突破人工智能转型瓶颈：重塑组织能力
企业对人工智能的投资正达到前所未有的水平，但只有少数组织能够成功地将这一投资转化为大规模的价值。这种差距主要并不在于技术层面，而在于组织是否具备利用人工智能、重塑业务并持续创造价值的能力。 人工智能转型本质上是组织能力的转型：让员工能够有效运用人工智能，使团队具备设计和管理人工智能系统的能力，并建立相关机制，使组织能够持续吸收并随着人工智能能力的演进而不断发展。.
赤壁之战能为企业人工智能转型带来哪些启示
赤壁之战通常被视为一支以少胜多的军队击败了兵力远超自己的敌军的故事。但从企业人工智能的角度来看，其中更值得玩味的启示却截然不同。.
为什么中国与西方的GEO有所不同
生成式引擎优化（GEO）正逐渐成为品牌在AI驱动的搜索中提升曝光度的全新重点。但在中国，单纯照搬西方的GEO策略可能并不够。 中国的搜索格局已从百度主导的搜索演变为由超级应用、平台原生发现功能和AI助手构成的碎片化生态系统。因此，品牌在被AI发现、展示并赢得信任方面，所面临的环境已发生根本性变化。.
中国的人工智能转型：稳扎稳打，方能赢得胜利
人工智能正以前所未有的速度发展，而跟上这一步伐的压力无处不在。各家公司争先恐后地采用最新工具、与竞争对手进行对比，并力求快速提升效率。但在这种争分夺秒的进程中，它们是否提出了正确的问题？
中国在人工智能领域的优势：代币经济学
在过去的两年里，人工智能领域的竞争主要围绕一个问题展开：谁的模型最智能？但随着模型能力的趋同以及具备自主行为能力的人工智能应用的急剧增加，另一个问题正变得越来越难以忽视：智能的实际成本究竟是多少？ 答案或许就藏在一个看似简单的单位里：令牌（token）。令牌不再仅仅是文本的技术计量单位，它正逐渐成为企业的运营成本、AI架构中的变量，甚至可能成为全球AI经济中的一种新型商品。.
中国的人工智能：上海视角，以及西方企业为何应予以关注
全球关于人工智能的讨论往往被描绘成前沿模型之间的竞赛：谁处于领先地位、谁的模型表现最佳、谁拥有最先进的芯片。但这种视角可能会掩盖另一个对企业至关重要的问题：人工智能在不同市场中究竟是如何被采用、部署和扩展的？
企业级人工智能为何需要更多技术支持，而不仅仅是RAG才能投入生产
虽然许多公司都是从检索增强生成（RAG）开始其人工智能之旅的，但它们很快便发现了其结构上的局限性。 在Databricks Data + AI峰会上，咨询公司Artefact指出，生产级AI代理不仅需要检索功能，更需要一个值得信赖的语义基础。 本文探讨了为何本体层是解析业务含义、确定data权威性，并使AI能够从回答问题转变为企业中受管控的实时行动的关键所在。.
AI 代理的真正瓶颈：如何构建“AI 优先”的文化和以投资回报率为导向的知识中心
每个试图加快人工智能应用步伐的组织都会遇到同样的障碍：真正推动业务成果的知识都存在于人们的脑海中。它并不存在于系统之中，而是存在于经验最丰富的员工所作出的判断中，以及团队负责人在达成复杂交易时所采用的那些未被记录的思维捷径中。.
行之有效的AI实践：将AI工具融入日常的低成本习惯
在人工智能已成常态的组织中，我们看到的是少量重复性活动，这些活动持续一年或更久，而非一次性的推广活动。我们称之为“仪式”。它们让人工智能始终处于公众视野，使学习成为常态，并让领导者能够定期了解哪些举措行之有效。.
