摘要：在上篇文章中，我们讨论了大模型的知识短板问题——如果没有专属行业知识库的支持，AI的智能就只能停留在“泛泛而谈”的层面。但即使知识问题解决了，企业在落地AI时，仍然会遇到面临系统割裂和交互方式不成熟等问题。 只有让AI真正融入企业的业务流程，并找到合适的交互方

在上篇文章中，我们讨论了大模型的知识短板问题——如果没有专属行业知识库的支持，AI的智能就只能停留在“泛泛而谈”的层面。但即使知识问题解决了，企业在落地AI时，仍然会遇到面临系统割裂和交互方式不成熟等问题。 只有让AI真正融入企业的业务流程，并找到合适的交互方式，它才能从“智能助手”进化为“业务执行者”。

系统割裂：AI会“说”，但不会“做”

目前，大模型最擅长的仍然是文本生成，这意味着它能提供建议，却很难直接执行任务。但是，在企业环境中，AI不仅要会回答问题，更重要的是能驱动业务流程。

举个例子，在客服工作环节里，AI已经可以做到回答“如何办理退款？”、“优惠怎么样”，但如果只能这样，无法直接查询订单信息、判断退款条件、自动提交工单等等更主管的工作，那它的作用其实本质还只是一个更智能的FAQ，而不是一个“有用”的工具。要想让AI具备执行能力，企业还需要让它与ERP、CRM、供应链管理系统等深度集成，形成完整的“决策——执行”闭环，想要做到这一步，企业需要大量定制化开发，而不仅仅是“接入一个API”那么简单。

交互方式：文本问答无法满足企业需求

当前，大模型主要依赖文本问答交互，但在实际业务场景中，这种方式远远不够。生产车间的工人可能更习惯语音交互，而不是在屏幕上输入复杂指令；设计行业需要AI理解图像和3D模型，而不是基于文本推理；财务、法务等专业领域需要AI提供严格符合规则的分析，而非模棱两可甚至是编造的回答。如何让AI适应企业不同的工作方式，是当前大模型落地的关键问题。

大模型产品化的关键路径

面对这些现实问题，企业如果想真正落地AI，不能只关注模型本身，而要从知识、系统、交互三个层面做深度优化。

（1）企业需要建立自己的专属知识库，而不是完全依赖AI的“通识教育”。这意味着不仅要让AI学习企业的内部流程、行业规则，还要建立动态更新机制，确保它的知识不会停留在训练时的“旧认知”。此外，结合专家系统，让AI的推理过程符合业务逻辑，而不是单纯依赖概率预测，也能进一步提高它的可靠性。

（2）AI的智能必须能转化为可执行的能力。企业需要打通AI与业务系统的连接，让它不仅能提供建议，还能直接参与业务流程。例如，让AI自动读取库存数据，生成采购计划，并直接推送至供应链管理系统，而不是停留在给出一个采购建议的层面。这样，AI才能真正成为企业的“智能执行者”，而不仅仅是一个“聊天助手”。

（3）AI的交互方式需要针对企业需求进行优化。制造业可以结合语音交互，让工人在生产过程中随时获取信息或触发操作；设计行业可以让AI支持图像识别，帮助工程师优化图纸；而在法律、财务等严谨行业，AI需要结合可验证的规则，提供符合合规要求的分析，而不是简单的文本生成。

技术不是万能的，关键是如何用好它

当企业开始探索大模型时，往往容易掉入两个误区：一是高估AI的智能程度，以为它能“无师自通”，却忽略了专业知识的积累；二是低估AI的落地成本，以为“接入一个API”就能解决问题，却忽略了系统集成的复杂性。

大模型确实带来了技术红利，但企业不能被表面的“智能”所迷惑。真正的价值落地，还需要在知识、系统、交互三个层面深耕。 如果你期待AI能成为企业的得力助手，而不仅仅是一个炫酷的演示工具，那么请记住：它不是现成的答案，而是一场需要长期打磨的技术革命。

来源：吾心吾知