企业官网建设流程全解析

网站建设流程 文档,网站开发 项目的人员分配,公司网站建设服务,义乌公司网站建设最近帮几家企业做 AI 咨询#xff0c;我发现了一个非常反直觉的现象。 很多老板都会说一句话#xff1a;我们公司要拥抱 AI。然后转头把任务扔给员工#xff1a;你们去学#xff0c;学完了回来给公司降本增效。 但现实情况是#xff0c;这条路基本走不通。 我见过太多类…最近帮几家企业做 AI 咨询我发现了一个非常反直觉的现象。很多老板都会说一句话我们公司要拥抱 AI。然后转头把任务扔给员工你们去学学完了回来给公司降本增效。但现实情况是这条路基本走不通。我见过太多类似的场景。员工学了一圈工具会写点提示词会生成点内容但企业整体效率并没有发生本质变化业务流程也没有真正改变最后 AI 成了一次热闹的学习活动很快就不了了之。问题不在员工身上而在方向一开始就错了。一、为什么是老板最应该学AI今天想聊清楚一件事为什么 AI 这一波最该学习的不是员工而是老板自己。先看一组数据。中国现在有超过 6000 万家中小企业贡献了超过一半的税收占了 60% 左右的 GDP。但在这些企业里AI 的真实渗透率还不到 5%。这个数字背后其实藏着一个很核心的矛盾不是 AI 不够好而是绝大多数企业根本不知道该怎么用。在实际接触中我发现老板大概分成两类。第一类觉得 AI 不行无非就是个聊天工具玩玩可以做不了正事。第二类知道 AI 很强也知道迟早要用但完全不知道从哪里下手看着别人用得风生水起自己干着急。这两类老板看似相反实际上有一个共同点他们都不清楚 AI 能做什么也不清楚它的能力边界在哪里。而这件事恰恰是最不能指望员工去解决的。因为 AI 这一波真正影响的不是某一个岗位而是整个企业的效率结构和组织方式。只要你认真去看就会发现 AI 的核心价值只有两点一是大幅提升效率二是直接扩展人的能力边界。说得再直白一点就是一个人正在逐渐具备过去十个人、甚至二十个人的工作能力。只要承认这一点企业就一定会面临一个现实问题原来那套基于人头数量、岗位分工和层级流程搭起来的组织结构已经不再是最优解了。而这种结构要不要改、怎么改从来都不是员工能决定的事。拿一个中小型公司来说尤其是互联网、软件这类行业结构大家都很熟悉。以前一个团队通常是产品经理、多个开发、测试、美术、运营、财务各司其职靠分工协作推进事情。但 AI 进入之后很多工作不再需要靠堆人完成岗位之间的边界也开始被打散。测试、开发、需求分析、设计出图、内容生产、数据整理这些原本需要多人协作的事情现在大量都可以由一个人配合 AI 完成。这时候问题就变得非常现实了哪些岗位要合并哪些流程可以砍掉哪些工作方式必须被重构这些决策不可能由员工自发完成只能由老板来拍板。所以 AI 这件事天然就是一个自上而下的工程。指望自下而上并不是完全不行但现实中会遇到两个很硬的阻力。第一学习 AI 有成本员工未必愿意长期投入。第二所有人都心里有数AI 一旦真正嵌进业务流程一定会影响一部分岗位甚至带来失业风险。如果老板不主动、不明确方向AI 最终很容易停留在尝鲜阶段热闹一阵就过去了。二、现阶段的AI真的可以落地了吗很多人对 AI 的认知还停留在聊天、问问题这个层面这确实是最常见的用法但也只是最浅的一层。现在的 AI已经可以承担大量真实工作尤其是脑力劳动。你可以很直接地理解成只要是办公室里坐在电脑前完成的工作AI 基本都能参与进来。现阶段AI 并不是完全替代人而是进入一个长期的人机协作阶段。人负责目标、判断和最终决策AI 负责整理、生成、分析、执行和反复迭代。协作时间越长它对业务和个人习惯的理解就越深下一次做同类任务就会更快、更准。财务是一个非常典型的例子。每个企业都有财务而财务工作中有大量票据整理、对账、报表、工资核算等重复性极强的任务。过去可能需要两个财务忙两天现在一个财务配合 AI把规则和目标说清楚两小时就能完成还能直接输出清晰的报表和结论。下个月再做同类工作只会更快。结果不是财务岗位消失而是一个财务已经可以覆盖过去两到三个人的工作量。再把视角放到工厂。很多人一提工厂就觉得是体力劳动AI 短期内替代不了其实这是个很大的误解。工厂里真正决定成本和竞争力的往往是脑力环节比如产品设计、包装设计、流程优化和成本控制。有一家做定制家具的工厂长期被包装问题困扰既要保护产品又要节省材料和时间成本。没有 AI 之前这类问题往往需要请技术团队定制系统成本十几万起步。有了 AI 之后这个老板自己花了一个晚上开个会员一两千块钱就把整套方案跑通了而且效果非常好。从这些案例往上抽象就能看到一个很清晰的规律只要一个行业里有人需要动脑子就一定有 AI 的发挥空间。金融、互联网、设计、美术、内容创作这些高度依赖认知的行业AI 的放大效应会更明显而在大量重复性的工作中AI 几乎是天然的效率机器。三、AI不仅仅是提效而是可以让企业直接上10个台阶但如果只把 AI 看成替代和提效依然是低估了它。AI 的价值至少有两个层次。第一层是把已有工作做得更快、更省。第二层也是更关键的一层是通过人机协作整体抬高企业的决策效率和执行上限。当调研、分析、整理这些高耗时工作被压缩后企业才能用同样的人力推进过去根本做不了的事情。这也是为什么 AI 对中小企业尤其友好。几乎每一家企业都知道软件能提升效率但现实是很多公司既没预算也没人力更说不清自己真正需要什么系统。AI 出现之后这个问题被明显缓解了。你可以用最朴素的语言描述需求让 AI 快速把流程、逻辑、原型搭出来先跑起来效率就已经发生变化。同时AI 也在整体拉高企业的审美和专业下限。Logo、PPT、包装、产品图、宣传物料过去很多中小企业只能将就。现在不需要了你只要把目标说清楚AI 会不断给方案不满意就改直到满意为止。在营销和数据层面AI 也在持续降低门槛。不会拍宣传片可以用 AI 做视频不会写内容可以让 AI 生成脚本不会分析数据AI 几分钟就能帮你拆清楚问题。你是农民它能帮你判断种什么回报更高你是外卖骑手它能帮你优化路线和接单策略你是线下零售商也可以用 AI 改造体验和转化。不抵抗也不高估AI最利好的是老板现实中对 AI 最大的误判一种是低估觉得它没什么用另一种是高估觉得它很强却不知道怎么落地。真正能把 AI 变成竞争力的老板不是研究工具最深的而是最早把 AI 嵌进业务流程和组织结构的人。对企业主来说AI 已经不是一个要不要学的问题而是一个谁先看懂、谁先重构的问题。真正拉开差距的从来不是谁用过更多工具而是谁先意识到AI 不是一个可以随手丢给员工的学习任务而是一项必须由老板亲自下场的经营决策。因为它触碰的不是某个岗位的效率而是整家公司的人效上限、成本结构和组织形态。如果老板自己不清楚 AI 能做到什么程度、不知道哪些工作已经可以被重算、不明白哪些流程已经不再合理那即便员工学得再热闹企业层面也只会原地踏步。看起来在拥抱 AI实际上只是多了一些零散工具并没有形成真正的竞争力。更现实的一点是这一轮 AI 并不会等所有人准备好。它不会提前通知你什么时候该重构组织也不会提醒你人效差距正在被拉开。等你真正感觉到压力的时候往往已经是同行用更少的人、更低的成本抢走了原本属于你的利润空间。所以…认知跟得上的老板不会再问“要不要用 AI”而是会尽快搞清楚三件事哪些工作已经不值得再用人堆哪些岗位必须被重新定义以及自己这家公司未来三年到底要靠什么结构活下去。AI 不是用来让企业变得更忙的而是用来逼企业变得更高效、更清醒的。越早由老板亲自把这件事想明白、推下去企业就越有机会在接下来的变化里站在主动的一边而不是被动应付。四、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】