在最近的2024 ITValue Summit數碼價值年會上，
AI成為了會議的主角，
令人矚目的是，
會議中提及「AI」的次數竟然達到了500次。
這場以「Ready For AI」為主題的盛會，
匯聚了來自各行各業的技術、業務和管理決策者，
共同探討了人工智能在數碼化轉型中的套用與前景。
會議的密集議程中，
討論的高頻詞「AI」、「大模型」、「數據」和「場景」，
無不反映出與會者對當下行業熱點的關註。
然而，這些關鍵詞背後，
隱藏著更深層次的挑戰和機遇。
與會嘉賓們普遍認為，
盡管AI在推動企業數碼化轉型中扮演著重要角色，
但在實施策略、技術成熟度和具體效益等方面，
卻存在不同的看法。
我不禁想起自己在餐廳廚房裏忙碌的情景。
想象一下，
廚師們在準備一道新菜時，
雖然他們都知道要用新鮮的食材，
但每個人對如何搭配、調味都有不同的理解。
這就像是會議上，各個行業代表對於AI的看法千差萬別。
有的人認為只需簡單地將AI技術引入業務流程，
就能大幅提升效率；
而另一些人則意識到，這其中還有許多細節需要打磨。
正如一位廚師所說：
「只要把火候掌握好，菜肴就能美味可口。」
同樣，掌握AI技術的「火候」也至關重要。
在這場討論中，「最後一公裏」的問題屢次被提及。
許多企業在嘗試將AI技術落地時，
發現理論與實踐之間存在巨大鴻溝。
正如一位參與者所言：
「我們不能把大語言模型當作傳統IT系統來上線，
而是需要在技術和工作流程上進行深度調整。」
這讓我想起了做菜時，
雖然有了完美的食材，但如果沒有合適的烹飪技巧，
最終呈現出的菜肴也可能讓人失望。
此外，與會者們還強調了數據的重要性。
數據不僅是AI模型發揮效用的基礎，
更是推動企業增長的新動力。
在這方面，我想起了一次自己嘗試制作新菜時的數據收集過程。
我花了幾天時間記錄不同調料對菜肴口味的影響，
最終得出的配方才真正讓人滿意。
這種對數據的重視和深入分析，
無疑是企業在AI套用中取得成功的重要因素。
然而，盡管大家對AI充滿期待，但也有不少擔憂。
一些企業代表表示，他們對AI技術可能帶來的風險充滿顧慮。
例如，在內容創作領域，
隨著AI技術的發展，傳統模式正面臨挑戰。
就像我在廚房裏使用新工具時，
總會擔心它是否真的能提升效率，而不是帶來更多麻煩。
這樣的心理狀態在許多企業中普遍存在，
他們希望能夠找到一種平衡，
在享受技術紅利的同時，也能有效規避潛在風險。
總結來看，這場會議不僅僅是關於AI技術本身，
更是關於如何將這些技術有效地融入到實際業務中的深刻思考。
正如一位資深廚師所說：
「烹飪不僅僅是食材與火候，更是對每一個細節的關註。」
企業在面對數碼化轉型時，也應如此，
對每一個環節都保持敏感與靈活。
那麽，你怎麽看待當前AI的發展與套用？
你是否也曾經歷過類似於烹飪時遇到的挑戰？
歡迎分享你的看法與經驗，讓我們一起探討這個充滿可能性的領域！
