AI Ready策略

AI Ready策略

AI Ready策略是指组织在面对人工智能（AI）技术时，做好充分准备，以便有效地整合和利用这些技术以推动业务转型和创新。随着人工智能的快速发展，企业急需制定合理的AI Ready策略，以便能够在激烈的市场竞争中占据优势。

魏凌睿：智能加速：AI驱动业务革新——DeepSeek为代表的大模型企业级应用

【课程背景】近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在许多领域得到了广泛应用。2023年，基于大模型的各种应用横空出世， 迅速成为了企业工作中降本提质增效的一种重要手段。大模型连接业务系统，为业务系统智能化提供了统一解决方案。近期，DeepSeek的出现，更通过极致优化创新拉低了企业应用大模型的成本，加速大模型跑步进入企业。国内企业正处于数智化转型的关键时期，大模型的应用尤其关键。本课程将围绕企业级AI应用展开，重点介绍AI技术尤其是大模型如何助力企业智能化变革、供应链优化及企业管理数字化，特别是DeepSeek在企业中的前沿应用，帮助员工深度理解AI在企业中的战略价值。【课程收益】深入理解人工智能技术及其在企业的应用趋势掌握企业级大模型应用（以DeepSeek为重点）的方法及案例识别AI在行业的潜在应用场景并形成可落地的解决方案掌握AI Ready的企业转型策略【课程时间】 1天，6小时/天； 【课程对象】  企业员工【课程方式】  讲授+案例分析+答疑辅导课程大纲一、人工智能现状和应用（AI到底是什么？有哪些AI？DeepSeek是什么？怎么用的？）人工智能的发展历程人工智能的方向计算智能感知智能行为智能认知智能及大模型混合智能类脑智能人工智能目前的应用领域计算机视觉的现状及应用计算机语音的现状及应用自然语言处理的现状及应用+大模型的出现背景及现状数字孪生与元宇宙的现状及应用数字人的现状及应用其他企业的AI应用现状示例DeepSeek大模型简介技术特点与ChatGPT的区别适用场景二、大模型应用方法（大模型企业应用的规划）大模型应用基础要素重构生命周期重构流程重构价值链重构DeepSeek在企业的深度应用案例智能生产：从数据分析到工艺优化供应链管理：实时调度与优化设备健康管理与预测性维护大小模型协同应用实现智能化场景大模型应用路线通用模型/行业模型/场景模型通用大模型部署：开源大模型和本地知识库的构建演练行业知识增量训练（垂直场景的应用）正视大模型的问题大模型项目实施五步法大模型Agent应用创新企业如何进行AI Ready 高层中层全员实战训练：DeekSeek本地部署+知识库本地部署应用                 企业如何设计DeepSeek大模型底座+智慧场景（小模型）的协同机制三、企业应用人工智能的关键（大模型如何落地企业）1、人工智能融入制造企业的方法大模型成为智能中枢大模型与工业大数据双向驱动大模型支持工业知识沉淀和传承并行模式融合网络化、数字化与智能化手段进行升级生产制造与供给服务体系的智能化打造利用AI促进研发生产与运营效率的提升2、人工智能应用场景设计研发设计产品辅助设计智能评审与反馈数字孪生/仿真优化生产流程其他营销市场调研与分析个性化推荐与客户体验内容创作与广告投放客户服务与互动其他生产智能排产设备管理/预测性设备维护事故预警质量管控生产工艺优化仓储配送其他其他运营管理环节供应链管理需求预测销售管理物流管理客户服务其他3、人工智能应用的管理/机制保障结合企业战略规划应用AI技术构建碳硅并举的组织架构与管理体系AI和组织变革工作结合的场景设计创新绩效管理和激励机制课程中案例分析：     路径分析： AI融入企业路径分析——精益化到自动化到互联到智能的智能制造之路     框架分析： 人工智能平台体系/数智化服务体系国内知名制造业工业大脑赋能智能制造某全球头部制造企业AI质检某智能制造AI算法服务+工艺仿真某精密制造企业智慧设备健康管理产品体系基于大数据和AI技术的智慧客户生态圈、运营生态圈和管理生态圈的打造某数字化标杆企业的数智化之路信息系统一致化数据和AI驱动的C2M工业互联网某标杆灯塔工厂基于机器视觉的现场管理基于AI知识图谱的设备管理基于工业机理建模的能源管理基于视觉技术和AI算法的工艺革新智能物流人机协同数字孪生

魏凌睿 培训咨询

一、AI Ready策略的背景与重要性

自从人工智能技术进入商业领域以来，越来越多的企业开始认识到其潜在的价值。AI技术不仅能够提高生产效率，还能通过数据分析和智能决策支持，帮助企业优化运营流程，提升客户体验。

在当前数字化转型的浪潮中，企业需要将AI技术融入到日常运营中，以适应市场变化和客户需求。因此，AI Ready策略的提出正是为了帮助企业在技术、文化与流程上做好准备，使其能够顺利实现AI技术的落地与应用。

二、AI Ready策略的核心要素

• 技术基础设施：企业需要建立健全的技术基础设施，包括数据管理系统、云计算平台及AI模型的开发与部署环境。
• 数据治理：完善的数据治理机制是AI Ready策略的关键，企业需确保数据的准确性、完整性和实时性，以支持AI模型的训练与应用。
• 人才培养：企业应注重培养具备AI相关知识与技能的人才，形成跨部门的AI团队，以推动AI项目的实施。
• 文化建设：推动AI文化的建设，使员工能够理解和接受AI技术，增强对AI项目的支持和参与度。
• 管理机制：建立适应AI技术的管理机制，包括项目管理、绩效评估和激励机制，以保障AI项目的顺利推进。

三、AI Ready策略的实施步骤

实施AI Ready策略通常可分为以下几个步骤：

• 评估现状：企业需对当前的技术环境、数据管理水平和人才储备进行全面评估，找出不足之处。
• 制定计划：基于评估结果，制定详细的AI Ready计划，包括技术投资、人才引进与培训、数据治理方案等。
• 基础设施建设：投资建设所需的技术基础设施，确保数据的存储、处理和分析能力满足AI应用的需求。
• 人才培训：开展系统的培训项目，提升员工的AI技能，使其能够参与到实际的AI项目中。
• 项目实施：选择适合的AI项目进行试点，积累经验后逐步推广至更广泛的业务领域。

四、AI Ready策略的实际应用案例

在多个行业中，企业已经成功实施了AI Ready策略，从而实现了业务的创新与提升。以下是一些典型案例：

1. 制造业

某汽车制造企业通过实施AI Ready策略，建立了完善的数据采集与分析系统，利用AI技术对生产线进行实时监控与优化，显著提高了生产效率和产品质量。

2. 零售业

一家大型零售连锁企业通过AI Ready策略，整合了线下与线上的数据，利用AI进行客户行为分析，从而实现个性化推荐和精准营销，提升了客户满意度与销售额。

3. 金融业

某银行通过AI Ready策略，开发了基于AI的信贷审核系统，利用大数据分析客户信用，优化了信贷决策流程，降低了风险损失。

五、AI Ready策略在主流领域中的应用

AI Ready策略在多个主流领域中得到了广泛的应用。以下是一些主要领域：

• 医疗健康：通过AI技术的应用，提升疾病预测、诊断与治疗的效率，改善患者的就医体验。
• 交通运输：利用AI进行交通流量分析与预测，优化交通管理，提高道路使用效率。
• 教育培训：通过AI技术实现个性化学习，提升教育质量和学习效果。

六、AI Ready策略在专业文献中的探讨

在学术界，关于AI Ready策略的讨论逐渐增多，研究者们尝试从不同角度分析其重要性与实施路径。一些研究指出，AI Ready策略的成功与否不仅取决于技术的先进性，还与企业文化、管理机制、市场环境等多种因素密切相关。

例如，有学者提出，企业在实施AI Ready策略时，需重视跨部门协作，以形成合力，推动AI项目的落地。此外，针对数据治理问题，学者们也提出了一系列的理论框架与实证研究，以指导企业在数据管理方面的实践。

七、结论

在数字化转型的浪潮下，AI Ready策略为企业提供了一个系统的框架，以便更好地应对人工智能带来的机遇与挑战。通过实施AI Ready策略，企业不仅可以提升自身的竞争力，还能在未来的发展中保持灵活性与创新能力。

未来，随着人工智能技术的不断进步，AI Ready策略将会继续演化，成为企业实现智能化转型的重要指南。企业应持续关注AI技术的动态变化，及时调整与优化自身的AI Ready策略，以适应市场的快速变化与发展。