华为首发企业AI白皮书：AI让员工更快了，怎样让整个企业受益？

过去一年，AI正在从回答问题的工具，逐渐走进企业的真实业务。

从办公助手、代码生成，到营销内容制作、供应链分析，越来越多工作开始有AI参与。

一位为电商商家提供AI方案的彭经理告诉量子位，他们已经将AI生图、换模特、换背景等能力接入到商品上架流程。

按他的估算，商品负责人接入系统后，完成素材处理、商品上架等相关操作的速度，可以达到原来的约20倍。目前，这套系统已经被8家店铺采用，单家店铺每月付费约2万元。

但具体操作提速，并不意味着整条业务流程已经实现自动化。

“最好还是人工看一遍。”彭经理说，生成的素材是否符合要求，仍需要人工检查操作。目前，这套AI能力主要集中在商品型录制作环节，与审核、选品、运营等后续流程的衔接还没有完全打通。

换句话说，AI已经帮助一个岗位节省了时间，但这部分收益如何进一步传导到整个业务流程，仍然需要解决。

当量子位进一步问到，企业是否应该自己训练模型、搭建完整AI团队时，他的回答很直接：“包亏钱。”

随后他补充，这笔账最终取决于业务规模。如果没有足够大的业务量支撑，无论是模型训练、企业数据整合，还是持续的Token消耗，前期投入都很难通过业务收益覆盖。

更进一步，在他看来，企业真正需要考虑的，并不是简单地“要不要上AI”，而是哪些智能能力值得自己建设，哪些可以直接采购？

这些选择，又会带来新的问题：一个场景跑通后，怎样扩展到上下游环节？局部积累的经验，如何沉淀为企业可以反复使用的能力？模型和工具更新后，已有成果怎样继续使用？不同应用又该如何与企业原有的数据和系统衔接？

而这也不只是AI商拍的问题。随着AI进入更多行业和业务环节，类似的建设、应用与扩展问题，也会出现在更多企业面前。

可以说，从单点应用到企业智能化，中间还隔着能力建设、流程连接和组织协同。企业需要一套方法，让分散的AI工具和实践真正融入业务，并逐步形成能够持续积...