摘要：很多公司的做法很简单：给营销部买个大模型账号，给研发部配个代码助手，给生产部搭个数据看板。这种按职能分配工具的模式，看似全面实则零散，AI 成了各部门的 “自选动作”。
现在企业谈 AI，早已不是 “要不要用” 的选择题，而是 “往哪用、用多深” 的必答题。
很多公司的做法很简单：给营销部买个大模型账号，给研发部配个代码助手，给生产部搭个数据看板。这种按职能分配工具的模式，看似全面实则零散，AI 成了各部门的 “自选动作”。
没有战略协同，看不到整体效益，投入大量资源却只停留在表面应用，始终无法让 AI 渗透到核心业务。
真正的 AI 部署，必须从 “工具思维” 升级为 “能力思维”，沿着企业价值链系统性布局，才能把技术转化为可持续的竞争优势。
1985 年，迈克尔・波特提出的价值链理论，核心洞察是企业竞争优势来自价值创造活动的系统性组织。
价值链分为直接创造价值的主要活动，比如生产运营、市场营销、售后服务，以及支撑这些活动的支持活动，像人力资源、技术开发、采购管理。
从 AI 部署的角度看，价值链上普遍存在三类 “断点”，这正是 AI 介入的最佳战略机会。
第一类是信息不对称，价值链各环节间信息传递失真、滞后。研发不知道市场真实需求，生产不掌握销售真实库存，决策只能依赖不完整的信息。
第二类是流程割裂，跨部门、跨系统协作全靠人工传递协调。异常处理响应慢，决策链路长，大量时间浪费在等待和确认上。
第三类是能力固化，关键能力过度依赖少数专家，无法规模化复制。新人培养周期长，知识流失风险高，核心能力难以沉淀为可复用的资产。
这三类痛点，清晰界定了 AI 部署的切入点和价值区间，也为后续的深度选择提供了依据。
同一个价值环节，AI 可以有不同的渗透深度，而深度不同，战略价值、技术路径和组织需求也完全不同。
这不是平行的工具选择，而是递进的战略路径，从表层到核心分为 L1、L2、L3 三个层次。
战略目标是提升个人效率，核心价值在于帮助员工快速获取信息、生成内容、转换格式。
核心技术路径是提示工程（PE）和检索增强生成（RAG），提示工程通过精心设计的提示词引导大模型，RAG 则让 AI 先检索企业私有知识库再回答，确保信息准确。
这个层次主要解决价值链上的 “信息不对称” 问题，投资周期短、风险低，是快速验证 AI 价值的切入点。
比如生产制造场景中，L1 级别的 AI 能帮工程师快速查找设备手册，不用再翻海量文档。
战略目标是提升组织效率，核心价值是实现跨系统、跨部门的流程自动化与决策执行。
核心技术路径是智能代理（Agent），它不仅能理解指令，还能调用工具（API）、访问系统、执行动作，实现端到端的流程闭环。
这一层解决的是 “流程割裂” 问题，开始重构业务流程，让运转模式从 “人驱动” 转向 “AI 驱动”。
在生产场景中，L2 级 AI 能自动处理生产异常、创建工单、通知调度，不用再靠人工逐一操作。
战略目标是重塑业务模式，核心价值是将企业专有知识固化，提升核心产品或服务的竞争力。
核心技术路径是微调（Fine-Tuning）和 RAG 结合，微调是用企业私有、高质量的数据训练模型，把专有知识和能力铸造到模型参数中，形成独有的核心能力。
这一层解决 “能力固化” 问题，投资周期长、难度高，但能建立长期、难以模仿的战略护城河。
像生产制造中的 L3 级 AI，能通过微调模型精确识别企业特有缺陷，并关联工艺参数优化，从根本上改变竞争优势来源。
要真正理解 “深度部署” 的价值，必须结合具体场景来看。以生产制造为例，AI 的价值绝不止于简单故障诊断，而在于 “良品率提升” 和 “柔性制造实现”。
传统生产中，工程师查找设备手册、SOP（标准操作程序）耗时长，还容易因版本不一致导致误操作，引发二次故障。
L1 解决方案是部署智能知识库，将设备 PDF、CAD 图纸、历史维修日志等通过多模态 RAG 技术整合，工程师用自然语言提问就能得到结构化维修指南，还会标注原始文档页码确保可追溯。
这能让维修准备时间缩短 70%，减少因知识错误导致的二次故障，成功解决 “信息不对称” 问题。
更深层次的痛点是生产线异常响应滞后，传统模式下人工判断、记录、创建工单、通知调度，平均响应时间长达 30 分钟，造成非计划停机损失。
L2 解决方案是部署生产异常处理 Agent，它实时监控 MES/SCADA 数据流，7x24 小时运行，发现异常后自动完成诊断、分级、工单创建、通知值班人员的闭环流程。
这能让非计划停机时间减少 15%，异常响应时间从 30 分钟降至 5 分钟，实现从 “人驱动” 到 “AI 驱动” 的运营模式转变。
最核心的痛点是质检模型泛化性差，无法适应新产品和新缺陷，工艺优化依赖专家经验试错，周期长、成本高。
L3 解决方案是部署缺陷识别与工艺优化模型，通过微调多模态模型，用企业私有高精度缺陷数据训练，实现对特有细微缺陷的精确识别。
同时 Agent 将实时缺陷数据与工艺参数关联分析，辅助专家调整参数，最终能让良品率提升 3%-5%，实现数据驱动的柔性制造。
这套逻辑同样适用于其他职能：供应链领域，L1 是供应商知识库 RAG，L2 是供应链风险 Agent，持续监控全球新闻和物流数据自动预警
L3 是需求预测模型微调；营销领域，L3 可通过微调模型固化品牌调性，Agent 自动根据不同渠道生成适配内容。
AI 深度部署的挑战，从来不是单纯的技术选择。有个核心论断必须正视：AI 部署的失败，80% 源于组织和文化，而非技术。
企业首先要明确自身需求，是追求效率提升、流程优化，还是核心能力重塑，战略目标直接决定部署深度和组织变革力度。
如果只是 L1 效率提升，AI 作为工具，组织只需培训员工使用 PE 和 RAG 工具即可；若是 L2 流程优化，AI 成为流程引擎
就需要建立 Agent 治理框架，定义流程边界和权限，协调跨部门利益；如果是 L3 能力重塑，AI 作为竞争武器，必须建立 MLOps 团队、数据治理体系，还要获得高层长期战略支持。
深度部署最核心的变革是角色转型。业务专家（SMEs）不能再只做执行者，要升级为 “AI 提示工程师” 和 “Agent 流程设计师”，定义 Agent 行为逻辑和 RAG 知识边界，成为 AI 的 “训练师” 和 “规划师”。
IT/AI 团队则要转型为 “AI 平台服务提供商”，负责构建稳定、安全的 Agent 平台、RAG 管道和微调环境。
随着 AI 渗透到 L2 和 L3，风险也会几何级数增加，一个失控的 Agent 或带有偏见的微调模型，可能造成巨大损失，因此治理体系必须前置。
Agent 治理要遵循最小权限原则，建立严格的权限控制和可追溯性机制，所有操作、决策路径、输入输出都要记录审计，高风险决策点必须设置人工干预。
模型治理方面，L3 微调模型要建立 MLOps 管道，定期进行安全对齐测试和性能回归测试，应对行为漂移；RAG 要强制模型引用知识库来源，增加 “拒绝回答” 机制，避免模型幻觉。
基于价值链的 AI 深度部署，是一套系统性战略方法论。价值链提供分析框架，让 AI 部署不再技术驱动 “想到哪做到哪”；
深度分层提供战略维度，明确不同阶段的价值与要求；递进路径提供实施步骤，从 L1 快速验证到 L2 规模化应用，再到 L3 构建护城河。
AI 部署的成功，不在于用了多少技术名词，而在于部署的深度。只有跳出 L1 信息辅助的浅层应用，将 AI 深入到 L2 流程自动化和 L3 核心能力重塑
结合组织架构调整、数据治理完善和风险控制，才能构建真正的 AI 驱动型领先企业
来源：笔杆先生一点号
