当我们探讨人工智能（AI）在企业中的应用时，通常想到的是AI如何优化现有流程，提高效率。但AI的影响远不止于此，AI原生应用正在逐步改变企业的工作方式，重新定义产品和服务。在AI原生的世界里，企业业务完全依赖于AI核心功能的存在和发展，流程和用户体验都由学习和适应性的AI系统驱动，企业的增长和创新完全取决于对数据处理和学习能力的运用。这是一个全新的商业世界，AI的深度融入不仅改变了我们的工作方式，更改变了我们的思维方式，实现了企业向AI原生转型。

什么是原生应用(AI Native Application)？

它指的是当一个应用脱离了其核心功能，产品便无法存在。举例来说，打车服务便是典型的移动互联网原生应用。用户不可能拿着笔记本电脑去打车。在这种情境下，开发PC版本的应用是完全不必要的。而对于云原生应用，比如在双十一促销期间，所需的应用和计算资源可能是平时的100倍。在这样的情况下，如果没有云计算支持，根本无法满足用户的需求。

同理，AI原生应用也是如此。只有当应用的使用过程中离不开AI的能力时，我们才能称之为AI原生应用。AI原生应用指的是从设计、部署、运营到维护的每个阶段，AI都作为产品的一部分融入其功能的系统或技术。这种实现依赖于一个以数据和知识为基础的生态系统，其中数据和知识被消费和产生，以实现基于AI的新功能，或在需要时用学习和适应性的AI替代静态的、基于规则的机制。

AI原生应用架构的核心特征包括：

• 数据驱动：AI原生应用依赖于大量的结构化和非结构化数据，这些数据是AI算法学习和决策的基础。

• 持续学习：这类应用能够持续从新数据中学习，不断优化和调整其行为和决策过程。

• 适应性：AI原生应用能够适应变化的环境和用户需求，自动调整其功能和性能。

• 自主性：具备一定程度的自主决策能力，能够在没有人类干预的情况下独立运行。

  
  

AI原生企业一个特点就是极高的人均效率。

让我们以Midjourney公司为例，来看看这些AI原生应用在实际中的体现。该公司只有11名正式员工，却成功支撑了超过1000万用户的服务并实现了超过一亿美元的营收。这种惊人的效率得益于AI的高度自动化和智能化。Midjourney的AI原生应用能够无缝地处理大量请求，并提供个性化的输出，使用户体验得到了极大的提升。AI原生应用的变革型架构设计减少了对人力的依赖，使业务得以快速扩展，并能够灵活地应对用户需求的变化。然而，这只是开始。随着业务的发展，持续优化AI模型以适应新的需求和挑战变得尤为关键。

Midjourney建立了一个持续学习和优化的机制。他们不断收集新的数据，并利用先进的机器学习技术对模型进行训练。通过这种方式，他们不仅提升了AI的性能和准确性，还确保了应用能够及时地适应不断变化的市场和用户需求。这个过程不仅为公司的持续增长提供了保障，也为其他企业树立了一个成功的AI应用案例，激发了更多企业向AI原生转型的动力。AI创新领域的企业，像Pika只用4个人就能打造出AI生成视频的爆款产品。

在AI技术的浪潮下，企业面临着前所未有的机遇——深度融合人工智能至业务的核心，实现向AI原生企业的根本转型。这一过程远超过技术层面的升级，它代表着企业文化和思维模式的彻底革新。从激发对AI的好奇心、探索AI的实际应用，到全面部署AI解决方案，并最终实现业务与AI的深度融合，这一过程是漫长而复杂的，但也是必经之路。现在，我们理解了AI原生应用的力量，是时候深入探讨企业如何实施这一转型。

阶段一：激发组织对AI的好奇心

首先要激发组织对AI的好奇心，每一个角落都在讨论AI的可能性，从茶水间到会议室，AI概念成为了新的工作语言。企业可以通过举办“AI月”活动，设置交互式展览，展示AI技术如何在不同行业中创造价值。邀请AI变革者进行Ted式演讲，分享技术的趋势和行业变革，激发员工探索AI如何解决实际工作难题的兴趣。

鼓励员工使用各种各样的AI原生工具来提升生产力，例如AI生成代码，AI生成设计稿，利用AI优化文章等，在使用的过程中互相分享经验，达成对AI的共识。

阶段二：探索之旅

当员工有了使用AI的意愿和一定的能力基础后，可以在企业内部启动特定场景的探索项目。员工可以组队，识别场景的痛点并提出基于AI的解决方案，解决日常工作中遇到的具体问题。例如企业知识库的搭建，用于企业内部增加沟通的效率；例如将人工审单的步骤优化为AI审单，提升运营效率等。通过这种方式，企业不仅能够发掘出一系列创新的AI应用，提升团队在AI落地中的工程能力，还能促进团队之间的合作和创意交流。

阶段三：完成AI对业务的闭环赋能，并大规模部署

此阶段见证了AI项目从理论探索到实际应用的跨越，其中成功的AI创新项目开始在实践中展现其对企业运营的深远影响。企业致力于将这些经过验证的AI解决方案系统地融入至关重要的业务流程中，包括但不限于销售预测、客户服务自动化以及智能供应链管理，从而推动业务流程的全面优化和自动化。关键在于搭建一个全面的AI赋能生态系统，覆盖从数据采集、深度分析到决策实施及其效果反馈的整个闭环，保障AI技术的持续进步和对动态业务需求的适应性。

阶段四：AI原生架构变革

在这一阶段，企业将AI技术从辅助工具转变为推动业务发展的核心动力。这要求企业不仅在技术层面进行革新，还要深化跨部门合作，确保数据的自由流动和共享。同时，提升全员的AI素养，使每位员工都能与AI系统高效协作。

在此阶段，企业不再是简单地将AI技术应用于现有的业务流程中，而是基于新的人机交互理念、AI大模型、AI Agent和智能系统，重新重新思考和设计业务流程、决策机制、服务交付模式和业务系统。企业大脑具备持续的推理能力、自我学习和迭代能力，传统的业务系统作为企业大脑的支撑体系。企业的经营指标中，不仅仅要有常见的人均效率指标，资金效率指标，还应该制定AI相关的运营指标。

AI原生架构变革还意味着建立起一个自我迭代和持续创新的机制。企业将通过AI实验室、创新孵化器等形式，不断探索AI技术的前沿应用，促进AI在专属领域的不断进步，不断评估AI能力与人类专家的比较。

阶段五：未来工厂，与AI共生的组织

最终，企业变成了一个“未来工厂”，在这里，AI不仅仅是一个工具或现有业务的支撑，还将成为新业务模式、新组织形态和创新生态的源泉。在这个阶段，AI的作用超越了技术层面，成为塑造企业文化、组织结构和市场策略的关键因素。AI成为企业决策和创新的合作伙伴，与人类员工共同工作，共同设计解决方案和探索新机会，创造属于AI时代的组织形式和生产协同模式。

通过以上五个阶段，企业将逐步实现从传统运营模式向AI原生企业的转型，不仅在技术上实现创新，在企业文化和组织结构上也实现根本性的变革，为在数字化时代中持续竞争和成长奠定坚实基础。

许多人对AI大模型的了解可能始于ChatGPT这样的在线聊天应用。但企业级的AI应用要复杂得多，它们不仅需要与企业的核心业务流程紧密结合，还必须严格考虑到数据隐私和安全性。这就要求更加复杂的大模型应用能力，比如为不同专业领域打造的AI工具，利用提示工程来解决复杂问题，对大模型进行精细的微调，以及训练定制化的AI用于私有部署实现行业智能化。此外，还包括使用AI智能体来协调复杂任务，并通过AI自动化实现企业业务的自驾式运行。以下是几种在企业中落地AI的关键方法：

提示词（Prompts）：

• 提示词是指在使用大模型（如GPT）时提供给模型的文本片段，用于引导模型生成相关内容。它可以是问题、关键词、句子等形式，帮助模型理解用户的意图并生成相应的文本。提示词通常是手动设计的，用于指导模型生成特定主题或内容。

  
  

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）：

• RAG结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，通过在生成过程中引入检索阶段来提高生成文本的质量和相关性。它通过从大型文本语料库中检索相关内容，然后将这些内容结合到生成过程中，以生成更具连贯性和相关性的文本。RAG可以看作是一种改进的生成模型，能够利用检索来丰富生成的内容，常用于企业内部的知识库建设。

  
  

智能体（Agent）：

• 在某些上下文中，Agent可能指的是一种与用户进行交互的程序或系统，通常是基于人工智能的。这些Agent可以是聊天机器人、智能助手等，它们能够理解用户的输入，并做出相应的回应或行动。在大模型的应用中，Agent可能会利用提示词、RAG、调用各类其他的业务系统和专业工具来生成回应或执行任务。

  
  

微调（Fine-tuning）：

• 微调是指在训练大型预训练模型之后，针对特定任务或领域进行的进一步训练过程。在微调过程中，模型会通过在特定任务的数据集上进行训练，调整其参数以适应该任务的要求。微调可以使模型更好地适应特定的应用场景，提高其在特定任务上的性能表现。

  
  

当企业向AI原生转型的过程中，需要充分理解AI落地过程中不同方法的原理、实施过程及其效果，下面的概览图可以直观地呈现它们的主要特征。