在企业里面能跑起来的 AI 场景，可以类比之前能够被大规模外包出去的场景。比如说客服中心、非核心系统开发、数据收集和处理这几个场景，之前在美国外包给印度公司都已经很成熟了，现在也是 AI 企业服务公司落地发展得比较好的领域。
相反，如果一个领域之前没有被大规模的外包化，尤其是企业的核心业务流程，那可能用 AI 来替代也是有很多挑战的。这并不是说模型不够聪明，恰恰相反，很多可被外包的职能并不需要顶级智能。瓶颈往往在于业务系统整合、上下文获取、数据清洗和标注、权限控制、利益范围划分等。而过去几十年的外包产业，其实已经替企业完成过一次这样的组织工程：把原本嵌在企业内部的人类工作，变成可以由外部组织调用的服务接口；明确什么数据可以开放、什么权限可以授予、结果如何验收、异常如何升级、责任如何划分。
外包本质上是把外部的人类智能 API 化接入企业。一个职能能够被大规模外包，意味着它在企业里的组织接口已经相当成熟。到了 AI 时代，只要把这个接口后面的人类执行者逐步替换成 AI，改造成本自然比那些从未被接口化的核心业务低得多。
@aigc1024
相反，如果一个领域之前没有被大规模的外包化，尤其是企业的核心业务流程，那可能用 AI 来替代也是有很多挑战的。这并不是说模型不够聪明，恰恰相反，很多可被外包的职能并不需要顶级智能。瓶颈往往在于业务系统整合、上下文获取、数据清洗和标注、权限控制、利益范围划分等。而过去几十年的外包产业，其实已经替企业完成过一次这样的组织工程：把原本嵌在企业内部的人类工作，变成可以由外部组织调用的服务接口；明确什么数据可以开放、什么权限可以授予、结果如何验收、异常如何升级、责任如何划分。
外包本质上是把外部的人类智能 API 化接入企业。一个职能能够被大规模外包，意味着它在企业里的组织接口已经相当成熟。到了 AI 时代，只要把这个接口后面的人类执行者逐步替换成 AI，改造成本自然比那些从未被接口化的核心业务低得多。
@aigc1024
