本文分析了小公司、小团队如何利用AI技术赋能业务，总结了四种AI落地模式：自建小团队、外包定制、使用标准化AI产品及全员AI培训。每种模式各有优劣，选择时需结合业务场景的通用性、频率、复杂度等因素。文章强调，应用AI应注重解决具体问题，而非盲目跟风，并建议在技术成熟、需求明确后再进行投入。

今天拆解，小公司、小团队怎么用AI赋能业务？

因为我一直在AI应用领域折腾，加上我的两个主要业务，一是定制AI智能体和工作流，二是代理一些实用的AI产品。

所以能有机会和很多客户与同行交流，了解AI落地一线的情况。

根据观察到的案例，我把小团队的AI落地，总结成了4种模式，接下来逐一分析不同模式的优劣势。

模式一：自建小团队

一些资源充裕的团队，会选择专门搭个小团队，死磕AI，希望借AI优化业务流程。

这种模式的缺点是：资源投入大，而且回报周期会比较长。

就算AI团队接受过丰富的培训，想把AI真正融到业务里，也要靠大量的实战练习。

况且如何考核AI应用团队的工作成果，也是个大问题。

一个AI应用的预定目标没达成，想判断是AI模型或工具的问题，还是AI团队的能力问题，并不容易。

对于小团队来说，找专人搞AI，有点像风险投资，产生的实际价值，不一定能抵消得了人力成本。

这种模式的优点是：毕竟是团队自己人，一旦磨合顺了，后面做迭代优化会很顺畅。

专人团队能随时了解AI应用的实施效果，不断根据场景做优化，这是其它模式比不了的，可以看作高风险高收益的模式。

模式二：根据业务需要找外包定制

这种模式的优势是：第三方团队按你的具体需求定制，能真正解决具体问题，花多少钱心里也有数。

专门做某个领域的外包，对该领域比较熟悉，遇到的场景和案例较多，无论是效率还是考虑问题的全面性，都会更有优势。

我就遇到过，有客户在有技术团队的情况下，找我们定制AI工作流的。因为客户觉的，让自己的团队去摸索有不确定性，效率也低，不如直接找我们定制，之后让技术团队搞懂我们的工作流程和代码，在此基础上优化。

这种模式的劣势是：你要把业务流程，像剥洋葱一样一层层剥开，梳理清楚。这点听起来简单，但实践中在需求梳理时，但凡不够精细，很容易出现反复修改的情况。

8月份我遇到一个比较有代表性的案例，为一个学校做批改实验报告的AI工作流，在两周的时间，我和负责对接的老师每天沟通，总会有一些模糊需求或者新需求。之前我和对接老师，都觉得流程很简单，实际做的时候，才发现很多细节。

定制工作的第一步，是工作流程梳理，之后才是真的写代码、搭建AI工作流。

另外，和自建小团队比起来，定制模式迭代速度也会比较慢，一般是攒够了多个新增需求，才在第一期项目的基础上做第二期、第三期。和自建小团队的快速迭代是比不了的。

模式三：使用标准化的AI产品

这种模式的好处是：上手就能用，落地速度比较快，性价比通常也会很高。

这种模式的不足是：只有大众化的通用场景，才有标准化的AI产品，比如AI客服、AI电商产品图。

很可能你想解决的问题，并没有适合的AI产品，而且，一些细分领域的AI产品，通常不像大厂的产品那样，有很多的营销费用，如果不关注AI领域，并不容易找到。

以我现在代理的一个AI产品为例。它面向有自己生意的小老板，用AI辅助做内容营销。随便录制一个真人出镜的视频，不需要说话，它可以自动克隆声音，用AI生成文案，做成一段真人口播视频。

这已经算是一个比较通用的场景了，但因为数字人技术、声音克隆技术的效果限制，最近几个月，这类从文案到视频的全流程内容创作的产品，才开始出现。

之前只能单独用数字人技术+声音克隆，手动剪辑做出视频。

理论上来说，用标准化的AI产品解决问题是最好的，但现在AI应用还在很早期的阶段。很多问题，没有标准化的产品，或者有但不容易找到。

模式四：全员AI培训

这种模式的优势是：做AI培训，执行起来相对最简单，也确实能提高团队成员应用AI的能力。

这种模式的劣势是：深度应用AI是有门槛的，这个门槛也许是技术也许是实操经验。面向全员的培训，培训之后大家还是有自己的本职工作要做，能够投入应用AI的时间有限，适合用AI写报告、做PPT等通用的工作。

换句话说，能够提高个人的AI能力，比较难把整个业务AI化。

除了全员培训，还有挑一些关键团队成员培训的，让部分成员学习AI，用AI解决一些业务痛点，之后再把经验推广。

还有咨询的模式，这种模式可以算作培训的一种。通常是团队推动AI落地前，通过咨询了解同行和市场的AI落地情况，以便确定AI落地策略。

如何判断你的团队适合哪种模式？

这几种模式，本身并没有优劣之分，完全根据团队和业务情况具体分析。

建议可以从以下几个角度考虑。

第一，看业务场景是不是高频通用。通用且高频的场景，会存在一些标准化的AI产品，没必要重复造轮子，直接用市面上成熟的方案。比如AI客服、AI选题和内容创作工具等。

第二，场景相对独特，但你日常会高频用到，就比较适合定制。比如你做跨境电商，卖某个品类的产品，你想要自动的把同类型产品的，产品名称和描述提取出来，参考这些内容，用AI生成你的产品名称和描述。这就可以考虑定制。

第三，低频场景，还是人工处理为主，可以借助AI辅助。比如团队每天的日报，可以定制一个工作流，每天自动推送给团队成员。团队的年度业务分析报告，频率不够高，人工处理足够了。

第四，如果是复杂业务，或者想要建立壁垒，这种就适合自研的小团队。

最后的感悟

虽然我做和AI落地相关的业务，但我反对为了用AI而用AI。

AI的火热，让一些团队产生了AI焦虑，觉得不用AI就落后了。

要知道，AI的输出是有随机性的，未必比人工靠谱。AI的算力消耗也很大，解决问题的成本会比传统代码更高。

在你有稳定业务的情况下，AI能锦上添花，帮助你提高业务的运营效率。如果你的业务做的不如意，AI恐怕做不到雪中送炭。

况且，想应用AI，不必急一时半刻，看准了再下手也不迟。

AI真正加速落地还是今年的事情，年初的时候DeepSeek爆火，一方面让AI获得广泛关注，另一方面也把技术撒了出去，提升各家AI大模型的能力，让AI能够加速落地，所以今年就能看到，一些很实用的工作流或者AI产品。

真正想把AI落地，是有门槛的，需要懂AI且懂业务，因为这个门槛的存在，实际上AI落地的速度，并没有很多人想的那么快。

想用AI赋能前，要想清楚，要用AI解决什么具体的问题？问题越具体，落地成功率会越高。

虽然说早点应用AI更好，但显然还是看清楚、想明白再出手更重要。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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