开放的交流平台,以及鼓励跨行业的合作。

结语

虽然AI技术落地需要突破重重阻力,但嘉宾们仍相信AI在不久的将来可以改变我们的生活方式

在这里找到我们:

* 公众号:遇见AIER

* 收听渠道:小宇宙|喜马拉雅

* 海外用户:Apple Podcast

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ojayio
ojayio
2024.8.16
ChatGpt说:

AI 企业应用的落地困难主要源于以下几个方面:

1. **数据挑战**:AI 模型的开发和部署依赖大量高质量的数据。然而,很多企业的数据可能分散在不同的系统中,格式不统一,或者存在质量问题,导致数据难以有效利用。此外,部分行业的数据隐私和安全性要求较高,使得数据获取和使用受到限制。

2. **技术复杂性**:AI 技术本身复杂且快速发展,要求企业具备较高的技术能力。从数据处理、模型训练到部署和维护,每个环节都需要专业知识和经验。对于很多传统企业而言,缺乏足够的 AI 人才和技术储备是一个巨大挑战。

3. **成本和资源**:开发和部署 AI 解决方案往往需要高昂的初始投资,包括计算资源、数据存储、专业人员的雇佣等。同时,AI 项目的长期维护和优化也需要持续的投入,这使得很多企业难以承担。

4. **业务理解与整合**:AI 解决方案的成功依赖于对具体业务场景的深刻理解。这不仅仅是技术问题,还涉及到对行业知识、业务流程和市场需求的深入把握。将 AI 技术有效地与企业现有业务系统和流程整合,并实现落地应用,通常是一个复杂且耗时的过程。

5. **文化与组织阻力**:AI 的引入往往伴随着企业内部的变革,包括工作流程的重组、员工角色的调整等。这可能会引起员工的抵触情绪或管理层的担忧。此外,企业的文化是否支持创新和变革也直接影响 AI 应用的推广速度。

6. **道德与法规问题**:随着 AI 的广泛应用,隐私、安全和伦理问题日益受到关注。不同国家和地区的法规对 AI 应用有不同的要求,企业需要确保其 AI 解决方案在法律框架内运作。这些道德和法规的限制可能会延缓或阻碍 AI 应用的推广。

7. **ROI 不确定性**:企业在 AI 应用上的投入往往伴随着较高的不确定性,特别是在应用初期。对于企业管理层来说,如何评估 AI 项目的投资回报率(ROI),以及如何衡量 AI 对业务带来的长期影响,都是难以回答的问题。高额投入与未知的回报之间的矛盾,常常使得企业对 AI 项目的推动变得更加谨慎。

综上所述,AI 企业应用的落地面临多重挑战,既有技术层面的复杂性,也有组织文化、数据资源以及外部法规等方面的限制。这些因素共同作用,导致 AI 应用在实际中落地较为困难。