最近我和一家大型制造公司的IT负责人进行了一次深度对话。这不是那种夸夸其谈、吹嘘技术指标的会议，而是一场实实在在的经验总结------讨论怎样才能真正用AI解决生产中的问题，最终提升公司的业绩。
以下6条经验出乎意料，但都非常实用，可以直接拿来指导我们的行动。
1）不盲目追求造大模型，专注解决实际问题
核心观点 ：不要与巨头在基础模型上硬碰硬，而应把有限资源集中在数据和具体应用场景 上，优先开发能带来实际收益的应用。
许多企业一开始就热衷于自主研发大模型、扩大计算能力，这些想法听起来很先进，但实际执行时却往往难以落地。在内部讨论中，大家基本达成共识：该放弃的就要放弃 。应该将精力投入到"产品缺陷识别、工艺知识问答、原材料异常处理、质量复核、生产调度"等能够形成完整解决方案的具体环节 上，利用现有成熟的模型和平台，先彻底解决一个具体问题，然后再考虑扩大应用范围。
简单来说 ：懂得放弃一些领域，才能在自己选择的领域做出特色和成绩。
2）最"土"的数据，往往最有价值
核心观点 ：真正有竞争力的"护城河"，不在于你用了多么先进的算法，而在于深藏在公司日常业务流程中的那些"原始"行业数据。
很多制造企业的原始数据看起来"又脏又乱又差"，常常被人忽视。但一旦你把这些数据和业务中的具体环节（比如原料进厂、生产过程、质量检测、产品交付）对齐起来，它们立刻就变成了针对特定业务场景的"超级燃料" ，非常管用。
在讨论数据治理时，我们的思路是：先抓住最关键的"最小必要数据" 。也就是说，优先清理和治理那些能支撑某个业务场景跑通（形成一个完整的闭环）所需的那几类数据。我们的原则是：先让数据能用起来，然后再追求它的完美性。
同时，我们必须建立一个**"数据和业务场景的对应清单"**：确保每个业务场景只关联它真正需要的数据源，这样就能避免做很多没有意义的数据清洗工作。
简单来说 ：你的数据可能看起来不那么"高大上"，但它绝对是值钱的。
3）从头部达人到素人网络：品牌影响力的"长尾效应"
核心观点 ：过去依赖头部达人、新闻媒体、门店主这样的**"明星代言人"来集中传播**，成本高昂且受众有限。真正的增长机会，反而隐藏在普通消费者、素人用户的分散传播 中------他们虽然个体影响力小，但数量庞大、信任度高、转化效果反而更好。
头部达人的粉丝池有限，一旦预算用尽，传播就停止了。而且平台算法变化、达人翻车风险、高昂的合作费用------这些都是难以承受的成本。更严重的是，消费者对明星代言的信任度在下降，反而对"身边人的真实推荐"更买账。
激活你的用户群体，让他们成为品牌大使------这比单纯砸钱给头部达人效率高得多。具体路径包括：
- 建立素人分享激励体系：为普通用户设置简单的分享门槛和奖励机制（积分、折扣、专属权益等），鼓励他们在社交媒体分享使用体验
- 创建易传播的内容素材：设计简洁、有趣、易改编的品牌内容模板，让素人可以轻松二次创作和分享，而不是非得用专业视频不可
- 建立分级传播网络 ：优先从高活跃度的中腰部用户 开始，他们的粉丝数虽然不如头部达人，但粉丝粘性更高、转化率更好；然后逐步扩大到更广泛的普通用户
- 设置数据反馈闭环：追踪哪些素人的分享效果最好，给他们更多的资源支持，形成"能者多得"的正向激励
跟头部达人的关键区别 ：不是"砸钱买一次曝光"，而是"培养一群愿意长期为品牌说话的真实用户 "。这样的传播虽然看起来"不那么集中"，但因为人多、频次高、重复触达，最后的总曝光量和转化效果反而超过传统模式。
简单来说 ：与其花大价钱买一个头部达人的一次发声，不如花一半的预算激活一千个素人的持续传播------长尾的力量往往被严重低估了。
4)技术越来越简单,但真正做好越来越难
简单来说 ：现在用AI工具已经不难了,开源软件和各种平台让普通人也能上手。但是,真正要在企业里把AI用好,需要深刻理解这个行业怎么运作、业务流程是什么样的、有哪些规矩必须遵守------这些要求反而越来越高了。
做企业服务(To B)最难的不是"能不能连上AI模型",而是"能不能真正融入到日常工作流程里 "。业内专家反复强调:你得把公司的各种规章制度、操作标准、质量检查要求、审批流程这些东西, "翻译"成AI能看懂的语言和规则,然后让AI来协助工作或者半自动化地执行任务。
而且企业通常要求把数据和系统部署在自己的服务器上(不放在云端),要设置不同级别的数据访问权限,新功能要小范围试点后再推广,还得保留"撤销"或"回退"的选项------这些能力既是企业的竞争优势,也是必须守住的底线。
一句话总结 ：会用AI技术的人会越来越多(技术不值钱了),但真正懂行业、懂业务的人会越来越抢手(行业知识更值钱)。
5）别想用一个"万能产品"打天下
核心观点 ：在制造等企业级市场，靠一个通用的"标准产品"就想赚遍所有客户，基本是不现实的。根据客户场景定制化的解决方案才是真正可行的路。
为什么标准产品不行？
每个工厂的生产流程都不一样、数据质量参差不齐、合规标准也各不相同。如果硬要用一套产品去适配所有客户，结果就是为了"兼容"而不断妥协，最后产品啥都能做但啥都做不好。
更聪明的做法是什么？
针对不同场景搭建不同的解决方案，但要聪明地分拆成两部分：
- 通用底层（可以复用）：数据检索、对话能力、效果评测、系统监控、各系统接入等
- 定制化上层（因客制宜）：适配客户的实际流程、调整处理阈值、个性化的看板和报表
具体操作路径：先挑一个重点客户精心打磨出完整解决方案（打造标杆），再从中提炼出能复用的部分，用半标准化的方式快速应用到其他客户。
简单说 ：先用定制方案从客户那里赚钱，同时把可复用的技术积累下来。
6）不要单干：抱团合作又快又稳
核心观点 ：要想降低风险、加快速度，生态合作是唯一出路。单独干又慢又费钱，还容易错过最好的时机。
开会的时候对比了两种做法------"自己全包"和"几家联手"，结果一对比，发现无论是人才、时间、技术、还是前期投入，现实都很残酷。最后大家一致同意：大家一起干。
具体怎么分工呢？
- 技术公司 负责提供AI模型、搜索功能、智能流程和质量检测工具
- 行业客户 负责提供真实场景、数据、流程和验收标准
- 基础设施方 负责提供计算能力、网络和安全保障
每一方都清楚自己要干什么、要交付什么成果，然后分阶段小步快跑（先小范围试点，再逐步推广），这样能大大降低失败风险。
一句话总结 ：组队打怪，比一个人硬扛走得更远。
收尾：从今天起，做一件"小而确定"的事
如果你也在推进企业级AI落地，今天就做一件小事：
选一个"价值高 + 数据可得 + 流程稳定"的单点场景，承诺跑出一个可验证的闭环指标（比如处理时长缩短、准确率提升、人工替代率）。
别把6s硬件硬装iOS18； 把根与基先打牢 ，用一系列可见的小胜，赢得战略层面的"大确定性"。
愿我们把AI，从概念，走到利润表。