人工智能项目的“防坑”指南

好的AI项目是不断在不同商业模式的外在形态间跃迁的，跃迁的基础就是服务能力，因为只有有很好的服务能力，才能非常好的不断抓住客户和潜在客户新的需求，往往上一代产品就是下一代产品的需求来源和敲门砖。

服务能力和工程化能力一样，是创业团队要在之前的人生旅程中实践获得的。

我发现一个很有意思的现象，做得好的AI团队，除了要具备AI技术大牛以外，很大概率上都有一个甚至多个来自通信行业的创始合伙人。

我认为原因主要是这两个行业具备高度的相似性和人才通用性，

第一是都是基于计算机科学和电子科学的；

第二是都是服务B端，而且是大B；

第三是因为通信行业发展日趋稳定，有能力的很多人士都纷纷寻找新的机会，这就形成了从通信业到AI业的跃迁，前面又说过，AI行业跃迁能力非常重要，能够从通信行业跨界跃迁过来，在AI行业内部跃迁自然不在话下，而之前的软硬件集成、运用能力和大客户服务能力又可以完美转移。

所以，如果您面对的AI项目里有一个靠谱的通信行业创始人，请重点考虑一下。

（以下内容感谢网友Kevin贡献思路和大部分内容）

服务能力重要的另外一个原因，其实是“Customer Engagement”（请原谅我用在老东家喜爱的英语词汇，因为这个词确实很贴切）。

首先，B/G客户对他们自己业务最熟悉，但不是很清楚新技术与新理念能如何在“合规”的情况下带来新的管理价值或成本优势，以及如何合理落地。

（实际上，对于没有AI概念的客户，完全想象不到AI可以给他们做什么，过去有句话叫贫穷限制了想象力，其实这个贫穷不局限于财富，也包括知识）

AI团队熟悉技术细节，也会有一些“最佳实践”或者“他山之玉”，但是很多没有传统行业基因的AI团队，其实不好抓住关键点，也就是：要比客户自己更熟知，并理解目标客户的管理现状，问题，以及问题产生的原因（内部政治因素？技术？亦或者是不知道已经有先进方案）。

并能结合具体客户具体问题具体落地场景，针对性极强的给客户给出完整的交钥匙级别的解决方案。（怎么听起来越来越像通信行业）而不是一个PPT一讲一年，不管受众关切，不倾听真实需求，好像就是说：我技术很牛B，我也有某某案例，你们看着办吧，看我能干嘛，我就给你干。（哎呀，这个风格太像外企啦）

尤其是当这种新技术的导入涉及到管理变革或流程优化这类接近于BPR的操作，才能最大限度发挥出新技术价值的时候，就需要有足够艺术性，把对脉，条理清晰，逻辑严谨且有足够高度性与概括性并能说清楚应用价值的方案与客户打动能力。

好的解决方案能力与演讲能力有助于拿下项目或者抓住客户的一个小需求切入，给客户传递足够的信心与预期，接下来再以彪悍的工程服务和交付能力实现AI价值落地与“兑现那些吹过的

（编辑：温州站长网）

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