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1在AI技术落地企业应用的过程中，我们面临着怎样的挑战？
本期嘉宾的共识是：因为AI的不稳定性，需要一种全新的思路思考AI工作流，而给客户传递这样的思路，需要极大的沟通成本。
嘉宾介绍：
Ning：专注于comfyui 等 ai应用层技术的研究 有一些自己的独门小技术 ！
黑格(heige)，里布Ai特邀模型作者，精通训练建筑与室内方向的大小模型，擅长利用多种Ai工具解决各种传统设计领域的工作流问题。
法利：Ai生图领域自媒体人（抖音同名）
正文：
大家好，欢迎收听本集遇见AIER。在这个信息爆炸的时代，AI技术的发展速度令人瞩目。从图片识别到自然语言处理，再到深度学习，AI技术的每一次进步都在推动着社会的进步。但在AI技术落地企业应用的过程中，我们发现并非一帆风顺。今天，我们就来聊聊这个话题。
（shownote仅为大致介绍，具体案例请听播客）
技术本身的不稳定性
AI技术的不稳定性是影响其落地的一个重要因素。以stable diffusion（稳定扩散）模型为例，该模型在理论上具有强大的图像生成和处理能力，但在实际应用中，却可能出现无法达到预期效果的情况。在进行换脸等操作时，AI可能无法准确识别和处理用户的面部特征，导致生成的图像与原始图像存在较大差异，甚至完全不像本人。这种情况不仅影响了用户体验，也给技术提供者带来了挑战，如何提高模型的准确性和稳定性成为亟待解决的问题。
用户对AI技术的理解和期望差异
用户对AI技术的理解和期望也是影响其落地的另一个重要因素。一方面，部分用户可能对AI技术抱有过高的期待，认为AI能够解决所有问题。然而，当AI技术无法满足这些过高的期待时，用户可能会感到失望，甚至对AI技术产生怀疑。另一方面，用户对AI技术的理解可能存在局限性，他们可能不知道如何充分利用AI技术的全部潜力，或者在使用过程中遇到操作上的困难。这就需要技术提供者和用户之间进行有效的沟通和教育，帮助用户正确理解和使用AI技术。
AI技术与传统工作流程的融合问题
AI技术与传统工作流程的融合也是一个不容忽视的问题。在许多行业中，现有的工作流程和方法已经非常成熟和稳定，而AI技术的引入可能会打破这种平衡。例如，在设计行业，设计师可能习惯于使用传统的设计工具和方法，而AI技术的引入可能需要他们改变工作方式，甚至可能影响到他们的创作灵感。因此，如何在保持传统优势的同时，有效地融合AI技术，是技术提供者和行业从业者需要共同考虑的问题。
AI技术的应用机遇
尽管存在挑战，但AI技术的应用同样带来了巨大的机遇。在电商领域，AI技术可以大大提高营销效率，通过生成吸引人的图片和视频，帮助企业提升销售业绩。在室内设计行业，AI技术的应用也正在逐步落地，通过提供个性化的设计方案，满足客户的多样化需求。
此外，AI技术的发展也为设计师等创意工作者带来了新的灵感和工具。他们可以利用AI取代传统的素材库，快速弥补自己与经验丰富的设计工作室之间的鸿沟。
如何平衡挑战与机遇
面对AI技术的落地难题，我们需要找到平衡挑战与机遇的方法。首先，技术提供者需要不断优化和完善AI技术，提高其稳定性和准确性。同时，也需要加强对用户的教育和培训，帮助他们更好地理解和使用AI技术。
其次，企业需要调整对AI技术的期望值，将其视为一个辅助工具而非万能解决方案。通过合理地整合AI技术到现有的工作流程中，企业可以更好地发挥其优势。
最后，社会各界需要共同努力，创造一个有利于AI技术发展的环境。这包括提供必要的学习资源、建立开放的交流平台，以及鼓励跨行业的合作。
结语
虽然AI技术落地需要突破重重阻力，但嘉宾们仍相信AI在不久的将来可以改变我们的生活方式
在这里找到我们：
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AI 企业应用的落地困难主要源于以下几个方面：
1. **数据挑战**：AI 模型的开发和部署依赖大量高质量的数据。然而，很多企业的数据可能分散在不同的系统中，格式不统一，或者存在质量问题，导致数据难以有效利用。此外，部分行业的数据隐私和安全性要求较高，使得数据获取和使用受到限制。
2. **技术复杂性**：AI 技术本身复杂且快速发展，要求企业具备较高的技术能力。从数据处理、模型训练到部署和维护，每个环节都需要专业知识和经验。对于很多传统企业而言，缺乏足够的 AI 人才和技术储备是一个巨大挑战。
3. **成本和资源**：开发和部署 AI 解决方案往往需要高昂的初始投资，包括计算资源、数据存储、专业人员的雇佣等。同时，AI 项目的长期维护和优化也需要持续的投入，这使得很多企业难以承担。
4. **业务理解与整合**：AI 解决方案的成功依赖于对具体业务场景的深刻理解。这不仅仅是技术问题，还涉及到对行业知识、业务流程和市场需求的深入把握。将 AI 技术有效地与企业现有业务系统和流程整合，并实现落地应用，通常是一个复杂且耗时的过程。
5. **文化与组织阻力**：AI 的引入往往伴随着企业内部的变革，包括工作流程的重组、员工角色的调整等。这可能会引起员工的抵触情绪或管理层的担忧。此外，企业的文化是否支持创新和变革也直接影响 AI 应用的推广速度。
6. **道德与法规问题**：随着 AI 的广泛应用，隐私、安全和伦理问题日益受到关注。不同国家和地区的法规对 AI 应用有不同的要求，企业需要确保其 AI 解决方案在法律框架内运作。这些道德和法规的限制可能会延缓或阻碍 AI 应用的推广。
7. **ROI 不确定性**：企业在 AI 应用上的投入往往伴随着较高的不确定性，特别是在应用初期。对于企业管理层来说，如何评估 AI 项目的投资回报率（ROI），以及如何衡量 AI 对业务带来的长期影响，都是难以回答的问题。高额投入与未知的回报之间的矛盾，常常使得企业对 AI 项目的推动变得更加谨慎。
综上所述，AI 企业应用的落地面临多重挑战，既有技术层面的复杂性，也有组织文化、数据资源以及外部法规等方面的限制。这些因素共同作用，导致 AI 应用在实际中落地较为困难。