北京
「把數據變成可執行的洞察」——這句被說爛的話，為什么真正做到的團隊那么少？
最近接觸到一個IT咨詢公司的服務框架，讓我意識到問題可能出在「中間層」的缺失。不是缺算法，缺的是把想法翻譯成智能的系統工程能力。
模板化：被低估的效率杠桿
他們的方案里有個細節很實在：用模板快速響應高頻問題。不是那種華而不大的知識庫，而是可復用的代碼片段和業務邏輯單元。
這讓我想起一個現象——很多團隊把80%精力花在訓練大模型上，卻沒人整理「哪些問題其實不需要重新推理」。FAQ的自動化應答、標準場景的代碼生成，這些「低垂的果實」往往被忽視。
模板的價值在于確定性。當客戶問第100次同樣的問題時，系統不該再調用一次完整的生成流程。
可擴展性：從Demo到生產環境的鴻溝
原文反復強調的是「scalable」——可擴展的解決方案。這個詞在AI領域被濫用太久了。
真正的可擴展是什么？是數據管道能接住業務增長，是模型推理成本不會隨用戶量線性爆炸，是客戶體驗在第十萬個用戶時和第一百個時保持一致。
這需要的不是某個天才工程師，而是一套設計好的系統架構。咨詢公司的角色，恰恰是幫客戶補上「從能用到好用」的最后一環。
三個落地場景的真實需求
他們列出的優先級很務實：效率提升、客戶體驗個性化、業務增長驅動。沒有提「顛覆行業」這種空話。
效率提升指向內部流程自動化；個性化體驗需要實時數據反饋回路；業務增長則要求AI輸出直接關聯營收指標。這三件事的技術棧完全不同，卻被打包在同一個服務框架里——這本身就是產品洞察。
有意思的是，他們的方案里沒有出現任何具體模型名稱。不是賣技術，是賣「把技術變成業務結果」的能力。
生成式AI的泡沫期正在過去。接下來比拼的，是誰能把「智能」這個詞從PPT里摳出來，變成可交付、可衡量、可擴展的系統。這家公司選的路，可能是當下最 boring 但也最穩的一條。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
