2023年开启了人工智能新时代，而 2024 年被看作大模型大规模落地的元年。经过一年的探索期，目前各大领域都在尝试着接入AI，实现效率的提升。但在落地之前，尚有一系列挑战等待企业解决，例如成本过高、存在幻觉、无法从Demo变为真实解决实际场景等。如何真正把大模型转变为AI工具，解决企业的实际业务？2023 年 11 月，飞书 CEO 谢欣在与知名财经作家吴晓波的对谈中，提出了“AI Ready”这样一个理念，指企业在数据系统等方面为拥抱 AI 做好准备，与 AI 时代共同进步。

那么作为将大模型引入企业业务流的必经之路，AI ready如何实现系统性、全面性的布局呢？

提高数字化水平是AI ready的关键

如果把AI比作“聪明的大脑”，那么将企业的专业数据注入大模型则使其成为“有聪明大脑的企业专家”。AI进入企业内核没有捷径，必须依靠企业所沉淀的高质量数据，这些数据好比大模型的养料，有了“养料”，AI大模型才可更了解企业，形成适应企业的二次训练与微调，为企业解决专业知识领域的问题。

这一给AI“喂料”，让AI更了解企业的步骤，少不了数字化的沉淀。

如果一个企业还停留在传统的纸质办公阶段，没有相应的数字化数据支撑，大模型无法接触到企业相关的数据信息，也便“巧妇难为无米之炊”。

又或者一些规模较大的企业数字化水平并不差，拥有不同的业务系统，共同承载了企业的数据资产。但由于缺乏统一的数据治理，导致数据散落在不同的“数据烟囱”中，也很难一键导入大模型。

而有些企业则做好了充分的数字化准备，成功布局AI ready。这一类企业，或是之前做过数字化建设项目，把数据资产进行了标准化的管理；或是利用飞书这样的一体化工作平台，成功建设一个在线型的学习型组织，在沉淀数字化资产的同时，打通了各个第三方业务系统，打破数据壁垒，实现了企业数据对AI的一键导入。

借助飞书“All in One”工作平台，让企业数字化升级

先来看一个例子。

全球化消费电子企业安克创新在发展历程中，有一项工作十分重要，即对消费者的洞察。在过去，他们会把销售过程中得到的用户反馈收集回来，存储在自研的 QMS 质量管理系统中。但这些数据过于庞大，想利用其反向指导数据，往往需要一个专门的研发团队，登录系统，下载数据，制作报表。

但在接入飞书后，通过其推出的AI产品飞书智能伙伴，安克创新把 QMS 系统进行了新一轮的迭代升级。现在，只需在飞书上直接进行提问，后端人员就能轻松获得自己想要的信息。

作为“AIl in One”的综合性工作平台，飞书可以帮助企业将自身的各类知识、信息沉淀下来，将不同系统中分散的数据整合起来。

最新更新的飞书7，以“业务在手边”为整体产品理念，更是在对企业信息进行充分沉淀的基础上，开放接口给第三方系统，作为一个重要的管道，为企业实现所有数据在同一个平台的集成，让企业自然实现数字化转型。

另一方面，在帮助企业实现数字化的同时，飞书智能伙伴这个有知识、有记忆，有主动性的智能“助手”，也能够自然承接数字化的结果，帮助企业一键启用 AI，在内容创作、内容总结、数据分析、场景构建、系统搭建等业务场景，与用户共事，协助完成工作。

产业“AI”化将是大趋势，而企业拥抱AI的第一步是实现AI ready。飞书可助力企业数字化升级，布局AI ready，将AI科技融为企业力量。