“不能从真正意义上代替某些职位”
「正在All in,但还没落地。」汉服品牌织造司联合创始人谢凌龙被DeepSeek的表现所惊艳,他感觉当下DeepSeek的信息收集能力和推理能力“比普通人更强”,这对内容生产十分有益。但他的决策相对谨慎很多,公司内部也存在质疑声音。
目前他和合伙人正在尝试利用AI工具产生图片,试图取代电商生意中最为烦琐的「拍照环节」。但使用下来「会出现各种问题」:手部处理不好、生成场景不符合物理规律,以及最终生成的衣服和实物不一致…
在谢凌龙的体验中,目前许多大模型
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的上下文中都有漏洞,导致其无法处理复杂问题。许多网路大公司受限于自营产品,对个人开发者产品支援有限。想要将业务稳妥地交给AI,仍需很长时间的调试。
高婷自2020年前就开始深耕大模型技术,专注为电商客户提供虚拟试衣服务多年,最近接触到的许多客户都有类似谢凌龙这样的困扰。 “连接到大模型后,发现技术无法真正应用到业务中。”
最近DeepSeek火了之后,很多人都开始使用大模型来训练,试图生成图片,但使用了之后发现“有点用,但不稳定”,因此就生出判断,大模型现在对业务价值不大。高婷发现,许多客户对大模型的态度变得中立甚至是怀疑。
不少头部鞋服品牌与高婷的公司有长期紧密的合作。最简单的合作是,客户给到一张新衣服的照片和一张模特儿先前拍摄的照片,透过AI就可以产生模特儿穿着该衣服的照片。 “这样能够节省拍摄时间、模特儿费用。”
但想要达到这样的效果,「最起码需要一个月的训练」。高婷介绍,首先需要客户提供历史上拍摄过的图片,这就会形成海量的数据,后续要不断地与开源数据结合,最终训练模型。目前基础款式的图片生成效果不错,只是遇到复杂的服装试穿,比如金属扣较多、系带较多或需要模特儿坐着的时候,效果略差一些。
“现在不能说用我们的产品就能够完全抛弃掉商拍,也许100件衣服现在有20件可以通过AI生图实现试穿效果,剩下的实现不了。”
但高婷也意识到,DeepSeek等AI技术透过效率提升和成本优化为产业注入新动能。
以鞋服产业为例,目前许多客户透过AI生图节省了不小的成本,但这并不代表可以取代相关工作人员。只能说「先前需要请百万年薪的设计总监,现在换成了一个五十万年薪的中级设计师」。
「这个技术并不难,但难的是要不断变化,跟上直播间的产品和策略。」高婷意识到,DeepSeek降低了AI与业务融合的门槛,春节前,高婷和朋友决定先把网店开起来,网店中售卖的商品则是「AI技术」。很快,DeepSeek的热门也带火了高婷的网店,过来问服务的人越来越多。
不到一个月,高婷手中已经接下近十单生意。直播间的数位人业务居多,她提到,一家酒水直播间要求她们做出8个智能体,实现24小时直播和回复,客户的要求是能够使用智能体做基本的直播和回复。例如有消费者在直播间询问,智能体就能够透过提示词回覆。
相较于以前,许多企业不
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愿意或无实力投入大量资金去购买客制化的智慧客服,又希望减少人工客服所花费的成本,就会导致智慧客服不好用,人工客服不够用。高婷提到,先前许多客户购买的数位人客服服务并不便宜,如今DeepSeek让这些客户再次看到「降低成本」的希望。
不过,高婷认为,现在AI发挥的作用是让部分功能操作变得更便捷,但目前无法真正意义上取代某些职位。 “现在处于人’接管AI’的状态,如果没有人工看护,很有可能出问题。”
更重要的是,很多时候真人客服的存在会产生一种情绪上的安抚。 「AI在短时间内很难做到,」赛迪智库未来产业研究中心人工智慧研究室主任钟新龙说,「现在AI语音基本上已经接近人类或者能够以假乱真了,但实际上这些评价或测试都较为片面。一旦涉及方言、日常习语或者带有情绪的沟通,AI覆盖得并不周全,很容易露馅。」
谢凌龙回忆,业界先前曾出现过有消费者「调戏」智慧客服,让客服免费送自己产品的事。 「这带来巨大的风险,一旦消费者或社会公众相信了机器人的错误的讯息,很有可能带来品牌在舆论上或物质上的损失。”
「不管是留下20%、10%还是5%的员工,若强行定量指标以实现企业转型,这个过程存在风险。」钟新龙接触过大量的从业者,这些人在决策过程中往往只考虑到AI目前所展现的能力边界,基于此来对企业进行改革,但在实践中没有十分成熟的路径可以参考,「往往很难如帆所参风的决策」。
企业竞争力会因此改写?
在五月对员工使用AI的期待中,提到每位员工需要结合自身岗位,提交一份《DeepSeek+AI工具提升方案》,重点思考如何将AI工具融入现有工作流程。
「例如之前每组每周有选题会,每个人报选题,进行激烈的讨论,需要很久的时间。现在可能就是每个人报10 个选题,开会的时候大家做筛选就可以了,一上午的会议可能20 分钟就完成了。」五月明显感觉到,员工的效率在提升。之前编导写脚本,可能得写一周,现在问AI,提问生成修改一两天就可以完成。
五月对AI的期待就在于提升效率,「之前一个编导带2到3个帐号,现在可以带5到6个,并且内容生产技能还得到提高,这就等于多了一个高认知的助理在协助决策」。
崔丽丽谈道,过去企业的数位化程度、程度,以及人员数位化思考上的差异会进一步加大AI来临之后竞争的差距。因为高品质的产业数据积累,是在基座模型之上尽快拥有更「趁手」兵器的关键,而这一过程不是一蹴而就的,短期内比较难赶超。因此,企业更应该重视数位化工作的落地,数位化是企业未来的必答题。
最近,深圳跨境电商产业的大卖家道通科技,在互动网站透露,公司已完成DeepSeek的全面接入和在地化部署,将成为首批用DeepSeek搞跨境的大卖家。在选配开发、文案撰写、售后服务、库存管理等多个跨国电商环节,DeepSeek都能大幅提升从业人员的工作效率。
跨境电商资深从业人员林智勇从年前就开始关注DeepSeek在跨境电商的应用,目前在他的社群中已经有近两千人聚集在一起,讨论如何应用最新的AI技术。 「AI重新定义跨国电商。」林智勇认为电商的底层发展逻辑很有可能因为AI而改变。
钟新龙分析,不管是企业还是政府,砍掉冗余岗位,这在AI时代会变成十分常见的事。如果最终留下少数人,公司还能够运作如常,效率肯定会进一步提升。
「但是,把一项占5%成本
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的部分,透过AI技术降低了一半,从全局看也只是降低2.5%,这种变化暂时还很难引起商业模型层面的质变。 」KAMI表示,有危机意识是好的,积极拥抱变化,利用现有的工具降本增效。但不需要太过焦虑,虽然AI的变化日新月异,就消费品产业而言,目前还没有因为AI引起的企业间的绝对性的差距。
AI什么时候能带来真正的「质变」?
眼下,不少企业都接入了DeepSeek。 「很多接取都是错乱的,只是凑凑热闹。如果不是基于它做二次开发或适配,那接入是没有意义的。」中关村超互联新基建产业创新联盟总工程师袁博谈道,当下不少企业和平台是在「蹭热度」。
袁博预测,未来DeepSeek走向拐点,这将是改变整个产业生态的事物