8月30日,新奇点CLUB邀请资深AI架构师、AI算法专家李烨,开展一场深度分享与交流。
讨论从大家正在经历的真实问题开始,也由此指向了一个更重要的判断:
AI落地的起点,从来不是“它能做什么”,而是“我们究竟要解决什么”。
01 先问WHY,再谈HOW
在十余年的企业级AI实践中,李烨老师参与过20多个产品、40多个项目,覆盖金融保险、医疗、汽车制造、电信、教育等行业。
复盘这些项目,她用两个维度观察成败:研发过程是否顺畅,产品上线后是否有人持续使用。
她发现:开发顺利,不代表真正有用;技术先进,也不等于能进入业务。
💡关键案例:法务部门为什么要做合同审查?
如果答案只是“别的公司在做”或“老板要求AI转型”,项目从一开始就可能偏了。即使系统把每人每天8小时的审查工作缩短到6小时,这份效率最终转化成什么业务影响?是承接更多业务、降低风险,还是减少人员?如果目标并未想清楚,所谓提效甚至会与发起者的真实诉求互相冲突。
企业AI落地的正确顺序
WHY → WHAT → HOW
先确认业务价值,再选场景、拆任务,最后才是模型调用、工程实现,以及成本、速度和质量之间的取舍。
02 从小闭环开始验证价值
李烨老师提到,在AI时代,POC——概念验证,不应只是研发团队的专业术语。做一件大事之前,先用一个足够小的实验,验证价值闭环是否成立。
一个项目值得继续,至少要回答六个问题:
➥ 问题是否真实存在,价值能否量化?
➥ 现在如何解决,AI是否更优或更便宜?
➥ 数据是否足够、可用并掌握在自己手中?
➥ 谁对项目负责,谁判断输出质量?
➥ 能否嵌入现有流程,并被真实使用?
➥ 失败的风险谁承担,成功后能否复制?
模型只是系统的一部分。数据、工程、评价标准、责任人和业务流程共同决定了,一个Demo能否成为可持续运行的产品。
03 AI不能替你创造一门生意
下半场,话题转向AI创业。李烨老师给出的判断直接而清醒:创业的前提,是先有一门可以闭环的生意——真实需求、付费意愿、可交付的产品或服务,以及最终可成立的利润。
AI可以开源,也可以节流,但不能凭空替你找到客户、需求与商业模式。
它可以帮助获客、扩大服务范围、缩短交付周期,也可以减少重复劳动、降低单位产出的成本。但每一个“可以”,都要通过真实实践来验证。面对营销软文与炫酷演示,最有效的去魅方式不是争论,而是亲手做一次小实验,形成自己的判断。
04 AI原生人才,为何稀缺?
一位艺术管理背景的年轻人,通过AI工具第一次接触代码。两周后,她借助AI学习开发与部署,把原型真正上线;随后又进入陌生的法律服务场景,迅速参与真实工作。
3个9岁的孩子仅用一个多小时就做出一个简单的小游戏原型。工具几乎没有成为障碍,真正决定作品能否打动人的,是他们是否愿意主动探索、能否把想法变成作品,以及能不能讲好一个故事。
李烨老师把这样的人称为“AI原生人才”:不是掌握了所有知识,而是能带着AI进入新领域,快速学习、探索并交付。
当工具越来越强,人的探索力、内在动机与讲故事的能力,反而更值得被训练。
从企业转型到创业,从人才培养到未来教育,现场提问不断延伸。李烨老师也提醒我们:基础知识仍然重要,但不能为了训练某一项能力,扼杀人的好奇心、探索意愿与合作能力。
AI仍在从发展走向成熟。比追逐每一个新概念更重要的,是在真实场景中持续判断、验证与修正:看见问题,完成闭环,为结果负责。
能力正在平权,
把能力变成真实价值的人,依然稀缺。
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四个关键词概括:知 · 行 · 物 · 联
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