企业AI咨询趋势洞察：从工作流到文生视频，实战中的四点关键发现
近期进行了三场企业AI咨询，内容覆盖通用AI知识普及、研发团队AI项目方法论的分享、以及具体项目的技术路径探讨。结合近期对各类型公司的走访观察，我梳理出以下几点或许值得分享的体悟：
企业AI认知现状：多数仍处启蒙阶段
首先必须指出，多数公司对AI的认知水平依然处于相当初级的阶段。
即使是许多位于一线城市的公司，也并未因AI浪潮的喧嚣而真正投入其中。真实情况往往是，它们不仅在AI应用上起步较晚，其整体的数字化基础也颇为薄弱。
或许可以换一个角度来表述：那些企业数字化做得较为扎实的公司，通常在AI应用上也更有章法，并且更清晰地认识到AI咨询的价值，愿意为此付费。
应用风向突变：文生图/视频需求崛起
其次，AI应用的市场风向发生了显著转变。早些时候的需求排序大致是 AI工作流 > AI客服 > 复杂AI知识库。但近期，文生图/文生视频类需求的占比急剧上升。
回顾去年我经手的AI落地项目，多数集中于工作流程自动化，偶有一两个文生文项目（例如一键生成论文摘要类），而涉及复杂数据的行业级AI应用则凤毛麟角，多数企业持观望态度。
然而近两个月以来，文生图/视频的需求显著增多，甚至有超越传统AI工作流项目的趋势。这一转变，或许要从两个关键事件说起：
其一是 Google的Nano Banana模型火爆出圈。它的意义在于两点：
- 效果出众：生成的图片质量高，且保持良好的一致性，已在电商产品图、宣传海报、节日营销素材等场景实现规模化应用。
- 门槛极低：使用成本低廉，用户可直接通过网页访问使用。
其二是 OpenAI的Sora2模型展现了巨大的商业想象空间。一个能够生成高质量视频、潜力堪比抖音的内容生成工具，无疑激发了市场的强烈期待。它的成功直接指向了低门槛的 “生产+分发”一体化内容网络。
更早则可追溯到五月左右发布的 Google Veo3套件，它首次实现了音视频同步生成，具备电影级质感与精准的唇形同步。当时可能由于成本或门槛，未在国内引起足够重视，但它实则是Nano Banana等爆款出现前的关键探索。我相信未来几个月，还会有更多优秀的AI视频类产品面世。
总而言之，正是Nano Banana与Sora2的快速破圈与强势表现，让市场瞬间意识到了AIGC（尤其是图像与视频）蕴含的巨大潜力，进而直接影响了企业的实际采购需求。
最后，一个关键驱动因素在于：国内在AI图像/视频领域一直跟进迅速，国外每出现一个爆款，国内都能快速推出类似产品。因此，整体上门槛较低、效果尚可，这加速了各类企业相关需求的产生。
需要注意的是，近期激增的文生图/视频需求，对于许多企业而言确实是“新增需求”，因为这部分公司原本也不太涉足AI工作流或复杂的AI知识库。这导致了一个有趣的结果：对于资金雄厚的公司，AI极大降低了内容生产成本；对于预算有限的公司，它们也得以拥有过去难以企及的内容生成能力。一个“AI素材平权”的时代似乎正在来临。
咨询心得：方法论传授优于具体实施
第三点属于个人实践中的感受：提供咨询服务优于承接具体的实施落地项目，而提供通用方法论咨询又优于提供过于垂直的专业领域咨询。
原因很直接：实施落地过程会遭遇诸多难以预料的棘手问题，这些问题层出不穷，需要持续解决。这本质上是一个复杂的工程问题，进而会演变为项目管理难题，很难单纯通过方法论讨论来规避。
而专业领域的深度咨询，很容易被客户引导至具体实施的方向。因为甲方的团队往往希望将实际工作中遇到的所有难题一次性抛出，并立即获得完美的解决方案。但这通常不现实。暂且不论咨询费用本身是否足以覆盖深度解决方案，真要解决具体问题，咨询师也必须深入了解行业内的隐性知识（Know-How），这绝非一朝一夕之功。
因此，单纯传授方法论可能显得“空泛”，且听众未必能深刻领会；偶尔遇到团队中质疑精神过盛的成员，还会不断挑战建议的合理性，这就更难推进了。这里也引出了我过去常犯的一个错误：
企图（完全）教会对方，这本身就可能是一种傲慢。尤其对于技术团队，成员往往知识面广且喜欢自主研发，若非在认知或专业上形成明显碾压，许多方案其实并无绝对的对错之分。
所以，实践中获得的真实心得是：
必须清晰地认识到自己作为乙方的定位。咨询的目的不是去评判或指点甲方的团队。特别是在专业类咨询中，不当的交流方式很容易引发相关团队的抵触情绪，原因不言自明。
要做好这类咨询，首先要“学会做人”，需要巧妙且不失分寸地向决策者传达：“您的这支产品研发团队非常优秀！”
唯有先建立良好的人际关系与信任，在此基础上，才有可能顺利开展深入的专业咨询。
企业真正需要怎样的AI人才？
第四，许多企业并不清楚自己真正需要什么样的AI人才，或者说，并不了解一名优秀的应用型AI人才应具备哪些特质。
例如，上个月一家公司在咨询时，提出了大量关于AI框架、具体技术乃至代码BUG的问题。但当我试图了解企业的整体业务蓝图时，沟通却陷入了停滞。这反映了许多公司的通病：
技术人员通常难以全面阐述公司业务，具体到产品细节也同样困难。高层业务负责人或许具备这种能力，但他们未必愿意主动、系统地分享这些信息。
因此，才有了之前关于AI项目实施的一个最佳实践建议：最好由公司核心决策者（一号位）亲自牵头。因为大型AI项目的成功落地，极度依赖跨部门的业务整合。所谓的行业Know-How，深究下去，往往就是几张关键的业务流程图和数据关系表罢了。
举例来说，去年在为一家广告投放公司规划全业务流程AI化时，对接的负责人对业务的理解程度超过60%，并且他本人抱有极强的意愿推动AI落地。
具体表现为：他不会机械地一问一答。在实际对接中，他首先展示了一张完整的业务全景图，并围绕这张图进行了长达半小时的讲解。随后结合我的提问，能立即回答的当场解答，无法立即回答的，他会协调内部资源，在第二天给出反馈。
在他的鼎力协助下，我们快速明确了AI能力边界与核心业务知识的结合点，项目得以迅速上线并落地。
综上，企业真正需要的AI人才，首先必须具备深厚的行业认知，能够清晰地勾勒出业务全景，拥有自己成体系的知识框架；其次，必须拥有强烈的意愿与驱动力，真正想做这件事，而非将其视为一项交差的任务。如果只是机械地问一答一，项目很难取得理想成果。
这也再次呼应了第三点：为何面对技术团队咨询要“先做人”？因为在信息无法顺畅流动的环境下，任何深度合作都难以开展。
以上便是近期在企业AI咨询实践中的一些观察与思考，希望能带来些许启发。
除了上述四点，我对于第二点中提到的 “文生图/视频需求隐约超过AI工作流，更是远远甩开了复杂AI知识库” 这一现象，总感到些许困惑与不解。AI在文字处理上不应如此乏力，问题出在哪里？
为何AI文字不如AI图片/视频受欢迎？
真相或许并不简单，核心在于两点：
- 市场对两者的心理预期存在巨大差异；
- 两者的实现与应用成本差距悬殊。
那么，为何“画张图”比“写段文字”更受企业欢迎？
首先，容错度天差地别。
我们对于视觉内容的容忍度非常高，甚至有时并不追求绝对真实。例如：抖音上的各种“网红”形象，腿部比例夸张到失真，但我们并不在意；各种漫画图片，即使头部画反了我们也觉得无伤大雅，甚至感到有趣。只有当AI试图生成极度写实的人像时，各种“恐怖谷”效应才会爆发，虽然我们不会深究，但观感上必定不适。
以上是我们对AI生成视觉内容的基本容忍度。那么文本生成呢？
如果你让AI撰写一份市场分析报告，即便文笔流畅、结构清晰，只要其中出现一个关键数据错误或逻辑漏洞，之前建立的所有可信度可能瞬间归零。
用户对文字的“准确性”要求远高于图像。图像允许“艺术加工”，文字必须“精准无误”。
另一方面，我们实际上非常厌恶正确的废话，而AI又极其擅长产出此类内容。例如，当我为学员进行了两小时密集授课后，对方用AI将会议记录一分钟生成一篇文章并请我点评时，我的感受会非常复杂。
其次，实施成本差距巨大。
一个“文生图”功能，在企业内可以作为一个独立工具使用。设计师用它来寻找灵感、生成初始素材，然后手动筛选、修改，并无缝嵌入现有的设计流程中。
但一个“复杂AI知识库”或“深度AI工作流”项目，则意味着需要将AI能力深度整合进现有的核心业务系统。这需要打通数据孤岛、构建复杂的工程链路、处理长上下文信息、并确保输出的稳定与可靠。
这首先是一场伤筋动骨的“工程改造”，其次对于很多数字化基础本就薄弱的企业而言，其门槛和总体成本都太高了。
因此，视觉类AIGC能够立竿见影地实现降本增效，且初期投入成本较低，企业自然会用脚投票。而且它们的接入门槛确实不高，关键在于用心摸索。
相比之下，一个AI知识库项目，例如AI医生、AI律师，若想达到理想效果，就需要构建非常完备的类知识图谱来确保推理链条的稳健。这里无论是技术复杂度还是实现成本，都不可同日而语。
综上，一个可能的结论是：AI文生图/视频的实际能力或许也并非完美，只是市场对它们的容错空间极大罢了。
最直接的证据或许是：AI在视觉上带来的惊艳效果，某种程度上掩盖了其“理解力”的严重缺失。
当你让AI画一个“在咖啡馆里用笔记本电脑工作的程序员”，它大概率能生成一张氛围不错的图片，因为它学习过海量关于“咖啡馆”、“笔记本电脑”、“人”这些元素的视觉关联数据。
但当你需要生成一幅“冷门主题”图片时，过程就会变得异常艰难。例如，我曾尝试生成能体现七个葫芦娃各自特征的图片，就耗费了大量精力。这是因为模型对“冷门动漫”这类长尾数据训练不足，更无法真正理解诸如“因为…所以…”这类复杂的因果关系。
说到底，当前的AI更像是**“风格拼贴大师”**。与文本生成类似，它的输出是基于统计概率的关联，而非基于深层认知的理解。