夜雨聆风
小企业小团队:不不不不要买任何 AI 部署产品
Hi，我是林一熙。
最近有个朋友来问我，他们公司想要一套自己的 AI 系统，老板让他调研考察一下。
目前的背景是，他们是一家大集团的分公司，但是集团目前没有整体推进 AI 落地的计划，分公司老板说我们自己弄一套，你去想办法，给我几个方案。
他了解到一家行业品牌方自己做了一套行业 AI 应用，主打营销 AI 工具，可以一键发方案、文案、海报、图片，甚至还能同时建几千个社媒账号分发。软件报价 60 万。
他们现在的 AI 应用阶段，就是手下几个小员工用豆包生成工作文档，确实快了不少。
我这篇文章解决两个问题：1.我劝各位现阶段不要买任何 AI 企业部署产品；2.如果你的公司、团队想做 AI 升级，应该怎么考虑这个事情。
为什么我劝所有公司都不要去买现成的 AI 部署产品
第一，主要功能基本就是套壳。
所谓的一键制作营销方案、文案、海报、图片，基本上所有的 AI Agent 桌面产品都能实现。
难度根本不在你用什么工具，难度在于稳定高质量的产出依赖你的知识库和数据源建立，这件事逃不过的。
那 AI 产品套餐能包含帮你做知识库和数据源清理、处理、梳理和集成这部分的服务吗？
第二，使用费用怎么算呢。
这个产品集成了多个大模型，国内国外的都有，但是 token 包不包含呢，用超了算谁的？
AI 工具并不贵，其实目前很多 AI 工具都是免费的，很多大模型也是开放 API（接口），贵的是模型使用。
第三，架构无法迭代。
目前 AI 架构和框架每隔 3-6 个月就会有一个整体的升级迭代，用了它的产品，意味着这部分你基本没办法动了。
而现在 AI 框架层基本是内置在各个大平台自己的产品上，如果你要用 claudecode 能力，或者 Hermes，基本上就只有自己配置。
自己配置的好处是，框架可以随时升级，AI 系统的其他部分（数据知识库和工作流）可以原封不动。
我有一个主力 AI 产品，主打便宜大碗、方便、交互便利，同时我还用了多个 Agent 产品做协同，用 ClaudeCode 做单次复杂工作和整体系统协同，用 ChatGPT 做图片，它们共享数据库、知识库和工作产出。
我很方便就用上了多个 Agent 工具的协同办公。
有好的架构和 AI 产品，我也能马上用到我的系统上。因为它们的配置是同一套共享的基础。
而如果让这个产品适配最新的 AI 框架，是不是又会收一笔后端升级费用/维护费用？
第四，看似有亮点，实则有你想不到的风险。
所谓的社媒分发不是加分，而是大坑。
社媒 AI 自动分发，不管是微信生态还是某书生态，都属于严厉打击范围。
就在不久之前，有一个大 V，用了一个第三方的营销服务（前端时间很火但是被严格打击那位）来做推广，想搞一波大活动。结果可能他们没有沟通清楚，或者没有意识到风险，这个第三方营销者直接用了 API 接入微信公众号后台发放营销活动，分分钟被封号了。
可能原主的本意不是自动生成批量分发，只是调用了 API 自动导入营销系统，结果号没了。
而原本就是想做社媒批量自动分发就更不行了。这件事情虽然技术上可行，但是风险和成本收益上属实没必要。
目前某书和公众号对 AI 生成的内容其实检测已经比较成熟了，批量生成的它不会有很高的流量权重，对业务帮助不大。甚至会被直接限流和谐。
要做内容营销，得 top → down 考虑。制造垃圾没有意义。
还有如果用他们的产品，所有数据都是私有部署的吗，上传给大模型的内容是完全没有泄露风险吗？
我们用大模型的时候，数据是上传给大模型服务器处理的，模型厂家默认调用不用于模型训练。但如果又要增加一个 AI 产品，数据是否经过它们的服务器，决定了是否多一个风险敞口。
我的方案和建议是什么
针对企业、团队 AI 的改造，如果你是个小老板、或者团队负责人，或者你正在考虑怎么让自己的公司、团队、部门接入 AI。
1. 考虑清楚自己的核心诉求
现阶段是想解决内容质量的问题，工作提效的问题，团队协作的问题？先有一个重点。这个重点决定了AI 转型要如何设计。
营销方案、文案等具体工作提效，从营销团队成员的个人 AI 开始，建立团队知识库，在线共享文档。
热点跟踪困难，接入第三方数据公司的热点 API。
团队协作问题，设计 AI 工作流和数据同步机制。
图片、视频等，接入图像视频模型。
等等。
2. 从自己部署起步
模型在迭代，框架在迭代。套壳的速度永远跟不上 AI 进化的速度。
用原生的框架和模型 + 自己部署才是现阶段灵活性、成本费用、效率结果、后期迭代的最佳适配方式。
可以自己决定接入什么模型和框架，随时换随时升级。
可以随时加功能、加流程、加机制。
可以对接公司内部知识库、数据源，多人多团队共享。
新员工上手极其简单，第一天就能全套跑通。
你也不需要依赖厂商去维护、升级。
安全和风险可控。
自己做这一套配置的费用不会高于 10 万，100 人以下规模的企业、团队、分公司完全没问题。
现在也有一些企业级 AI 产品，但是并不冲突，可以复用和迁移，迁移和再适配的成本很低。
自己做不了没关系，找个人做，也不算特别难，但是你需要增加 1-2 个维护人员。如果原本公司有技术人员和团队就省了。
3. 阶段性整体规划 AI 转型
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先从一个具体的问题开始，引入一个 AI 工具。
这个问题在哪，第一个试验团队和员工就在哪，先解决一个人、一个团队的问题。
或者可以先让个人、团队 leader、老板先用上 AI。
工作流程和方法论是需要沉淀的。你得先跑通几个流程、几个任务、几个场景。
你也需要先看到效果。
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逐步建立团队 AI 工作机制。
建立团队内部的知识库和工作流、工作协同机制。
搭建一个团队在线库，飞书、notion、jira、代码库都可以。
接入公司 IM。
把业务场景落到团队 AI 系统上，销售需要 CRM 管理、销售线索跟踪，客服需要客服数据对接和 AI 响应，招聘流程落到 HR 团队。
可以嵌入自己原本的团队办公系统，OA、CRM、客服等。
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推广到多个团队和整体层面。
整体层面业务流程再造、知识库梳理、数据治理、权限管理，以及核心系统建设。
跨部门的工作流程设计，例如财务报销、产品上线和发布等。
知识库按照团队进行隔离。
数据库工具、调用程序、prompt和代码管理平台、数据录入审核机制、系统检测机制。
加入多个 AI Agent 工具协同。
员工和组织结构可能都要重新设计。
这个过程一定不是一上来就全量替换的。
因为出现一个错误你就得从系统级开始改，改一整个系统。
正确做法是要从引入 AI 辅助+人工审核开始，逐渐叠加功能、机制、数据、团队人员。最后做一个系统级的 AI 中心，建设 AI 基建。
如果你是一个小企业、小团队、个人商业组织，20个人以下规模，完全可以自己做。整体难度小很多。
下一篇我会给出我的几个详细方案，针对不同规模的企业如何开启 AI 系统转型。
这方面也欢迎找我探讨或咨询。
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