AI应用实践分享：垂直领域经验与思考

随着AI技术的迅猛发展，越来越多的企业和从业者开始积极探索其在实际业务中的应用。然而，AI的落地之路并非一帆风顺，许多企业在实践中遭遇了重重挑战和困惑。本文作者结合过去一年的AI应用实践，深入剖析了在售前售后数字员工、GEO、AIGC、运营数据清洗等垂直领域的经验与思考。

自去年中旬起，作者便开始接触并思考AI在具体场景中的落地可能性。经过一年的实践探索，他们在售前售后的数字员工、GEO、AIGC以及运营内数据清洗和分析等产品领域都取得了不俗的成绩。今年春季后，随着大模型产品的不断迭代，市场对AI的热情持续升温，科技媒体人每天都在推送最新的产品更新和试用体验，这些信息迅速扩散给国内的大多数科技爱好者和互联网从业人员，也催生了他们的AI焦虑。

在AI真正落地的环节，许多企业仍处于观望和兴趣阶段。他们认识到AI的潜力，但同时也担忧其不可控性。如何将AI与自身行业/业务相结合，成为了新的难题。国内市场上，众多解决方案提供商纷纷兜售各自的AI解决方案，但孰好孰坏，难以辨别。

在这一年的实践中，作者发现AI最适合解决问题的场景在于对服务的效率与准确率容错率都很高的场景。那么，什么是准确率高容错和效率高容错呢？准确率高容错意味着在大量社会约定俗成、内心熟知的信息中，AI的随机性难以控制，这些信息的表现不如传统编码方式稳定。而效率高容错则指的是在期望实时回复的场景中，如电话、政府事务投诉等，大部分AI Agent依赖RAG、PE提供服务，秒级别的响应时间难以满足用户期望。因此，AI Agent更适合在效率高容错率的场景中应用，如在线咨询、调研报告生成等。

AI与传统编码的最大优势在于其随机性与个性化。这一波技术红利不仅在企业内部和个人内容生产上带来了新的效率革命，更在传统个性化的服务场景中产生了新的需求满足方式。如果在某个领域有很好的RAG积累和PE的优化能力，AI技术就能给传统非标准、个性化的服务提供规模交付的能力，提升企业组织的服务宽幅，降低规模化运营的边际成本。像心理咨询、医生问诊、求职培训等咨询类服务，在这一波技术发展下，存在诞生平台公司的可能性。

大模型的能力在这半年持续提升，文字、图片、音频、视频等内容形式逐步被大模型内化。从个人角度来看，大模型即产品的演进思路越来越得到支持。未来的AIGC工具型产品，除非依托大模型的公司，独立企业将难以为继。现有的社媒推荐逻辑中，账号的人设和内容的垂直度是极其重要的因素。然而，最近X上马斯克正在推进Grok重塑X信息流的项目，Grok会完全基于内容本身的信息进行推荐。这一重塑有可能改变人们筛选信息的效率，跳出现有推荐逻辑“圈层”的束缚，让“有用”的信息被更多人看到。

总之，AI技术的应用落地是一个复杂而漫长的过程，需要我们在实践中不断探索和思考。只有深入理解AI的优势和局限，才能更好地将其与业务相结合，创造出更大的价值。