做AI項(xiàng)目，最難的不是方案，是“預(yù)期”

年前密集和朋友約飯局，其中不乏為企業(yè)做AI落地的同路人，期間我們聊的最多的話(huà)題，就是如何把控客戶(hù)預(yù)期和項(xiàng)目復(fù)雜度。

什么叫預(yù)期？
比如做知識(shí)庫(kù)產(chǎn)品，很多人覺(jué)得把文檔往里面一丟，它就應(yīng)該什么問(wèn)題都能回答。
但現(xiàn)實(shí)是，絕大多數(shù)問(wèn)題，都隱藏著邏輯關(guān)系，真正難的不是回答，而是搞清楚用戶(hù)到底在問(wèn)什么。

舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，有員工問(wèn)：“我這個(gè)單子能報(bào)銷(xiāo)多少錢(qián)？”
這個(gè)問(wèn)題背后至少有三層判斷：
①這是什么類(lèi)型的單子？
②屬于哪個(gè)成本科目？
③系統(tǒng)里還有哪些限制？
每層判斷都要規(guī)則，而規(guī)則往往藏在流程、制度和系統(tǒng)里。
你不給出結(jié)構(gòu)化的規(guī)則，AI是沒(méi)法憑空推測(cè)的。
而企業(yè)往往覺(jué)得這是很簡(jiǎn)單的問(wèn)題，結(jié)果就是造成雙方的認(rèn)知差異。

還有一種情況，就是客戶(hù)也知道要提供各種規(guī)則、邏輯和驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，但這件事本身就很費(fèi)業(yè)務(wù)時(shí)間，而大多數(shù)企業(yè)的業(yè)務(wù)部門(mén)，本來(lái)就被KPI壓得喘不過(guò)氣。

所以很多項(xiàng)目落地到一半會(huì)出現(xiàn)一個(gè)場(chǎng)景：
“你們這個(gè)智能問(wèn)答太不好用了”
“因?yàn)槟銈冎皼](méi)給這類(lèi)問(wèn)題下的意圖識(shí)別規(guī)則。”
“我沒(méi)時(shí)間梳理規(guī)則，這些難道AI不會(huì)自己想么？”
最終進(jìn)入死循環(huán)……

現(xiàn)在企業(yè)做 AI，本質(zhì)上是要同時(shí)做三件事：
①幫業(yè)務(wù)把流程梳理透（這是最難的）
②把AI的邊界講明白
③把可驗(yàn)證的驗(yàn)收路徑搭起來(lái)
這三件事缺一不可。

我見(jiàn)過(guò)最穩(wěn)的落地方式，是先挑一個(gè)小場(chǎng)景，把規(guī)則補(bǔ)齊，把流程跑通。
例如薪資數(shù)據(jù)的異常分析、某個(gè)制度的問(wèn)答、某個(gè)審批流程的提示、某類(lèi)客戶(hù)接待的小定流程
這些點(diǎn)小、可控、可驗(yàn)證，反而容易跑起來(lái)。
你會(huì)發(fā)現(xiàn)，越成熟的公司越不搞噱頭。
他們通常是先把數(shù)字化改造的路線(xiàn)跑通，再在每個(gè)系統(tǒng)里嵌一點(diǎn)點(diǎn)AI能力，先讓內(nèi)部用起來(lái)，確認(rèn)能提效，才慢慢擴(kuò)展場(chǎng)景
而那些天天喊大模型重構(gòu)一切的公司，往往最后落地最慢。

這一年我見(jiàn)過(guò)太多企業(yè)做AI的掙扎，很多問(wèn)題不是他們不努力，而是對(duì)AI有過(guò)高的期待，卻不愿意投入業(yè)務(wù)時(shí)間，準(zhǔn)備的也都是些模糊的流程、不完整的規(guī)則和不清晰的驗(yàn)收。
這些問(wèn)題不前置解決，就只會(huì)拖慢落地進(jìn)度，效果也很難體現(xiàn)出來(lái)。
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