大模型的繁花时代，你对齐颗粒度了吗

前几天，我妈转给我一个视频

问了句，“你不会失业吧？”

我必须保持一个中年人的情绪稳定

给了个肯定的回复：不会！

大模型来袭

最慌乱的可能就是像我这样

在格子间里敲键盘的打工人

又看到一个帖子

一个程序员仰头长叹

“大模型一口吞下了我这辈子囤积的所有技能”

真的是这样吗？

为什么有人慌，有人却一点也不慌？

现在这个节点，如同热剧《繁花》一样

你看「爷叔」，一把年纪，却永不落伍

时代充满变化，也充满机会

就看你有没有准备

那些不慌的人，其实早早AI Ready了

所以，今天我们要探讨的话题就是

AI Ready

AI Reay的核心含义是

你有没有做好「数字化沉淀」？

一、对于个人，你“AI Ready”了吗？

我坐标北京，看到身边很多IT职场人

每天都在高频使用AI

帮助自己写总结、出数据、做分析

攒方案、撸代码、画海报、搞PPT、剪视频

偷偷地把自己“卷”成了Ready状态

二、对于企业， 你AI Ready了吗？

相比个人，企业AI Ready更为复杂

很多企业都想快速验证和跑通大模型

但奈何之前数字底座太差

目前依旧是割裂的系统、分散的数据池

大模型来了，完全接不住

但有些企业就不一样

他们早早进入角色，接住了这波“富贵”

比如：安克创新

全球充电器大佬，也是苹果供应商之一

3600名员工，年营收超过140亿元

他们就是一家非常标准的AI Ready公司

大模型一来，他们直接冲

用大模型应用去解决了

很多产品型公司最头痛的难题

如何让公司所有后端的人

（研发、PM、质量经理、客服、市场...）

听见一线客户最真实的“怒吼”？

如何把客户最真实的反馈

当成产品持续改进的推动力？

安克创新是怎么玩的呢？

之前，他们有个QMS系统

里面积累了历史售后数据

详细记录了每位客户的反馈理由和处理方案

大模型一来

通过飞书企业数据服务QMS 系统

快速接入“飞书智能伙伴”​

就是飞书在今年刚刚发布的

面向企业的AI应用，好比“AI水龙”

有了飞书智能伙伴

让后端员工像开水龙头一样简单

轻松调用AI能力，在与大模型一问一答中

彻底激活了这些历史数据的价值

像这样的企业还有很多

他们使用AI的方式，看起来非常简单

其实落地的过程一点也不复杂

只因他们在底层逻辑上

就早早叠好了「AI Ready」的Buff

一家企业是否具备AI Ready的条件 ？

主要看三个方面

▼

1、通用大模型或私有模型，是否有准备？

调用简单，自建难，代价不同

认清自我需求，才是启动最关键的一步

2、企业原有数字化沉淀，是否接得住大模型？

这里的数字化沉淀

主要指：平台+数据

首先企业各种异构系统已经整合过了

其次，需要一个数据池子

来“喂养”大模型

数字化是智能化的前提

只有系统打通、数据打通

才能让大模型快速融入业务内核

3、是否找到了“AI水龙头”？

要想在原有各大业务系统中

快速嵌入大模型能力

并不是简单调用一下大模型API就行

需要大量的预集成工作

此时，如果有个交互“界面”

能像水龙头一样，拧开就用多好

「飞书智能伙伴」就是这个AI水龙头

说人话，和大模型实时交互

水到渠成，让原来的应用瞬间变聪明

​

如何让一家企业快速达到AI Ready状态 ？

需要简单两步

第一步

接入飞书，打通业务系统和数据

飞书能够帮助企业打造一个“超级平台”

企业主流核心业务流程和系统

比如，文档、表格、会议、邮件、人力等

飞书自有的标准模块可支撑

比如，财务、质检、销售、采购等

飞书已开放接口让第三方系统接入

“超级平台”的先天核心优势是

各系统之间（飞书自有+第三方）

都能实现“互通”，统一跑起来

另外

飞书能够帮助企业打造“学习型组织”

企业可以积累点点滴滴的“知识数据”

比如日常交互数据、文档数据等等

信息和知识不流失，都会沉淀下来

平台+数据=数字化沉淀飞书

系统无缝连接，数据自由流动

其实这也就完成了AI Ready的准备工作

接入大模型，打开AI水龙头

「飞书智能伙伴」就是水龙头

一键接入大模型能力，深入企业核心业务

让员工立刻用起来

如今，在这个大模型的「繁花」时代

AI Ready对个人、对企业都极为重要

携手飞书智能伙伴，紧紧拿捏住AI

用确定性的动作迎接不确定性的挑战！

机智如你，赶紧与AI“对齐颗粒度”