咱今天聊聊OpenAI那边的首席运营官布拉德·莱特卡普。这位老兄在公开场合说得很实在，他觉得现在的AI还真没真正钻到企业的业务流程里头去。毕竟企业这地方太复杂了，跨部门协作、老古董系统、特殊的业务场景，一堆麻烦事儿呢。莱特卡普拿自家的例子说话，大家都觉得AI能把传统软件给替代掉，可你看看OpenAI内部，Slack照样在用，说明大模型这东西还没完全把老架构给干掉呢。 德勤那边的报告也有数据撑腰，现在有64%的公司都在拼命投钱搞AI，但只有11%敢真的把智能体扔到实际生产线上干活。大部分人也就是在边上玩儿点文本辅助或者代码生成这种外围的事，根本没碰核心决策和交易那块硬骨头。为啥会这样？主要有两大难处。一个是技术跟企业资产这两方面整合太难了。ERP、CRM这些大家伙都是人家多年攒下来的宝贝，AI得深嵌入进去才行，现在这技术对旧系统的理解力还有待提高。 还有个是怎么算钱的事儿也没个准数。以前SaaS按人头收费挺好使，现在AI来了这套就不灵光了。OpenAI试着按业务成果收钱，可到底怎么定义贡献、怎么算回报？这也是个老大难的问题。虽然有这么多困难摆在面前，但行业这就没闲着。莱特卡普刚说完这话没多久，OpenAI就去找波士顿咨询、麦肯锡这些咨询公司搞合作了。它的竞争对手Anthropic也跟着凑热闹，推出了面向垂直领域的插件。 为啥要找咨询公司？因为人家太懂企业的痛点了。只有它们能帮着AI厂商把业务流程打通。现在的情况是，大家伙儿发现光靠公有云太贵了，有些公司的账单一个月能飚到几千万美元级别。这就逼着不少公司开始搞混合架构转型，给以后大规模用AI铺路。总的来说吧，AI进企业还在摸着石头过河的阶段。虽然消费级应用已经火得不行了，逼着企业重新看流程了，但现在市场的重点早就不玩虚的了，全盯着基础设施建设和系统集成去了。 以后看谁有本事，拼的不是买了个多牛的模型，而是能不能把AI这东西揉进自家那些复杂又特别的业务流程里去。