原创 一支烟一朵花 2025-02-07 07:31 上海
企业面临的效能问题
企业内部沟通交流成本难题
信息的有效传递和沟通成为了一个巨大的挑战。
根据麦肯锡全球研究所的一项研究，员工平均花费19%的工作时间在搜索和收集信息上。这意味着在一个8小时的工作日中，近1.5小时被浪费在了低效的信息获取过程中。所以呢，坐在工位看似认真办公的牛马不见得比带薪拉翔的效率更高，人家可能有更高效的搜索方式，如果让自己的系统二自动驾驶，找信息，数据的速度可不就慢下来了嘛。
你要的东西可能在某个excel,某页ppt的几行关键字，也可能在邮件里，有时候还要发挥脑洞硬造一些概念出来给老板，安抚他们爱焦虑脆弱的小心灵，还要问问Kimi啊，秘塔啊，甚至还要下猛药科学上网一把。
核心人员离职
人才流失，尤其是核心人员的离职，对中小企业的影响尤为严重。
根据Work Institute的2020年留任报告，员工自愿离职的成本约为其年薪的30%。
对于一个500人的企业来说，如果核心人员年薪在50万元左右，那么每失去一位核心员工，企业就要承担15万元左右的直接成本，更不用说知识流失和团队士气下降等间接损失。核心人员往往掌握着企业的关键知识和技能。他们的离职可能导致重要项目的中断、客户关系的损害，甚至是核心技术的流失。这种情况下，企业不仅要承担招聘和培训新员工的成本，还面临着业务连续性和竞争力下降的风险。
组织架构僵化导致的官僚
随着企业规模的扩大，组织架构往往会变得越来越复杂和僵化。这种僵化不仅表现在决策流程的冗长，还体现在创新动力的缺失和对市场变化反应的迟钝。
根据波士顿咨询集团的研究，组织复杂性每增加一倍，生产力就会下降10%到15%。
对于一个企业来说，如果能够通过优化组织架构和流程，提高10%的生产力，那么相当于为企业增加了50个全职员工的产出，而无需增加人力成本。
此外，不同部门之间的沟通障碍也是一个普遍存在的问题。
哈佛商业评论的一项调查显示，75%的跨职能团队是不健康的，主要原因之一就是沟通不畅。
这种沟通障碍不仅影响工作效率，还可能导致项目延误、资源浪费和决策失误。这个就是典型组织架构设计不合理问题带来的次生伤害，不同部门都有自己的蛋糕，还要互相防着，尤其遇到一个大型的项目，部门间不得不沟通协作，既要防止甩锅，又要维护自己部门的利益，还要会沟通吵架，这对真正需要落地的事情来讲没有任何价值，但是又要投入非常大的精力。
企业内大量数据没有被充分挖掘利用
在数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。然而，许多中小企业面临着数据利用不充分的问题。
国际数据公司（IDC）的研究表明，企业平均只分析了他们收集的数据中的12%。
这意味着有大量潜在的洞察和价值被埋藏在未经分析的数据中。这些未被充分利用的数据可能包括客户行为数据、生产运营数据、财务数据等。
过去十几年的云计算，大数据的发展，基本上现在的企业主都认识到数据的重要性了，不过普通来讲他们都对数据的价值还停留在好看炫酷的报表，巨大的显示屏，跳动闪烁的数字。这就好比炒股票不看财报只看表面的K线。企业内沉睡的数据
企业的部门墙，利益小团体
部门墙和利益小团体的存在是许多企业，尤其是中小企业面临的一个棘手问题。这种现象不仅阻碍了信息的自由流动，还可能导致资源的重复投入和浪费。
德勤的一项研究显示，打破部门墙可以将创新成功率提高20%，将上市时间缩短20%，并将成本降低30%。
我觉得德勤的研究太保守了，可能是提交问卷的人刻意保守了，职场环境的好坏跟经济环境的活跃度成正比，不过主要跟企业主个人风格有极大关系，一个不合格的老板造成的不仅是不赚钱，ta决定着这家企业的小环境生态。
企业宝贵的行业知识沉淀传承和学习
知识管理是企业保持竞争力的关键。然而，许多中小企业面临着知识流失、知识传承困难的问题。
根据Panopto的一项调查，42%的技能和专业知识独特性会随着员工的离职而流失。
对于一个企业来说，如果能够有效地捕捉、组织和分享员工的隐性知识，将其转化为企业的显性资产，不仅可以减少人才流失带来的影响，还能加速新员工的学习曲线，提高整体的组织学习能力。
没有足够的技术能力或技术投入ROI不高
许多中小企业面临着技术能力不足或技术投资回报率（ROI）不高的困境。根据普华永道的2021年数字化IQ调查，只有27%的中小企业认为他们在数字化转型方面取得了成功。其实我蛮理解这点的，就拿AI来讲，你说企业主不希望用上AI嘛？考虑到投入，效果，跟那些咨询，外包公司，大公司套路纷纷打过交道后，他们可能会觉得不做就不会错，说白了，还是技术的成本问题，如果只用花个小钱，何乐而不为呢？
为什么建议使用DeepSeek R1？
首先，当然是火，过年期间全国上下都被DeepSeek刷屏，无论是知名度还是相关的技术，学术研究越来越多。
有点类似商品大规模生产后总体成本下降，企业现在入手DeepSeek，风险是比较小的。当然，DeepSeek R1的技术核心优势也非常明显
私有化部署的突破性价值
支持完全本地部署，无需依赖云端传输，所有数据保存在本地设备，有效避免敏感信息泄露风险。例如，金融、医疗等数据敏感行业可通过离线模式实现安全可控的AI应用。通过软硬件一体化方案（如8卡H800服务器+千亿参数模型租赁），年成本低至45万元，远低于同类产品。同时支持量化方案（FP8/INT8），降低存储和计算开销。支持断网运行，需要不多资源即可本地部署，适配中小企业硬件条件。工具链（如Ollama、LMDeploy）简化部署流程，5分钟即可完成基础配置。
数据蒸馏的技术创新
通过将R1生成的80万条数据微调开源模型（如Qwen、Llama），成功将推理能力压缩至小模型（1.5B-70B参数）。例如，蒸馏后的7B模型在AIME 2024任务中准确率达55.5%，超越32B规模的QwQ-Preview。蒸馏模型在数学、编程等复杂任务中表现接近OpenAI o1-mini，部分任务（如代码生成）甚至超过GPT-4。同时，小型模型的计算成本降低90%以上，适配边缘设备（如AI手机、PC）。公开6个小模型权重及1.5B蒸馏版Qwen，允许企业免费商用并二次开发，加速技术迭代。
微调与训练方法优化
R1采用冷启动数据微调+多阶段强化学习（包括GRPO算法），无需依赖传统监督微调（SFT）即可提升推理能力。例如，R1-Zero模型直接通过RL训练，突破了SFT的局限性。通过引入基于规则的奖励机制，优化模型输出可读性，解决早期模型语言混杂问题。这一设计尤其适合需标准化输出的企业场景（如报告生成、数据分析）。
解决方案：构建基于DeepSeek R1的AI效能助手平台
私有化部署DeepSeek R1,确保企业数据安全，DeepSeek R1是一个强大的大规模语言模型，具有出色的自然语言处理能力。通过私有化部署，企业可以充分利用AI的能力，同时确保敏感数据的安全性。收集处理有价值的企业数据，数据是AI系统的燃料。为了充分发挥DeepSeek R1的潜力，需要系统性地收集和处理企业内部的各类数据。
数据收集范围包括业务流程文档，内部通讯记录，客户反馈和互动数据，产品和服务相关的技术文档，市场研究报告，财务和运营数据，员工知识库和培训材料等。
数据处理步骤通常包括
数据清洗：去除重复、错误和无关的信息。
数据结构化：将非结构化数据转换为结构化格式。
数据标注：为数据添加相关标签，提高AI模型的理解能力。
数据加密：确保敏感信息在存储和传输过程中的安全。
拿到数据后就可以用企业数据蒸馏，微调DeepSeek R1，为了使DeepSeek R1更好地适应企业特定的需求和语境，需要进行模型的微调。这个过程可以通过数据蒸馏和迁移学习来实现。微调的一般过程：
- 准备训练数据：从企业收集的数据中选择高质量、代表性强的样本。定义微调目标：明确模型需要优化的具体任务和能力。设计微调策略：选择适当的学习率、批次大小等超参数。执行微调：使用企业特定数据对模型进行训练。评估和迭代：测试微调后的模型性能，并根据需要进行多轮优化。
考虑到大多数中小企业可能缺乏专业的AI人才，这项技术工作可以考虑外包给专业的AI服务公司。外包不仅可以确保微调的质量，还能节省企业在人才招聘和培训上的投入。
建立正循环体系：数据--》AI效能助手平台 --》员工 --》数据
构建一个自我强化的生态系统是确保AI效能助手平台持续发展的关键。这个生态系统应该形成一个正向循环：
数据输入：企业内部的各种数据（如客户数据、生产数据、财务数据等）持续输入到系统中。这是整个循环的起点，为企业提供了丰富的信息基础。
AI处理：DeepSeek R1模型对输入的数据进行处理和分析，提取有价值的信息，生成洞察和建议。这一环节是AI技术的核心应用，能够帮助企业从海量数据中发现潜在价值。
员工使用：员工通过AI助手获取信息、解决问题，并利用AI生成的洞察和建议来提高工作效率。这一环节体现了AI技术在实际业务中的应用价值。
反馈生成：员工在使用AI助手的过程中，会产生新的数据和反馈。这些反馈包括员工的操作行为、对AI建议的评价以及新的业务需求等。
系统优化：根据员工使用过程中产生的新数据和反馈，系统对DeepSeek R1模型和功能进行持续优化。优化后的系统能够更好地满足企业需求，提升AI的性能和效果。
这个循环不仅能确保AI系统的持续改进，还能促进企业知识的积累和传播。先提效再改革，由顶向下，实施AI效能助手平台是一个系统性的变革，需要自上而下的推动。说白了，任何企业内的改革都会动现有管理体系链上的蛋糕，先提效，让高管们尝到甜头，喝杯咖啡点点鼠标就把钱挣了，老板也高兴。
效能助手平台实施方案
让我们以一个具体的案例来探讨如何在500人的小企业中实施AI效能助手平台。
假设这个企业有100万元的预算用于实施该方案，每年持续运维该系统的成本不超过10万元。企业的IT团队由10人左右的Java和普通IT运维工程师组成，没有专门的AI能力。
预算分配
为了最大化投资回报，我们需要合理分配有限的预算。以下是一个建议的预算分配方案：
硬件投资占比最大，达到4万元，主要用于高性能服务器和网络设备升级。
软件和许可投资为3万元，其中DeepSeek R1许可占了2万元，其他必要软件占1万元。
实施和集成部分投资2万元，主要用于外部AI咨询和实施服务，以及内部资源投入。
最后，培训和变更管理投资1万元，主要用于员工培训和变更管理活动。
这种分配方式确保了足够的硬件支持，同时也为软件许可和专业服务预留了充足的资金。培训和变更管理的投入虽然相对较少，但对于项目的成功至关重要。
系统交互图:
和现有系统打通后的交互：
可能存在的问题和风险
尽管AI效能助手平台有望为企业带来显著的效益，但在实施过程中也可能面临一些挑战和风险。识别并积极应对这些潜在问题，对于项目的成功至关重要。
数据安全和隐私风险
在收集和处理大量企业数据的过程中，数据泄露的风险不容忽视。根据IBM的2021年数据泄露成本报告，每次数据泄露事件的平均成本高达424万美元。对于一个500人的中小企业来说，这样的损失可能是致命的。此外，随着数据保护法规（如欧盟的GDPR、中国的个人信息保护法）的不断完善，企业面临的合规压力也在增加。违反这些法规可能导致高额罚款和声誉损失。
其实关于数据泄露这块蛮难防的，大家现在都会签一些保密协议啊竞业协议啊之类的来通过防人的方式间接来做，还有就是国内对数据隐私没那么敏感，这个局面估计会随着AI技术的普及会先恶化再好转。现在用AI分分钟可以伪造各种假视频，假数据，假会议。这两年不就有个香港的会计跟所谓的“高管”开了一场临时的线上会议，然后转走了几千万港币的事嘛，转完钱才发现会议里的高管都是AI伪造的，防不胜防，让人嘘唏。
技术实施难度
对于缺乏AI专业人才的中小企业来说，DeepSeek R1的部署和微调可能存在技术挑战。Gartner的研究显示，53%的组织表示缺乏必要的技能是AI项目实施的最大障碍。
此外，将AI系统与现有IT基础设施集成也可能面临兼容性问题。这可能导致项目延期或超出预算。
一般的办法包括与专业的AI服务提供商合作，获取技术支持，花钱给IT团队的AI相关培训，采用分阶段实施策略，逐步积累经验
员工抵触和适应问题
引入AI系统可能会引起员工的担忧和抵触情绪。Deloitte的一项调查显示，有67%的员工担心AI会影响他们的工作。这种担忧可能导致员工不愿意使用新系统或提供必要的反馈，从而影响项目的成功。其实不止是AI，回想一下在企业推广其他新技术的时候不也遇到同样的问题。一个建议是找到基层，中层都有的痛点，越具体越好，越痛越好，花小钱验证一下效果。
ROI不如预期
AI项目的投入回报可能需要较长时间才能显现，或者可能不如最初预期。McKinsey的研究表明，只有22%的公司报告其AI投资带来了显著的成本节约。这可能导致管理层对项目失去信心，从而影响后续的支持和投入。所以这类的投入最好是由顶向下的，你看任老爷子，马云当年坚定支持他们自己的企业进行连续的投入。当然，你的钱袋子得够深，幻方量化不也是嘛，梁文峰人家都搞了好久了，所以DeepSeek的成功是必然的事情。
系统依赖和业务连续性风险
过度依赖AI系统可能带来业务连续性风险。如果系统出现故障或需要维护，可能会影响正常业务运营。根据Gartner的预测，到2022年，85%的AI项目将交付错误的结果，这凸显了AI系统可靠性的重要性。一句话，现在的AI可以作为企业提效的工具，如果委以重任，那你得有几个有真材实料的AI大拿开道，不要High过头了。
