AI应用可以说已经深入到普通人的生活中，连我马上要上小学一年级的儿子也知道 有事可以问AI，找不到故事就让AI来生成故事听。但公司应用AI还差强人意，可以说入门AI容易，用好AI很难！
我们通常所说的AI，主要是指GenAI（Generative Artificial Intelligence），全称 生成式人工智能，也简称为GAI，GenAI能够使用生成式模型，生成文本、图像、视频或其他数据。通常看到的缩写 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content ) 全称为 人工智能生成内容，指的是通过人工智能技术生成的内容。
AIGC生成的内容可以包含 文章、营销软文、报告、工作计划、图片、视频等，可以涉及到企业中所使用到的内容，如同数字化技术从在企业中的应用从开始到普及，虽然快慢程度不同，但大家都已接受并应用数字化技术到工作中，AI技术也会逐步到企业中得到普及。企业大小不同，使用场景不同，对AI技术的应用程度也会不同。
企业应用AIGC技术，需要从企业内部评估使用场景与AIGC匹配程度。对中小企业来说，我们将企业的使用场景大致分为：
对内：主要是企业管理场景，如：人力资源管理、行政管理、产品研发等。
对外：主要是企业经营场景，如：广义的营销场景，包括产品、定价、渠道、推广等。
使用四象限分析法来对使用场景进行评估，横轴表示AIGC在某个场景中应用后的价值，越往右说明价值越大；纵轴表示AIGC在场景中应用遇到障碍，越往下说明障碍越大。AIGC在企业中应用面临的障碍可以分为多种，包括技术障碍、成本障碍、⻛险障碍、法律障碍、社会障碍等。四个象限对应场景与AIGC的匹配程度：（如下图）
对一般的小微企业，受规模限制，人力资源部门和IT部门一般工作量不大，AIGC的应用价值也就不大。在企业对外营销管理中，营销对内容的需求较大，AIGC的应用适当，所带来的价值会超出所面临的障碍。
我们将企业中的各种场景分配到矩阵中合适的位置，就可针对不同的场景制定相应的落地策略。
对于价值大，障碍小的 场景，就可以安排尽快落地；
对于价值小，障碍小的 场景，可以积极做好AGIC应用落地，逐步提高应用成果；
对于价值大，障碍大的 场景，可以尝试探索，逐步落地，逐步提高应用成果；
对于价值小，障碍小的 场景，可以果断放弃。
随着技术的发展和企业自身的发展变化，各种场景可能会随之发生改变，只要企业积极适时去应对，就会逐步提高AIGC在企业中的应用成果。
在企业应用AIGC时，也需要注意 AIGC虽然具有强大的能力，但它也有边界 或 局限。由于技术上的限制 ，AIGC可能产生虚构事实、输出内容偏离用户指令、上下文矛盾或逻辑错误等，这种现象称为AI幻觉。
AI产生幻觉的原因有：
1、数据偏差：训练数据中的错误或片面性被模型放大
2、知识固化：模型过度依赖参数化记忆，缺乏动态更新能力
3、泛化困境：模型难以处理训练集外的复杂场景
4、意图误解：用户提问模糊时，模型易“自由发挥”
由于现行技术不能完全消除幻觉现象，所以在工作中，对AIGC产生的内容进行双AI交叉验证是预防AI幻觉的必要手段。此外，由于AIGC生成的内容是基于现有的数据进行学习后生成的，因此，在使用这些数据时可能存在版本风险，以及文化、种族偏见等问题。所以，企业在应用AIGC时，使用者不能懈怠，需要扬长避短，在边界内使用好它。
