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你是否也曾被高層一句“我們要做AI優(yōu)先”推上轉(zhuǎn)型前線，卻發(fā)現(xiàn)預(yù)算沒變、團隊沒擴、資源沒加？這篇文章將帶你復(fù)盤AI團隊建設(shè)中的常見誤區(qū)，并通過真實案例告訴你：不是每家公司都需要PhD研究員，更重要的是如何用現(xiàn)有資源打造真正能落地的AI能力。

你有沒有經(jīng)歷過這樣的場景：公司高層突然宣布”我們現(xiàn)在是AI優(yōu)先的公司”，然后看著你說”去組建一個AI團隊吧”，但預(yù)算和人員編制卻紋絲不動？如果你點頭了，那你絕對不是一個人。從Shopify到Duolingo，再到Zapier，似乎每家科技公司都在宣布自己轉(zhuǎn)型為”AI優(yōu)先”，仿佛這是一張通往未來的船票。但現(xiàn)實往往更加殘酷：你被賦予了AI轉(zhuǎn)型的重任，卻沒有額外的資源去實現(xiàn)它。

最近我看到Wisdocs機器學習團隊負責人Denys Linkov在一次技術(shù)分享中深度剖析了這個問題。他的觀點讓我產(chǎn)生了強烈共鳴，因為他不是在談?wù)撃切碛袩o限預(yù)算的大科技公司如何組建AI夢之隊，而是在解決我們這些普通公司面臨的真實挑戰(zhàn)：如何在有限資源下，通過重新培訓、技能提升和團隊增強來交付AI轉(zhuǎn)型的承諾。

這不是一個關(guān)于招聘最頂尖AI研究員的故事，而是關(guān)于如何讓現(xiàn)有團隊在AI時代重新煥發(fā)活力的實用指南。

我深信，我們正處在一個關(guān)鍵的歷史節(jié)點。那些能夠巧妙地重構(gòu)現(xiàn)有團隊、培養(yǎng)跨功能AI能力的公司，將在未來幾年獲得巨大的競爭優(yōu)勢。而那些還在糾結(jié)是否要花重金挖角頂級AI研究員的公司，可能已經(jīng)錯過了最佳的轉(zhuǎn)型窗口期。

AI團隊的真實構(gòu)成：不是你想象的那樣

Denys在分享中提出了一個我覺得非常精辟的觀點：不同類型的公司需要完全不同的AI團隊結(jié)構(gòu)。他將公司分為三大類：技術(shù)公司（科技巨頭和初創(chuàng)公司）、垂直化解決方案或服務(wù)公司（如Palantir和他工作的Wisdocs），以及技術(shù)賦能公司（銀行、零售商、中小企業(yè)等）。這個分類看似簡單，但背后蘊含的團隊構(gòu)建邏輯卻完全不同。

我發(fā)現(xiàn)很多公司在組建AI團隊時犯的最大錯誤，就是盲目模仿科技巨頭的做法?？吹紾oogle有幾千名AI研究員，就覺得自己也需要招聘PhD級別的研究人員；看到OpenAI在模型訓練上投入巨資，就認為自己也需要從頭開始訓練大模型。但現(xiàn)實是，絕大多數(shù)公司并不需要重新發(fā)明輪子，而是需要學會如何更好地使用現(xiàn)有的輪子。

Denys提到的一個案例讓我印象深刻：傳真機市場至今仍然存在，價值數(shù)十億美元，而且還在增長。2017年，美國只有3%的支付是無接觸式的，支票仍然占據(jù)著龐大的市場份額。個人計算機和互聯(lián)網(wǎng)問世40年后，醫(yī)療系統(tǒng)和電子病歷才開始數(shù)字化。這些數(shù)字揭示了一個殘酷的現(xiàn)實：技術(shù)從來不是限制我們成功的瓶頸，如何使用技術(shù)才是。

這個觀察讓我重新思考AI團隊的本質(zhì)。我們真正需要的不是能夠從零開始訓練GPT-4的研究員，而是能夠理解業(yè)務(wù)需求、整合現(xiàn)有技術(shù)、并將AI能力轉(zhuǎn)化為實際商業(yè)價值的復(fù)合型人才。正如Denys所說，90%的人類問題都可以用現(xiàn)有技術(shù)解決，關(guān)鍵在于如何應(yīng)用這些技術(shù)。

在我看來，這種認知轉(zhuǎn)變具有革命性意義。它意味著AI團隊的核心能力不再是算法創(chuàng)新，而是問題定義、產(chǎn)品集成、ROI測量、數(shù)據(jù)獲取、工作流優(yōu)化、界面構(gòu)建、產(chǎn)品銷售和客戶關(guān)懷。這是一個完全不同的技能集合，需要完全不同的招聘策略和團隊結(jié)構(gòu)。

Denys提出了一個發(fā)人深省的問題：如果讓你用五個來自頂級實驗室的AI研究員來交換你現(xiàn)有的團隊（可能還需要額外付費和選秀權(quán)），你會做這個交易嗎？對于絕大多數(shù)公司來說，答案應(yīng)該是否定的。因為那些擁有領(lǐng)域知識、了解業(yè)務(wù)流程、能夠與客戶溝通的現(xiàn)有團隊成員，其價值遠超過幾個只會寫論文的研究員。

這讓我想起了一個更深層的問題：我們?yōu)槭裁磿I研究員有如此強烈的迷戀？我覺得這partly源于對AI技術(shù)的神秘化，partly源于對復(fù)雜性的恐懼。我們總以為AI是如此高深莫測，只有PhD才能駕馭，但實際上，在商業(yè)應(yīng)用層面，AI更像是一種新的編程范式，需要的是工程思維而非研究思維。

全才型工程師的崛起：為什么專業(yè)化可能是陷阱

Denys在2021年組建第一個機器學習團隊時采用的策略讓我眼前一亮：他選擇招聘全才型工程師（generalists），并通過自動化工具來支持他們。這種做法在當時可能顯得有些另類，因為主流觀點一直認為AI需要高度專業(yè)化的人才。但回過頭看，這種策略顯得極其前瞻。

他當時面臨的挑戰(zhàn)非常具體：需要服務(wù)數(shù)十萬個并發(fā)模型，支持多領(lǐng)域應(yīng)用，成本要低，還要支持實時訓練和服務(wù)。為了達成這些目標，團隊構(gòu)建了定制的MLOps平臺，主要做encoder模型的微調(diào)，建立了RAG即服務(wù)，并管理著十個微服務(wù)中的六個。這聽起來像是一個技術(shù)含量極高的項目，但關(guān)鍵在于他們是如何配置人員的。

在模型訓練方面，Denys沒有追求頂尖的專家，而是設(shè)定了一個務(wù)實的標準：了解模型的通用架構(gòu)，能夠進行encoder微調(diào)，具備一定的數(shù)據(jù)工程能力，熟悉Hugging Face即可。在模型服務(wù)方面，由于他本人有云工程背景，承擔了大部分基礎(chǔ)設(shè)施工作，為團隊建立了足夠的抽象層，讓其他成員不需要深入了解Kubernetes或具體的訓練服務(wù)細節(jié)。最重要的是，他特別強調(diào)團隊成員必須具備與客戶直接溝通的能力。

我覺得這種配置策略的聰明之處在于，它認識到了現(xiàn)代AI工作的真實需求。在大多數(shù)商業(yè)場景中，你不需要發(fā)明新的模型架構(gòu)，你需要的是快速理解客戶需求，選擇合適的現(xiàn)有工具，并將它們整合成可用的解決方案。這更像是系統(tǒng)集成工作，而非科學研究。

到了2024年，當Denys在新組織中再次組建團隊時，環(huán)境已經(jīng)發(fā)生了巨大變化。開源工具變得更加成熟，商業(yè)模型API變得更加強大，他們的技能需求配置也相應(yīng)調(diào)整。在訓練方面，使用商業(yè)API、prompt調(diào)優(yōu)和模型微調(diào)變得更加重要；在服務(wù)方面，由于可以使用開源解決方案，不再需要從頭構(gòu)建平臺；在領(lǐng)域知識方面，由于專注于醫(yī)療記錄處理，對領(lǐng)域?qū)I(yè)性的要求反而提高了。

這個演進過程讓我深刻理解了全才型工程師的價值。他們不是什么都懂一點的”萬金油”，而是能夠快速學習新工具、適應(yīng)變化環(huán)境、并在不同技能領(lǐng)域之間建立連接的復(fù)合型人才。在AI技術(shù)快速演進的今天，這種適應(yīng)性可能比深度專業(yè)化更加重要。

我個人的觀察是，AI領(lǐng)域的技術(shù)棧變化速度極快。六個月前還是主流的工具，現(xiàn)在可能已經(jīng)被新的解決方案取代。在這種環(huán)境下，那些能夠快速學習新工具、理解技術(shù)趨勢、并將這些工具應(yīng)用到具體業(yè)務(wù)場景中的全才型工程師，比那些只專精于某一特定技術(shù)的專家更有價值。

Denys提到的內(nèi)環(huán)和外環(huán)概念我覺得特別有啟發(fā)性。內(nèi)環(huán)是團隊每天必須完成的核心活動：模型訓練、prompting、產(chǎn)品需求理解、模型服務(wù)、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和商業(yè)案例構(gòu)建。外環(huán)是那些能讓團隊脫穎而出的更廣泛活動。如果內(nèi)環(huán)的技術(shù)執(zhí)行能力薄弱，你會在技術(shù)實施上遇到困難；如果外環(huán)的領(lǐng)域循環(huán)薄弱，你將無法找到產(chǎn)品市場契合點。

這種框架讓我重新審視了專業(yè)化的問題。在AI的早期階段，當你還在尋找產(chǎn)品市場契合點、嘗試基本進展時，你需要的是能夠快速試錯、適應(yīng)變化的全才型人才。只有當你在模型訓練、服務(wù)等方面達到相當成熟的階段，需要提升那最后5%的性能時，才需要引入專家來處理特定的技術(shù)瓶頸。

重新定義技能提升：從編程到建構(gòu)

讓我最有感觸的是Denys對技能重構(gòu)的看法。他認為在AI浪潮中，有三個核心能力是每個人都需要掌握的：學會建構(gòu)（learn to build）、成為領(lǐng)域?qū)＜遥╞ecome a domain expert）、面向人類工作（be human facing）。這三個方向完全顛覆了傳統(tǒng)的技術(shù)技能框架。

“學會建構(gòu)”不再意味著從頭編寫代碼，而是從靜態(tài)的產(chǎn)品需求文檔轉(zhuǎn)向功能性原型。Denys強調(diào)，我們應(yīng)該告別那些痛苦的對話——產(chǎn)品經(jīng)理和工程師之間關(guān)于”這不在需求里”或”這是個邊緣情況”的爭執(zhí)。相反，我們應(yīng)該通過快速原型來縮短反饋循環(huán)，讓想法能夠快速得到驗證或推翻。

我深有同感。在傳統(tǒng)的軟件開發(fā)中，我們花費大量時間在文檔編寫和需求澄清上，但往往到了實際開發(fā)階段才發(fā)現(xiàn)很多假設(shè)是錯誤的。AI工具讓我們能夠快速構(gòu)建可工作的原型，讓所有利益相關(guān)者都能看到和體驗實際的產(chǎn)品行為，這比任何文檔都更有說服力。

在成為領(lǐng)域?qū)＜曳矫?，Denys的觀點更加激進。他認為領(lǐng)域?qū)＜也粦?yīng)該只是提供輸入和反饋，而應(yīng)該直接編寫用例、定義需求，并具備直接與LLM工作的能力。這意味著技術(shù)和業(yè)務(wù)之間的界限正在模糊，每個人都需要具備一定的AI素養(yǎng)。

我覺得這個趨勢已經(jīng)很明顯了。在我接觸的很多項目中，那些最成功的AI應(yīng)用往往來自于深度理解業(yè)務(wù)場景的領(lǐng)域?qū)＜?，而不是純技術(shù)人員。因為他們知道哪些問題真正值得解決，哪些解決方案在實際業(yè)務(wù)環(huán)境中可行。而AI工具的普及，讓這些領(lǐng)域?qū)＜也辉傩枰蕾嚰夹g(shù)人員來實現(xiàn)他們的想法。

在面向人類工作方面，Denys特別強調(diào)工程師必須參與客戶溝通。這在傳統(tǒng)的技術(shù)組織中可能聽起來有些奇怪，但在AI時代卻變得至關(guān)重要。因為AI解決方案往往需要大量的迭代和調(diào)優(yōu)，而這種迭代必須基于真實的用戶反饋。如果工程師無法直接聽到用戶的聲音，就很難做出正確的技術(shù)決策。

我注意到一個有趣的細節(jié)：Denys的團隊每周都會安排30分鐘的學習時間，由團隊成員輪流分享新的主題。這種做法看起來可能有些”內(nèi)卷”，但正如他所說，不這樣做的后果會更嚴重。在AI技術(shù)日新月異的今天，停止學習就意味著被淘汰。

這讓我思考一個更深層的問題：在AI時代，持續(xù)學習不再是可選項，而是生存必需品。我們已經(jīng)從年度評估進入了六個月評估的時代，技術(shù)的演進速度遠超過了傳統(tǒng)的學習和適應(yīng)周期。這要求我們必須將學習內(nèi)置到工作流程中，而不是將其視為額外的負擔。

招聘的新邏輯：上下文比算法更重要

Denys關(guān)于招聘的觀點讓我重新審視了AI時代的人才策略。他認為招聘人員主要有兩個目的：持有上下文（hold context）和基于上下文行動（act on context）。這個簡單的框架卻蘊含著深刻的洞察。

在傳統(tǒng)的技術(shù)招聘中，我們往往過分關(guān)注候選人的算法能力或編程技巧。但在AI時代，更重要的是他們能否理解業(yè)務(wù)上下文，并基于這種理解做出正確的決策。一個能夠與客戶深入溝通、理解他們真實需求的工程師，可能比一個算法大師更有價值。

Denys提到一個現(xiàn)象讓我印象深刻：很多公司仍在使用與工作內(nèi)容完全無關(guān)的LeetCode題目來篩選候選人。這種做法在AI可以輕松解決大部分編程題目的今天，不僅失去了評估意義，而且可能篩選掉那些真正適合AI工作的人才。因為AI工作更多的是關(guān)于問題定義、方案選擇和系統(tǒng)集成，而不是算法實現(xiàn)。

我特別贊同他對初級工程師價值的分析。當很多公司都在討論”AI將取代初級工程師”時，Denys問了一個尖銳的問題：為什么Y Combinator還在為學生和年輕人舉辦AI學校，吸引2000人前往舊金山？如果初級職位真的沒有價值，他們?yōu)槭裁催€要投入這么多資源？

這個觀察讓我思考一個更廣泛的問題：我們是否過于迷信經(jīng)驗和資歷？在一個技術(shù)快速變化的領(lǐng)域，那些沒有太多既定觀念、愿意快速學習新工具的年輕人，可能比那些固守傳統(tǒng)做法的資深專家更有價值。關(guān)鍵不是你有多少年的經(jīng)驗，而是你能否快速適應(yīng)新的工作方式。

Denys最終回到了他的”Ampere賭注”：你會選擇五個來自頂級實驗室的研究員，還是一個擁有領(lǐng)域?qū)I(yè)知識、能夠銷售產(chǎn)品、能夠與客戶產(chǎn)生共鳴的團隊？對于他的公司來說，答案很明確：后者更有價值。

我覺得這個選擇反映了AI商業(yè)化的本質(zhì)。學術(shù)研究和商業(yè)應(yīng)用是兩個完全不同的領(lǐng)域，需要完全不同的技能集合。在商業(yè)環(huán)境中，能夠快速將技術(shù)轉(zhuǎn)化為客戶價值的能力，遠比發(fā)表頂級論文的能力更重要。

預(yù)算約束下的團隊優(yōu)化：現(xiàn)實主義的智慧

讓我最受啟發(fā)的是Denys關(guān)于預(yù)算現(xiàn)實主義的討論。他非常坦率地承認，作為團隊負責人，你不可能擁有無限的預(yù)算。這意味著你必須在模型訓練、模型服務(wù)和商業(yè)洞察這三個維度上做出權(quán)衡，決定在每個方面投入多少資源。

這種思維方式與很多AI團隊的理想主義形成了鮮明對比。我經(jīng)常看到一些團隊制定宏偉的計劃，想要在每個方面都達到行業(yè)頂尖水平，但最終因為資源分散而什么都做不好。Denys的方法更加務(wù)實：明確定義每個維度的最低要求和最優(yōu)目標，然后根據(jù)實際預(yù)算進行配置。

在模型訓練方面，他們的標準是”上半部分”的能力：了解通用架構(gòu)，能夠進行encoder微調(diào)，具備數(shù)據(jù)工程技能，熟悉Hugging Face。這個標準既不會太低（避免基本工作都無法完成），也不會太高（不需要能夠訓練GPT-3級別的模型）。

我覺得這種標準設(shè)定的智慧在于它的實用性。大多數(shù)商業(yè)場景并不需要從頭開始訓練大模型，而是需要在現(xiàn)有模型基礎(chǔ)上進行適配和優(yōu)化。能夠熟練使用現(xiàn)有工具、理解其限制和優(yōu)勢的工程師，往往比那些只知道理論的研究人員更有價值。

在模型服務(wù)方面，Denys采用了分層抽象的策略。作為團隊負責人，他承擔了底層平臺構(gòu)建的復(fù)雜性，為團隊成員提供了簡化的抽象接口。這讓其他成員不需要深入了解Kubernetes或分布式系統(tǒng)的細節(jié)，只需要理解如何使用這些抽象以及它們的權(quán)衡取舍。

這種做法讓我想到了現(xiàn)代軟件開發(fā)的趨勢：我們不需要每個人都是全棧專家，但我們需要每個人都理解系統(tǒng)的整體架構(gòu)和各部分之間的關(guān)系。在AI領(lǐng)域也是如此，你不需要每個人都精通底層算法，但每個人都需要理解AI系統(tǒng)的能力邊界和使用場景。

最重要的是，Denys在商業(yè)洞察方面設(shè)定了很高的標準。他要求團隊成員能夠直接與客戶對話，能夠理解和傳達技術(shù)決策的商業(yè)影響。這種要求在傳統(tǒng)的技術(shù)團隊中可能顯得過分，但在AI商業(yè)化的今天卻是必需的。

我深刻認同這種資源配置策略。它體現(xiàn)了一種成熟的管理思維：承認約束的存在，并在約束條件下尋找最優(yōu)解。這比那種無視現(xiàn)實、追求完美的做法更容易成功。

組織學習的新范式：從個人技能到集體智慧

Denys提到的團隊學習機制讓我看到了AI時代組織能力建設(shè)的新模式。他們每周安排30分鐘的學習時間，由團隊成員輪流分享新主題，涵蓋團隊和公司的核心優(yōu)先事項。這種做法看似簡單，但背后體現(xiàn)的是對持續(xù)學習的深刻理解。

我覺得這種學習模式的價值不僅在于知識傳遞，更在于文化建設(shè)。它向團隊成員傳達了一個明確的信號：在AI時代，學習不是可選的額外活動，而是工作的核心組成部分。當學習成為團隊日常節(jié)奏的一部分時，它就不再是負擔，而是自然的工作方式。

這讓我思考一個更深層的問題：在技術(shù)快速變化的時代，個人知識的半衰期正在急劇縮短。六個月前學習的AI工具可能現(xiàn)在已經(jīng)被更好的替代方案超越，一年前的最佳實踐可能現(xiàn)在已經(jīng)過時。在這種環(huán)境下，比掌握具體知識更重要的是掌握學習的能力。

Denys強調(diào)的”世界變化太快”不是夸張，而是客觀現(xiàn)實。他提到現(xiàn)在使用的是六個月而不是一年的評估周期，這個細節(jié)雖小，但反映了整個行業(yè)節(jié)奏的加速。這種加速不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面，也體現(xiàn)在商業(yè)模式、用戶期望和競爭格局的變化上。

我認為這種組織學習機制的另一個價值在于它促進了知識的民主化。在傳統(tǒng)的技術(shù)團隊中，知識往往集中在少數(shù)專家手中，其他人只能被動接受。但在AI時代，每個人都需要具備一定的AI素養(yǎng)，都需要能夠獨立做出技術(shù)決策。通過輪流分享的機制，每個團隊成員都有機會成為某個領(lǐng)域的”專家”，這種角色輪換有助于培養(yǎng)每個人的綜合能力。

從更廣的角度看，我覺得這種學習模式體現(xiàn)了AI時代組織能力的新特征：不再是金字塔式的知識傳遞，而是網(wǎng)絡(luò)式的知識共享。每個節(jié)點（團隊成員）都既是知識的消費者，也是知識的生產(chǎn)者。這種模式的適應(yīng)性和韌性遠超傳統(tǒng)的層級式組織。

技術(shù)決策的哲學：實用主義vs完美主義

通過分析Denys的整個分享，我發(fā)現(xiàn)了一個一以貫之的哲學：實用主義。無論是技能配置、團隊結(jié)構(gòu)還是招聘策略，他都優(yōu)先考慮”夠用”而不是”完美”。這種思維方式在AI時代尤其重要，因為技術(shù)的變化速度使得追求完美往往意味著錯過機會。

他的90%技術(shù)理論特別能說明這一點：我們已經(jīng)擁有解決90%人類問題所需的技術(shù)，限制我們的不是技術(shù)能力，而是應(yīng)用能力。這個觀察打破了技術(shù)行業(yè)普遍存在的”技術(shù)崇拜”，提醒我們關(guān)注的重點應(yīng)該是如何更好地使用現(xiàn)有技術(shù)，而不是發(fā)明新技術(shù)。

我覺得這種實用主義哲學在AI商業(yè)化的當下尤其重要。很多公司被AI的技術(shù)復(fù)雜性所intimidate，認為必須投入巨資研發(fā)才能參與這場革命。但實際上，大多數(shù)商業(yè)價值來自于對現(xiàn)有AI能力的巧妙應(yīng)用，而不是技術(shù)突破。

Denys關(guān)于不同公司類型需要不同策略的分析也體現(xiàn)了這種實用主義。技術(shù)公司可能需要投資基礎(chǔ)研究，但大多數(shù)垂直化和技術(shù)賦能的公司更需要的是集成和應(yīng)用能力。認清自己公司的定位和需求，比盲目跟風更重要。

這種實用主義還體現(xiàn)在他對專業(yè)化的態(tài)度上。他并不反對專業(yè)化，但他認為專業(yè)化應(yīng)該基于實際需求，而不是理論完美。當你的團隊還在尋找產(chǎn)品市場契合點時，全才型工程師的適應(yīng)性比專家的深度更有價值。只有當你需要提升那最后5%的性能時，專家才變得必要。

我個人非常認同這種哲學。在AI技術(shù)快速變化的環(huán)境下，那些能夠快速適應(yīng)、務(wù)實決策的團隊往往比那些追求技術(shù)完美的團隊更容易成功。這不是說技術(shù)質(zhì)量不重要，而是說我們需要在質(zhì)量和速度之間找到合適的平衡點。

AI團隊的未來：從技術(shù)導(dǎo)向到價值導(dǎo)向

綜合Denys的分享和我自己的觀察，我認為AI團隊正在經(jīng)歷一次根本性的轉(zhuǎn)變：從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)向價值導(dǎo)向。這種轉(zhuǎn)變不僅改變了我們對技能的定義，也改變了我們對成功的衡量標準。

在技術(shù)導(dǎo)向的時代，團隊的價值主要體現(xiàn)在算法的先進性、模型的復(fù)雜度或系統(tǒng)的性能指標上。但在價值導(dǎo)向的時代，團隊的價值主要體現(xiàn)在解決的問題數(shù)量、創(chuàng)造的商業(yè)價值或用戶滿意度上。這種轉(zhuǎn)變要求我們重新定義什么是”好的”AI工程師。

我覺得這種轉(zhuǎn)變的背景是AI技術(shù)的商品化。當基礎(chǔ)AI能力變得increasingly accessible時，差異化就不再來自于技術(shù)本身，而來自于如何將技術(shù)應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)場景中。這就像互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在早期需要專門的網(wǎng)絡(luò)工程師，但現(xiàn)在任何開發(fā)者都可以輕松構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一樣。

從招聘角度看，這意味著我們需要尋找的不再是傳統(tǒng)意義上的”AI專家”，而是具備AI素養(yǎng)的業(yè)務(wù)專家或具備業(yè)務(wù)理解的AI從業(yè)者。這種復(fù)合型人才能夠在技術(shù)可能性和商業(yè)需求之間建立橋梁，這正是AI商業(yè)化的關(guān)鍵。

從團隊結(jié)構(gòu)角度看，這意味著AI團隊不能再是孤立的技術(shù)團隊，而必須與產(chǎn)品、銷售、客戶服務(wù)等其他部門深度集成。Denys強調(diào)的”人類面向”能力正是這種集成的體現(xiàn)：AI工程師必須能夠直接與客戶對話，理解他們的需求和痛點。

從組織文化角度看，這意味著我們需要建立一種新的學習文化，讓每個人都能夠跟上技術(shù)的變化。這不是說每個人都要成為AI專家，而是說每個人都需要理解AI能做什么、不能做什么，以及如何在自己的工作中有效利用AI。

我預(yù)測，未來幾年我們會看到更多像Denys這樣的AI團隊負責人，他們不會被技術(shù)的復(fù)雜性所overwhelm，而是專注于如何將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為實際的商業(yè)價值。這些團隊將成為企業(yè)AI轉(zhuǎn)型的真正推動力，因為他們理解技術(shù)，但更理解業(yè)務(wù)。

寫在最后：務(wù)實的AI轉(zhuǎn)型之路

聽完Denys的分享后，我最大的感悟是：AI轉(zhuǎn)型不是一場技術(shù)革命，而是一場管理革命。成功的關(guān)鍵不在于你擁有多少AI PhD，而在于你能否重新組織現(xiàn)有資源，讓他們在AI時代發(fā)揮出更大的價值。

對于那些被賦予AI轉(zhuǎn)型任務(wù)但沒有額外資源的團隊負責人，我覺得Denys提供了一條可行的路徑：不要試圖復(fù)制大科技公司的做法，而要根據(jù)自己的實際情況制定策略。重要的是理解你的瓶頸在哪里，你的團隊需要什么樣的技能組合，以及如何在有限預(yù)算下實現(xiàn)最大價值。

我特別認同他關(guān)于持續(xù)學習的強調(diào)。在AI技術(shù)快速變化的今天，停止學習就意味著被淘汰。但學習不應(yīng)該是個人的負擔，而應(yīng)該成為團隊文化的一部分。通過建立定期的知識分享機制，讓學習成為團隊日常工作的自然組成部分，這樣才能確保整個團隊的競爭力。

從更宏觀的角度看，我認為Denys的分享揭示了AI時代組織管理的一個核心矛盾：技術(shù)變化的速度與組織適應(yīng)速度之間的gap。那些能夠縮小這個gap的組織將獲得巨大的競爭優(yōu)勢，而那些無法適應(yīng)的組織將被時代拋棄。這不是危言聳聽，而是正在發(fā)生的現(xiàn)實。

最后，我想回到Denys提出的那個根本問題：技術(shù)是否是限制我們成功的瓶頸？答案往往是否定的。真正的瓶頸通常在于我們?nèi)绾谓M織人員、如何定義問題、如何衡量價值，以及如何適應(yīng)變化。AI技術(shù)給了我們強大的工具，但工具的價值最終取決于使用者的智慧。

對于正在面臨AI轉(zhuǎn)型壓力的團隊負責人，我的建議是：不要被技術(shù)的復(fù)雜性嚇倒，也不要被預(yù)算的限制絆住。從重新定義現(xiàn)有團隊成員的角色開始，讓他們在AI時代找到新的價值定位。投資于人的成長和適應(yīng)能力，建立學習型的團隊文化，這些投入的回報往往超過任何技術(shù)投資。

AI的未來不屬于那些擁有最多PhD的公司，而屬于那些能夠最有效地將AI能力轉(zhuǎn)化為客戶價值的公司。而這種轉(zhuǎn)化能力，正是通過像Denys這樣務(wù)實的團隊建設(shè)方法來實現(xiàn)的。在這個變革的時代，我們都需要成為既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)、既能編程又能溝通、既有深度又有廣度的復(fù)合型人才。這不是更高的要求，而是時代的基本要求。