投资AI：感受到压力，这很好
人工智能的演变与热潮
人工智能（AI）并不是一个新概念。其历程始于20世纪40年代，像约翰·麦卡锡这样的先驱者激发了我们对AI所能实现成就的想象。然而，相对新鲜的是围绕它的巨大热情。这种热潮似乎在呈指数级增长。以ChatGPT为例，它在2022年横空出世，掀起热潮，而现在，DeepSeek和Qwen 2.5也在各地掀起波澜。
这种热潮是可以理解的。由于计算能力的飞跃、庞大数据集的获取以及算法的优化，人工智能和机器学习（ML）模型正以惊人的速度改进。我们每天都在见证推理和内容生成等领域的突破。这是一个激动人心的时代！
然而，这种热潮也有其另一面。它可能会制造很多噪音，让人觉得AI中虚张声势多于实质内容。我们习惯了被这些前沿发展的信息轰炸，以至于可能会开始置若罔闻。而这样做，我们就有错过AI所带来的巨大机会的风险。
关于生成式AI的误解
由于生成式AI周围的喧嚣，一些领导者可能认为它尚未成熟，不值得投资。他们可能等到广泛采用后再加入，或者将其使用限制在业务中影响较小的领域。但他们没有抓住重点。尝试生成式AI，即使是快速失败，也远比完全不尝试要好。领导力在于抓住机会进行创新和转型。AI发展很快，如果你不加入，就会被甩在后面。
这项技术将成为未来商业格局的基石。现在参与其中的人将塑造未来的面貌。不要仅仅为了小收益而使用生成式AI；要用它实现巨大的飞跃。这才是开拓者会做的事情。
管理AI采用的风险
采用生成式AI本质上是一种风险管理活动，这是高管们非常擅长的事情。像对待任何其他新投资一样，找到在不过度承担风险的情况下前进的方法。只要做点什么。你很快就会看到它是否有效——AI要么提升了一个流程，要么没有。就是这么简单。
你不想陷入分析瘫痪。不要花太长时间反复思考你的目标。正如伏尔泰明智地指出，不要让完美成为好的敌人。从一开始就设定一系列可接受的结果，坚持执行，迭代并不断前进。等待完美的时机或用例只会让你在长期付出更多代价。
所以，最坏能有多糟？挑选几个试验项目，启动它们，看看会发生什么。如果失败了，你的组织会因此变得更强大。
AI实验失败的价值
假设你的组织在生成式AI实验中失败了。那又怎样？从失败中学习有巨大的价值——尝试、调整方向、了解你的团队在哪里遇到困难。生活就是克服挑战。如果你不将你的团队和工具推到极限，你怎么知道什么是可能的？
有了合适的人在合适的岗位，并对他们信任，你就没有什么可失去的。设定具有真正挑战的延伸目标将帮助你的团队在专业上成长，并在工作中找到更多价值。
如果你在一个生成式AI实验中尝试并失败了，你会为下一次实验做好更好的准备。
寻找AI实验的机会
首先，找出你的业务中面临最大挑战的领域：持续的瓶颈、可避免的错误、未满足的期望或被忽视的机会。任何涉及繁重数据分析、复杂问题解决或耗费大量时间的流程都适合进行AI实验。
在我的领域——供应链管理中，有无数机会。以仓库管理为例。这是一个生成式AI的完美起点。管理仓库需要在近实时的情况下处理众多元素。你需要在正确的时间、正确的地点安排合适的人来处理、存储和检索产品，其中一些产品可能有特定的存储要求，比如冷藏商品。
这是一项艰巨的任务。仓库经理通常没有时间筛选无数的劳动力和商品报告来让一切顺利运行。他们还经常需要处理实时中断。
然而，生成式AI代理可以分析所有这些报告，并根据洞察和根本原因制定行动计划。它们可以发现潜在问题并设计有效的解决方案，为经理节省大量时间。
这只是生成式AI优化关键业务领域的一个例子。任何耗时且涉及数据分析和决策的流程都是AI增强的主要候选对象。
所以，挑选一个用例，然后深入探索。
拥抱生成式AI的未来
生成式AI已经到来，并且以创新的速度在发展。每天都有新的用例出现，这项技术正变得越来越强大。好处显而易见：组织从内部转型，人类在数据触手可及的情况下以最高效率工作，以及更快、更智能的商业决策。我可以继续说下去。
你等待“完美条件”的时间越长，你和你的业务就越会落后。
如果你有一个坚实的团队、稳健的业务战略和真正的改进机会，你没有什么可失去的。
你在等什么？
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评论 (1)
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![LarryMartinez]()
LarryMartinez
2025-08-21 17:01:16
AI's been around forever, but the hype now is insane! It's like everyone’s racing to jump on the bandwagon. Cool to see the progress, but I’m wondering if we’re overhyping it a bit. 🤔 What’s next after this boom?
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人工智能的演变与热潮
人工智能（AI）并不是一个新概念。其历程始于20世纪40年代，像约翰·麦卡锡这样的先驱者激发了我们对AI所能实现成就的想象。然而，相对新鲜的是围绕它的巨大热情。这种热潮似乎在呈指数级增长。以ChatGPT为例，它在2022年横空出世，掀起热潮，而现在，DeepSeek和Qwen 2.5也在各地掀起波澜。
这种热潮是可以理解的。由于计算能力的飞跃、庞大数据集的获取以及算法的优化，人工智能和机器学习（ML）模型正以惊人的速度改进。我们每天都在见证推理和内容生成等领域的突破。这是一个激动人心的时代！
然而，这种热潮也有其另一面。它可能会制造很多噪音，让人觉得AI中虚张声势多于实质内容。我们习惯了被这些前沿发展的信息轰炸，以至于可能会开始置若罔闻。而这样做，我们就有错过AI所带来的巨大机会的风险。
关于生成式AI的误解
由于生成式AI周围的喧嚣，一些领导者可能认为它尚未成熟，不值得投资。他们可能等到广泛采用后再加入，或者将其使用限制在业务中影响较小的领域。但他们没有抓住重点。尝试生成式AI，即使是快速失败，也远比完全不尝试要好。领导力在于抓住机会进行创新和转型。AI发展很快，如果你不加入，就会被甩在后面。
这项技术将成为未来商业格局的基石。现在参与其中的人将塑造未来的面貌。不要仅仅为了小收益而使用生成式AI；要用它实现巨大的飞跃。这才是开拓者会做的事情。
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所以，最坏能有多糟？挑选几个试验项目，启动它们，看看会发生什么。如果失败了，你的组织会因此变得更强大。
AI实验失败的价值
假设你的组织在生成式AI实验中失败了。那又怎样？从失败中学习有巨大的价值——尝试、调整方向、了解你的团队在哪里遇到困难。生活就是克服挑战。如果你不将你的团队和工具推到极限，你怎么知道什么是可能的？
有了合适的人在合适的岗位，并对他们信任，你就没有什么可失去的。设定具有真正挑战的延伸目标将帮助你的团队在专业上成长，并在工作中找到更多价值。
如果你在一个生成式AI实验中尝试并失败了，你会为下一次实验做好更好的准备。
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这只是生成式AI优化关键业务领域的一个例子。任何耗时且涉及数据分析和决策的流程都是AI增强的主要候选对象。
所以，挑选一个用例，然后深入探索。
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2025-08-21 17:01:16
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