“ 企业AI转型，就像互联网转型一样势不可挡，越早转型对企业越好。”
最近断断续续有人咨询我关于公司要上AI的问题，而且都是非互联网行业，他们的问题主要集中在用什么样的配置，选什么模型，系统开发等问题。经过几次交流之后慢慢发现一个问题，AI转型是目前很多企业遇到的问题，都知道AI是大趋势，但却不知道应该怎么转。
从作者的角度来说，之前一直都在关注技术问题，很少关注企业如果想上一项新技术或项目，需要解决哪些问题，其考虑方式和技术人员也完全不一样。
常说技术人员都只有技术思维，这种思维方式在解决技术问题时很有用，但从企业运营的角度来说，好像就不怎么有用了。
AI转型从本质上来说，AI只是一种技术工具，对企业来说关心的是AI是否能真正解决业务问题或者给业务部门提效，而不是因为AI技术牛逼所以要上AI技术，这是两种完全不同的思维方式。
其次，从企业的角度来看，第一个考虑的是AI转型能否解决业务问题，第二个需要考虑的就是成本问题，这里的成本不仅仅只是技术成本，还包括人员成本，组织结构和工作模式调整的成本；再有就是技术的稳定性，毕竟真实的业务场景不允许各种乱七八糟的问题存在。
对企业来说，AI转型不但存在巨大的风险，最难的是怎么把AI与具体的业务场景相结合，工具毕竟不是锤子，哪里有钉子就往哪里敲。技术要能真正解决业务问题，那么这个技术才有存在的价值，否则不管技术再牛逼，对企业来说都一文不值。
目前对大部分企业来说，转型AI面临的最大的问题就是需求不明确，懂技术的人不懂业务，懂业务的人不懂技术，怎么把业务与技术结合，这是一个需要思考的问题。
其次，就是技术问题，怎么搞定算力，是自己买服务器，还是使用云服务，数据安全怎么保证，模型怎么选，升级了怎么办，会不会今天买了服务器，过几天就不行了；AI技术迭代速度太快怎么办？
有没有完整的AI转型的解决方案？这是很多企业都在寻找的东西；大的AI服务商，客单价太高，动辄几十万几百万的服务费，对小企业来说这是不可承受之重。
那么，怎么解决这些问题呢？
这个有个简单的建议，项目初期算力服务器能不买就不买，能租就租，能用云服务就用云服务；先把系统功能给开发出来，然后在真实的业务场景中去做测试和验证，如果验证通过明确AI可以用，那么在去根据客户群体去估算，大概需要多少算力，那些需要自己解决，那些可以使用现成的方案。
其次，关于系统开发，由于AI编程的出现，现在系统开发的效率大大提升，之前需要程序员干几天的活，现在可能半个小时就搞定了；但是这里有个注意点，AI干活很快，但质量无法保证，所以需要有经验的人来进行把控，把功能模块拆分成不同的功能点，从技术上避免高耦合，这样即使部分模块出了问题，也不至于影响到整个系统。
记住，AI能力只是整个业务系统的一个功能点或功能模块，它可以用来解决整个业务系统问题，也可以作为其中的一个节点来优化部分问题。
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