本文深入探讨了AI技术在企业数字化转型中的应用现状与未来潜力，分析了SaaS在中国的发展挑战以及智能化转型带来的业务模式创新。通过具体案例和技术策略解析，为读者提供了一条明晰的AI项目接触和实施路径，旨在帮助企业把握AI时代的脉搏，开启智能化新篇章。

在过去五年的数字化旅程中，我有幸从构建面向消费者（2C）的数字化平台起步，逐步转型至搭建企业级系统（2B），并最终借助人工智能工具为企业的数字化产品注入新动力（AI-CMS）。在这一过程中，我深切体会到数字化浪潮以及AI的前沿动态，既感到兴奋，也不免有些忧虑。

自2023年以来，人工智能的热潮愈发汹涌，但随着时间的推移，我也明显感受到AI技术在实际应用中的落地仍处于成长阶段。目前，工业级AI的应用往往还停留在数据信息化和统计分析的层面，尚未能与产品流程实现深度整合。此外，AI技术的成本依然居高不下，这可能会限制其在某些领域的广泛应用。

一、企业数字化与AI的关系

1. 企业数字化应用AI的现状-拿营销AI举例

探讨企业数字化的演进与AI的关系，需要拿典型产品和具体场景举例。总体来说，当前阶段的市场AI应用中，大模型是用来讲产品故事的，小模型才实现快速变现和营收。在企业数字化产品的诸多模块中，数字营销是最早拥抱AI的领域。

数字营销与AI融合中，AI助手和客服已经取得了显著的成效。例如，AI社群小助手在私域社群运营中扮演着不知疲倦的角色，它能够自动发送欢迎语、早报，以及执行各种日常营销任务。而AI客服则能够提供一对一的个性化聊天服务，与顾客建立亲密的沟通，一旦检测到顾客的购买意向，便能及时发送相关的购买链接。

这些应用不仅提升了顾客满意度，还通过精准的个性化推荐，进一步提高了顾客的忠诚度，验证了AI带来的生产力革新。

2. 企业数字化应用AI的未来潜力

展望未来，还是拿数字营销的AI未来发展举例。随着大模型AI技术的不断进步，它将成为数字营销的重要推动力，甚至可以说数字营销的尽头是AI营销。

未来，所有的广告平台都可能利用AI来制作广告，进行A/B测试，品牌也能够通过AI和算法为用户推荐量身定制的产品。

此外，未来的数字营销将更加注重为用户提供个性化内容。无论是面向企业（2B）还是消费者（2C），品牌都将利用数据和智能技术更准确地把握用户喜好，创造更加细分的个性化内容，从而提升品牌影响力和顾客忠诚度。

二、挑战与机遇

1. 追溯软件服务（SaaS）在中国的发展

数字营销的发展从线索整合到CRM系统，再到平台化，经历了SaaS这一重要阶段。在中国，SaaS的发展面临着特定的挑战-数字化转型或Saas软件本身就是为高利润企业准备的，企业有足够的利润才能使用软件来提升企业的效率，只是这件事在中国，高利润企业都是央国企，而央国企对于软件的需求是非市场化，因此标准化的Saas在中国很难发展，但AI不一样。

2. AI的机会

在我看来，AI代表一种新的软件模式，结合人工智能具备很强的个性化能力，满足中国2B市场需求，而且成本会越来越低廉。一旦AI软件的开发模式趋于成熟，市场机会很大。

三、数字化转型与智能化转型的不同

1. 企业智能化转型：从第三方执行到企业自建

在企业转型的执行策略上，我们看到了从依赖第三方服务到企业自主构建技术的转变。

1）数字化转型：外包至第三方

传统企业往往缺乏跨领域的计算机技术能力，自建技术团队不仅成本高昂，而且成效难以衡量。因此，企业倾向于利用第三方服务以节约成本并获取更专业的技术支持。

2）智能化转型：企业自主主导

在中国B2B服务市场，尽管SaaS解决方案尚未普及，但随着智能代理技术的发展，预计企业将越来越多地在内部团队中进行模型训练和数据处理，特别是在特定的垂直和B2B应用场景中。

2. 智能化转型影响：加速反馈循环

在数字化转型中，大数据分析的效率受限，需要经过咨询、调研、数据处理和分析等多个阶段，才能提炼出对业务有价值的信息。

相比之下，智能化转型通过AI技术显著提高了决策效率，使数据驱动的决策变得更加关键。企业必须重视数据的收集、分析和应用，以提升决策的速度和准确性。

然而，这一过程中也面临着数据安全和隐私保护的挑战。当前的数字化技术往往缺乏整合，导致供应链数据流无法有效连接。此外，数据的安全性和隐私保护也是企业必须严肃对待的问题。

3. 转型的作战方式：从业务孤岛到AI的整合作战

转型的作战方式：从孤立的业务单元到AI整合 数字化转型往往关注于解决孤立的业务问题，通过CRM、CMS、大数据、CDP等系统实现数据流转和业务协同。

而智能化转型则利用AI优化整个供应链管理和生产流程，自动理解和连接业务流程，实现企业协同，无需跨部门协调，即可提升企业运营效率。

尽管如此，人才需求的挑战依然存在。AI时代需要能够理解并整合不同流程的跨界人才，以提升效率而不牺牲用户体验。什么都懂一点的产品经理可能更有优势。

当然，还有一种可能的解决方案是利用大型模型取代产品经理的角色，自主实现AI的落地。这些模型在理解场景指令和工具能力后，能够整合OCR、TTS、ASR等传统工具，降低新技术应用的成本。

4. 转型的创新模式：从“抄作业”到“AI DIY”。

数字化转型是抄作业模式，产品经理通过市场调研和竞品分析来设计流程，这通常导致产品功能常规化，通常为了效率而牺牲了2B产品的用户体验。

智能化转型则激发企业创新，AI提高了企业软件服务的调试效率和稳定性，做到更个性化DIY，推动软件更好地服务于生产业务。借助AI，2B的软件产品也有好的体验，更贴合生产力和企业协同的需求，从而在市场中获得竞争优势。

但挑战依然存在，尤其是在企业协同方面。AI是否能够促进企业内部的协作和沟通，与组织文化和团队建设紧密相关。虽然，AI协作工具/平台能够提高团队间的交流和信息共享效率，打破部门间的隔阂，提升协同创新的能力。然而，Saas软件面临的中国市场问题依然存在，企业规章制度的约束和旧制度的打破需要自上而下的改革和创新。

四、接触AI项目的步骤

对于那些渴望尝试AI但不知从何开始的企业，建议先保持观望并积极学习，等待技术进一步成熟。大部分企业实现的AI还止步在RAG阶段（高效检索系统）

企业级AI服务的精髓在于在通用的大型模型基础上进行定制化的“二次开发”和“二次训练”。虽然当前的大型模型在技术上已经取得了突破，但它们在业务应用上的影响尚未完全显现。企业需要更强大的大模型算法来推动业务发展。

当前阶段企业业务想要探索AI，建议的可执行策略是：效果预测 > 选择模型 > 模型训练。具体步骤：

1. 效果预测：利用现有的LLM API和RAG技术轻量化搭建一个demo，把本地数据存在RAG里，然后评估效果。
2. 模型选择：对于开源模型，可以选择经过验证的模型，如BERT或GPT系列。闭源模型可以尝试市场上已有的成熟产品。
3. 模型训练：测试集就是考试题，可以理解为针对垂直业务自己出若干道考试题，根据业务需求，设计和实施一系列针对性的测试，以评估模型的性能和适用性。