在上一期《深度剖析：企业如何将生成式AI能力融入传统软件开发，实现价值倍增？》专访中，我们深入探讨了生成式AI的核心价值以及企业AI领域的五大应用场景与模型选型策略，为众多企业提供了清晰的AI认知地图。

随着AI的浪潮席卷各行各业，从业务流程优化到产品创新升级，越来越多企业急于搭上这趟技术快车。当前，生成式 AI 浪潮已渗透至出海企业的客户服务、供应链管理、多语言营销等关键环节，技术落地需求愈发迫切。

而对出海企业而言，在全球化业务布局下，“如何组建适配的 AI 团队”“选择哪类平台才能真正赋能业务” 也会成为困扰企业的核心难题。面对如火如荼的技术浪潮，企业如何将蓝图转化为现实？

这些问题的答案，直接关系到生成式AI能否在全球化业务中真正创造价值。我们再次邀请迅易科技COO Jacky，深度拆解生成式 AI 落地的两大关键命题，为企业提供可落地的实战参考。

Q1：当前生成式 AI 热度居高不下，很多企业都想入局。在您看来，企业实现AI成功落地的关键要素是什么？

企业成功落地生成式AI的关键，在于实现技术能力、业务场景与组织架构三者的精准对齐。第一，明确的业务问题导向，切忌为了用AI而用AI。必须从真实的业务痛点出发，选择那些AI能显著创造价值且可衡量的场景。第二，高质量的数据根基，企业需要建立可靠的数据管道，确保数据的可访问性、准确性和安全性，这是AI产出价值的基石。第三，跨职能的混合型团队，一个成功的AI项目必须紧密融合AI工程师的技术能力、领域专家的业务知识，以及数据专业人员对数据治理和合规的保障。第四，选择企业级平台作为技术底座，一个AI的集成化平台，能提供从模型选型、开发测试到安全部署、持续监控的全链路支持。

Q2：您认为如今企业想要组建AI团队应包含哪些核心角色，与传统软件开发团队有何本质区别？

与传统软件开发不同，传统开发团队以软件开发工程师为核心，AI项目需要一种“混合型”团队结构，需要业务与技术深度协同，关键角色包括：

• AI工程师：作为团队核心，负责技术选型、模型微调与系统集成，连接业务需求与AI能力。
• 数据专业人员：负责构建安全、合规的数据管道，确保企业的专有数据能够高质量、受管控地输送给模型，满足GDPR等出海合规要求。
• 领域专家：由业务专家持续评估和校准AI的响应，确保其结果符合专业标准和商业逻辑。
• 数据科学家：在复杂项目中负责设计更先进的优化策略，如RAG系统的评估与调优。

Q3：对大多数企业来说，自建AI团队门槛较高，您认为更可行的路径是什么？

确实，企业完全自建AI团队面临着人才稀缺、成本高昂、技术迭代快等多重挑战。我认为更明智的路径是：选择一个合适的AI平台，让平台的能力弥补团队的技术缺口，优秀的AI平台能为企业提供关键支持。

首先，大幅降低技术门槛，能够提供了可视化的开发工具和预构建的模板，让现有的技术团队即使没有深厚的AI背景，也能快速上手构建AI应用。其次，提供完整的工具链，平台内置了从数据准备、模型训练到部署监控的全套工具，避免了团队花费大量时间在工具链的搭建和集成上。最后，加速价值实现，通过利用平台预置的模型、安全防护和最佳实践，企业可以在几天内验证一个AI想法，而不是花费数月从零开始。

Q4：面对市场上众多的AI平台和服务，企业在技术选型时如何做出最适合自身的选择？

企业在技术选型时可以从五个核心维度建立自己的选型框架：数据安全性，需要考察平台是否提供数据加密、隐私保护、访问控制等基础安全能力。技术完整性，优秀的平台应该提供从数据准备、模型训练到部署监控的完整工具链。模型灵活性，平台应该提供丰富的模型库，要考察模型微调、定制化的支持程度，确保能够满足企业独特的业务需求。总拥有成本，不仅要看直接的计算成本，还要考虑开发效率、运维成本、人员技能要求等间接成本。企业级支持与服务，包括SLA保障、技术支持响应、文档完整性等。

我们的建议是优先选择那些经过大规模企业实践验证的平台，特别是对出海企业、外企等，可以考虑Azure AI Foundry。数据主权和跨境传输限制作为企业首要考量因素，在安全性、合规性、工具链完整性等方面的表现，它都为企业规避了很多潜在风险。

Q5：Azure AI Foundry在支持企业级应用方面有哪些独特优势？

Azure AI Foundry作为微软推出的企业级AI平台，我们认为它恰恰能解决出海企业或外企在AI升级中最关注的价值点。在合规与数据主权方面，Azure拥有覆盖全球的数据中心网络和最为全面的合规性认证。对于出海企业而言，这意味着数据可以明确存储在业务所在地域（如欧洲、北美），满足数据本地化要求。平台构建了多层次防御体系，不同于简单的API调用，Azure AI Foundry内置了完整的内容安全服务。它还提供了高度集成的技术生态系统，从数据准备（Microsoft Fabric）、模型开发（Azure AI Foundry）到业务协同（Microsoft 365），极大降低开发复杂度，这三种能力更能确保企业AI项目能够规模化、合规化、持续化运营的基础设施。

Q6：数据安全是出海企业的生命线，Azure AI Foundry是如何确保企业数据安全的呢？

Azure从架构层面就为此设计了多重保障：在数据隔离层面，每个客户的数据都有独立的加密存储，并使用专门的加密密钥。在处理过程层面，当数据被送入模型进行推理时，Azure保证这些数据仅在内存中处理，不会落盘，更不会回流到模型训练池中。

最重要的是明确的承诺条款，微软在与客户的协议中明确承诺，客户数据不会被用于模型训练，也不会在其他客户间共享。这种具有法律约束力的承诺，结合技术层面的实现，构成了企业级应用的可信基石。

Q7：AI项目很难真正落地，您认为确保项目从原型成功走向规模化部署的关键是什么？

从实践来看，AI 项目 “从原型到规模化” 的核心挑战在于 “运营可持续性”，而非技术可行性。建立全周期监控体系：不能等项目上线后才发现问题，而是建立一个包含监控、反馈、迭代的完整运营体系。Azure AI Foundry的生产监控功能帮助我们追踪模型性能衰减和数据分布变化。控制成本可持续性：在原型阶段就要预估规模化后的成本结构，避免出现“原型成功但用不起”的尴尬。明确价值衡量标准：建立清晰的指标，定期评估AI应用是否真的创造了业务价值，而不是为了用AI而用AI。定期复盘价值达成情况，确保AI始终围绕业务目标迭代。

企业要在生成式 AI 浪潮中真正受益，需跳出“技术崇拜”的困境。

企业AI项目落地无需一步到位，从明确业务痛点出发，搭配适配的团队与平台，小步试错、快速迭代，才能在技术浪潮中稳步收获价值。

对于企业来说，AI的竞赛不仅是技术竞赛，更是战略、合规与执行力的综合比拼。通过构建一个业务与技术融合的混合型团队，并依托于像Azure AI Foundry这样在安全、合规及集成度上经过验证的企业级平台，更多需要AI的企业才能够有效控制风险、加速创新步伐，将AI的潜力转化为坚实的竞争优势。

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