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AI时代:码农的涅盘重生 第126章 业务四面:另一扇门(第1页/共2页)


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    三天后。

    林晨再次推开了T厂总部大楼的玻璃门。

    HR发来的面试通知言简意赅:您已通过技术三面,恭喜。下一轮为业务综合面,面试官为张副总裁,请于本周四上午十点准时到达前台。

    张副总裁。林晨在网上搜过这个名字——张明远,T厂智能平台事业部分管副总裁,履历横跨产品、运营与技术,是那种能把商业直觉和工程逻辑都讲得头头是道的人。与陈博士那种纯粹的技术学者气质截然不同。

    电梯直达三十八层。

    接待他的行政把他领进一间视野极好的会议室,窗外是深圳湾开阔的海景,阳光把海面打碎成一片晃眼的金鳞。林晨在长桌旁坐下,接过一杯咖啡,只抿了一口便放在一旁。

    他不想让任何东西干扰待会儿的思维清晰度。

    门打开的声音。

    进来的是一位四十出头的男人,西装外套随意搭在手臂上,衬衫袖子挽到肘部,步伐带着一种掌控全局的从容。他把外套搭在椅背上,大方地坐下,先朝林晨点了个头。

    林晨是吧,我是张明远。他声音爽朗,带着点北方口音,陈博士那边我听说了,夸你在技术判断上有自己的思路框架。我这边问的不是技术,是商业,是落地。

    他停顿了一下,目光直接落在林晨脸上。

    你在外面漂了这几个月,自己搭了个量化系统,还跟一堆Web3的项目接触过。张明远语气随意,像是在聊天,那我就想问你:以你这几个月的真实体会,你认为——AI真正能给一个企业创造价值的地方在哪?不是那种PPT里的答案。

    问题抛来,干脆,带着一种考验真实性的压迫感。

    林晨沉默了几秒。

    他想起了那几个月接触过的形形色色的项目——Web3的、元宇宙的、AI套壳的。那些故事讲得天花乱坠,却往往在一个问题上打转:这东西的成本,到底能不能被真实的商业逻辑支撑起来?

    他想起自己的量化系统。为了追求更高的预测准确率,他曾经尝试过更复杂的模型,但很快撞上了现实的墙——本地算力不够,上云成本激增,而收益的边际提升却越来越小。他最终不得不回头,在模型复杂度、计算成本和预测精度三者之间寻找那个最优的平衡点。

    那个过程,远比调出一个漂亮的评测指标更难,也更真实。

    我觉得,AI能给企业真正创造价值的地方,林晨开口,语速平稳,最先进的模型,而是用刚刚够用的智能,解决一个过去无法规模化处理的具体问题

    张明远微微扬了扬眉,没有打断。

    我接触过不少打着AI旗号的项目,最终讲不通的,往往不是技术不够好,而是根本没有算清楚账——这个AI能力,它的物理运行成本,跟它能创造出来的商业价值之间,是否真的成正比?林晨继续,很多公司在做的事,说穿了是在用昂贵的算力,去解决一个本来就不是高频刚需的问题。钱花出去了,价值落不下来。

    那你觉得什么样的场景,是真正值的?张明远追问,身体微微前倾。

    重复性高、数据积累丰富、决策链路清晰、人力成本高的场景。林晨答得干脆,比如内容平台的推荐系统——每天亿级的请求,每一次推荐决策都在影响用户留存;再比如客服自动化、风控规则引擎、广告竞价策略。这些场景,AI替代或者增强的不是一个人,而是一套原来根本跑不起来的规模化决策流程。价值密度够高,物理成本才能被摊薄。

    他顿了顿,补了一句:我自己的量化系统,其实就是这个逻辑的微型版本。不是为了追求最聪明的预测,而是在成本和精度之间找那个真正划算的平衡点。

    张明远听完,靠回椅背,安静了几秒。他的眼神里有某种评估的意味,但不像陈博士那种深潭般的沉静,更像是一个猎手在确认猎物的成色。

    好,那我再问你一个更现实的。他在桌上点了点手指,假设你加入T厂,负责推动某个AI能力在业务团队的落地。业务的人觉得这东西不靠谱,算法的人觉得业务不懂,两边都在等对方先动。你怎么破这个僵局?

    这是一道考人的题。林晨知道,技术答案在这里一文不值。

    找一个最小的、双方都觉得不要命的切入点,快速跑一个能看见结果的小实验。他说,AI能做什么这个指标,我们能在四周内帮你动一下吗。人都是被结果说服的,不是被方案书说服的。赢一次小的,才有资格谈大的。

    张明远嘴角动了一下,算是一个认可的表情。

    两人又谈了将近一个小时。问题涉及竞对分析、业务优先级判断、跨团队协作的摩擦处理,甚至还有一道关于如果预算被砍一半,你会砍哪里的刁钻问题。林晨没有回避,一一作答,有时候坦诚自己不确定,但说清楚了自己的判断依据和权衡逻辑。

    最后,张明远站起来,把外套重新搭上手臂。

    聊得不错。他说,语气轻描淡写,但林晨听得出来,那是一种真实的、非客套的评价,你
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