企业大模型落地：从探索到应用的全流程解析

企业大模型落地的现状与需求在业务竞争加剧的当下，企业急需AI大模型打破降本增效的困局。众多企业推进大模型落地，过程中有成就也有问题。在QCon全球软件开发大会·北京站的闭门会上，不同行业负责人对此进行了深度探讨。

落地演变过程传统行业对AI应用呈阶段性变化，早期是探索，近年聚焦成熟技术。大模型应用去年和今年态势不同，去年多探索和小规模Agent应用，今年国产大模型能力提升，需求大增。落地要“价值导向”，明确用户体验红线。成熟应用场景如知识问答、智能客服等，具有重复性强等特征。

组织架构调整无AI基础的企业常需架构调整推动落地，有积累的企业调整较少。企业有成立专职团队或让业务团队自主拥抱AI两种模式，最终多形成“混合型”架构。人才是关键，企业通过外部引进和内部转型获取AI人才，且倾向年轻化招聘。

落地经验与建议 企业落地大模型不要盲目追求模型微调，应分阶段构建能力。同时要绑定业务深度参与，采用双轨并行策略推进。AIAgent在企业落地中是重要话题，其核心能力包括任务规划等，在B端应用被看好，未来可能成为“超级App”。