很多公司做AI，一开始都成立个AI部门、AI团队，把搞算法的、搞模型的人集中在一起。说这样资源集中、专业的人干专业的事。

我们也这么干过。结果发现业务部门根本不用AI团队做的东西。

为什么？

AI团队坐在一个楼层，业务部门坐在另一个楼层。AI团队说：你们有什么需求提过来。业务部门说：我们有需求。两边一来一回，一个项目搞半年。

等AI团队终于做出来了，业务部门说：这跟我们想要的不一样。

为什么会这样？因为AI团队的人不了解业务。他们坐在自己的办公室里猜业务部门需要什么。猜错了。

后来我们改了。

把AI的人拆了，分到各个业务部门去。一个AI工程师跟着一个产品团队坐，天天跟产品经理、运营的人待在一起。

效果马上不一样了。他坐在业务旁边，业务部门遇到什么问题，他当场就能聊。不用走流程、不用写需求文档。

有次运营的人说：我每天整理数据要花两小时。AI工程师说：这个我能帮你自动化。三天就做好了。运营直接省出两小时。

这就是嵌入式的好处——AI的人就在业务旁边，他懂业务在为什么事发愁。

那集中式就完全不行吗？

也不是。像搞底层模型、搞平台基础设施这种事，需要专业积累，集中做效率高。

但应用层——把AI用到具体业务里——你得让人坐在业务旁边。不然就是自嗨。

做AI这个事，技术不是最难的。最难的是你得真懂业务在干什么。

说个更真实的对比。我们集中做AI的时候，一年做了三个项目。一个是给销售做个智能报表，一个是给客服做个自动回复，一个是给运营做个内容推荐。

上线之后用得怎么样？销售说报表太复杂不想看，客服说自动回复答非所问还得人工接，运营说推荐不准。三个项目，没一个真用起来的。

不是技术不行。是做的时候没人跟业务对齐。AI团队觉得这功能很牛，业务部门觉得这不是我要的。

后来把AI工程师分到业务那边，三个月就做了五个小工具。运营说每天整理数据太累，他做了个自动汇总。客服说重复问题多，他做了个知识库检索。销售说客户跟进记录要手写，他做了个自动归档。

这五个工具，每个都不大，但每个都真有人用。因为是坐在业务旁边听出来的需求，不是坐在办公室里猜的。

做AI落地这个事，别搞大项目。就坐在业务旁边，听他们抱怨什么，帮他们解决。小工具做透了，价值比你搞一个大平台还大。

做AI落地，别搞大项目。

真的。

坐在业务旁边听。

真的。

小工具做透了。

比大平台强。真的。

技术不是最难的。

真的。

懂业务才是最难的。

真的。

听我的。

别搞集中式了。

嵌入式才管用。

真的。

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