简介
文章提出企业实施大模型的"三阶六步"方法论：第一阶段导入认知(6-12个月)，通过培训、文化、管理和工具导入建立AI意识；第二阶段打造标杆项目，选高价值场景并开发实施；第三阶段系统性转型，包括蓝图规划、平台建设和场景运营。该方法强调循序渐进、务实落地，避免"为AI而AI"的冒进，同时提供大模型学习资源，助力小白和程序员入门进阶。
近一年，“企业AI变革”“智能体开发”成为最热的话题之一。咨询公司、SaaS厂商纷纷推出各类框架与方法论，热闹非凡。
但从实践角度看，这些方法论大多站在服务商视角：强调战略与规划，强调体系化落地。然而，如果换个角度，站在企业本身来看，尤其是传统行业企业，情况会复杂得多。AI对于大多数管理者和员工而言，仍然是一个陌生的新事物：大模型是什么？能做什么？成本和价值在哪里？
基于过往一些实践经验，整理推荐一套循序渐进、务实落地的路线——三阶六步，再往下共拆解了27 项关键活动。从意识抬头到价值落地，既避免“为AI而AI”的冒进，也避免错失变革的节奏。
第一阶段：导入阶段（认知工程）
许多服务商往往上来就谈“战略”和“转型”，但对大多数企业而言，认知是前提。如果企业上下对AI的基本概念、应用边界、成本价值都模糊不清，那么无论战略设计得多漂亮，最终都难以落地。
因此，第一阶段应聚焦在认知导入，时间周期建议6–12 个月。目标是让组织在实践中形成初步的AI意识，让员工开始从AI工具中获得实实在在的收益。这个阶段包含了六步的第一步：
Step 1.1：认知导入
- 培训导入：通过培训让员工理解智能体的原理和应用前景。（《AI技能认证》）
- 文化导入：营造开放接受 AI 的文化氛围，减少抵触心理。（《AI 员工自用鼓励计划》）
- 管理导入：建立与智能体应用相关的管理机制和流程。（《AI 创新小组》）
- 工具导入：有条件的可企业内网引入大模型助手。（《员工 AI 助手》）
第二阶段：速赢（标杆工程）
一提到速赢，很多人想到MVP、想到POC，智能体的速赢我不建议那种轻投入、轻效果的速赢，而是集合最强资源搞标杆智能体应用。为什么这么说，主要是考虑AI的创新是要颠覆传统业务作业思维，小打小闹的创新和应用不足以撬动企业认知，必须要有颠覆性的创新和价值感知，才能打开管理者的想象空间。
这个阶段的重点是创新突破，打造能够显著颠覆业务流程的标杆项目，所以在平台能力引入或者伙伴引入都可以更短期一些，谁强用哪个，不用太顾虑长期建设的问题。
Step 2.1：场景选型
在全员AI认知提升的背景下，结合头部厂商或者行业先进实践，可以在内部开展高价值场景研讨，挑选2～3个高价值的业务场景，这里不宜多，个人推荐选两个，一个对外场景（主业相关），一个对内场景（员工受众广）。关键活动如下：
- 场景研讨：组织跨部门讨论，梳理可应用 AI 的业务场景。（采用 Workshop + 价值/难度矩阵法）
- 价值评估：从收益、效率提升等角度评估场景价值。（应用 ROI 分析或价值评分模型）
- 技术评估：分析场景的技术可行性。（用技术成熟度模型 TRL 和架构适配性分析）
Step 2.2：场景开发
这一步比较纯粹，立一个标杆项目负责落地智能体场景开发和上线，企业结合自身数字化工程特点可以自研或者引入供应商，这里比较专业，可以由专业的AI解决方案专家或产品经理来负责。关键活动如下：
- 场景解析：对目标场景进行详细拆解，明确业务逻辑和流程。（用 BPMN 工具梳理）
- 工作流设计：设计并固化 AI 驱动下的业务流程。（结合流程自动化工具 RPA+BPM）
- 知识供给：建立知识库或数据源，保证 AI 有足够信息。（采用知识图谱/向量数据库）
- MCP 开发：开发多智能体协作框架。（使用微服务架构 + Agent Orchestration 框架）
- LLM 调用：在场景中调用大语言模型，实现智能处理。（通过 API Gateway + Prompt 工程标准化调用）
- 速赢评估：验证场景是否快速产出价值。（用 KPI 对比法：效率、成本、满意度）
第三阶段：转型（变革工程）
虽说把数智化转型放到了最后有点另类，企业变革或者数智化转型不是过家家，尤其是新事物新探索理应建立在理论和实践的基础上，普通企业没必要去争抢先机或者舆情概念，成本安全和成功保障是最重要的，而应建立在认知和标杆实践的基础上，逐步扩展。
Step 3.1：蓝图规划
企业开展生成式 AI 应用蓝图规划的核心目标，是在战略导向和资源约束下，科学地识别和优选 AI 应用场景，进而形成可落地的整体建设路径。
- AI 战略定位：明确 AI 在企业中的战略定位。（用 SWOT 分析 + 战略地图，常见定位包含三类：观望、探索、聚焦、颠覆）
- AI 愿景目标：制定未来 AI 驱动的业务愿景。（采用愿景工作坊 + 情景推演）
- AI 价值主张：总结 AI 给业务和客户带来的核心价值。（应用价值主张画布 VPC）
- 业务活动扫描：全面扫描企业业务，寻找 AI 潜在机会点。（采用全价值链分析法）
- 场景蓝图规划：形成 AI 应用的系统性场景规划。（用价值/可行性优先级矩阵排序）
- 路径迭代规划：制定 AI 落地的阶段性实施路径。（用路线图 Roadmap 工具分阶段推进）
最终理想的输出是两张图：
- 场景一张图（全景场景池及优先级）
- 平台一张图（AI使能平台建设框架）
Step 3.2：平台建设
在蓝图规划的基础上，企业需要逐步构建AI使能平台，为生成式 AI 应用场景的持续落地提供统一的技术底座和能力保障。关键活动子项如下：
- 算力建设：建设 AI 计算和存储基础设施。（采用云+本地混合部署，弹性算力策略）
- 模型平台：搭建模型管理和训练平台。（采用 MLOps 方法论实现闭环）
- 知识平台：建立知识管理与调用平台。（应用知识工程方法：采集-加工-存储-检索）
- 智能体平台：建设智能体开发、部署和监控平台。（使用 Agent Framework，如 LangChain, AutoGen）
- 企业信息架构：优化整体信息架构，保障 AI 与系统对接。（应用 TOGAF 企业架构框架）
Step 3.3：场景运营
在完成场景蓝图规划与初步落地后，企业需要进入场景运营建设阶段。这一阶段的核心目标，是推动场景智能体从“1”到“100”的规模化拓展与推广，驱动各级业务部门持续挖掘并建设 AI 融合生产力。
这一阶段被称为“场景运营”，而非“场景开发”，原因在于：智能体的设计与迭代难点并非集中在 IT 技术实现，而是深度嵌入业务流程和应用场景之中。真正的挑战在于业务部门如何持续提出改进需求、优化交互体验、积累知识与数据，并推动 AI 智能体不断贴合业务目标。
- 组织设置：建立专门的 AI 运营与管理组织。（设立 CDO/CAIO 职能部门）
- 创新机制：设计持续创新机制，推动 AI 场景不断迭代。（用内部孵化器/创新基金机制）
- 项目机制：设立跨部门的项目机制，推动 AI 场景落地。（采用 PMO + 敏捷管理）
- 运营机制：确保智能体长期稳定运行和优化。（采用 DevOps + AIOps 持续监控与优化）
总结一下，都说企业智能体开发绝非单纯的技术项目，而是业务流程再造 + 组织能力升级的双重变革。成功的关键在于以业务价值为导向，避免陷入“为AI而AI”的技术陷阱。所以这里推崇的三阶六步法的核心理念就是循序渐进，层层深入，讲究实用性，不落后不冒进～
附上部分其他AI实施路径方法，择优参考：
- 华为数智化转型方法论——“三层五阶八步”
- 毕马威-“三阶七步”生成式人工智能实施路线图
- 腾讯-生成式AI应用落地三大路线
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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