〇 分享简介 〇

随着大模型技术的飞速发展，企业正面临一场深刻的技术变革。大模型不仅在推理能力、多模态应用方面展现出巨大潜力，还推动了企业在运营效率、决策支持等多个领域的智能化转型。越来越多的企业开始意识到，AI技术将成为未来商业竞争中的重要驱动力，这使得在业务架构中深度融合AI技术成为一种不可逆的趋势。

然而，企业在应用这些新兴技术时面临诸多挑战。首先，内部运营效率和业务流程的优化往往跟不上技术进步的速度。其次，AI技术的复杂性使得传统的人力资源和管理方式难以适应。此外，将AI技术与现有的业务架构无缝结合，避免过于依赖技术而忽视了人的作用，成为管理层必须思考的核心问题。

本次分享将重点探讨如何在大模型时代，通过AI技术赋能，实现业务架构的智能化转型。深入分析克服企业在AI应用中的痛点，并提出从技术到业务的全面整合策略，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，构建具备AI原生能力的未来组织。

〇 分享收益 〇

目标：

1、通过AI技术推动组织的快速转型，探讨大模型时代下，指导企业从业务架构入手，深度融合AI技术，实现从“人”到“AI”的平滑过渡。

2、帮助企业识别并抓住AI转型中的关键机遇，提供行业的借鉴意义。

成功要点：

1、在AI转型初期，未能快速识别和解决业务流程中的痛点，将导致效率提升的滞后，企业仅依赖技术而忽视组织结构和人才培养，也可能导致转型效果不佳。

2、大模型技术的有效应用，使得企业推理能力和多模态应用在业务场景中展现了巨大的价值。管理者需看到技术与业务的深度融合，确保AI技术在提升运营效率、增强决策支持方面取得实质性效果。

启示：

1、AI技术赋能下的业务架构转型，远不仅是技术替代，而是业务模式和组织结构的全面革新。

2、成功的AI转型需要从顶层设计出发，将AI技术深度嵌入业务流程，并通过持续优化提升组织整体效率。通过总结成功的经验与教训，企业可以更好地规划其AI战略，避免常见的陷阱，从而在竞争激烈的市场中保持领先地位。

〇 分享亮点 〇

1、大模型趋势分析

2、业务痛点

3、AI Native能力打造

4、AI内部效率提升案例

5、组织转型&文化转型

6、QA