传统企业在 DeepSeek 认知与应用方面剖析

周末老杨与几个公司的老板喝茶，聊到AI话题时画风突变——
“上次培训老师讲了一堆模型原理，员工差点听睡着...”
“员工倒是学会了用AI写诗，但报表还是得加班做！”
“培训的钱花了，效果呢？没看到”

各位老板的苦老杨都懂，当前市面上的AI培训确实尴尬：要么太虚（讲概念），要么太飘（秀技术），员工听完只会觉得“DeepSeek除了会写文档，跟我工作还有啥关系？”

不得不承认DeepSeek的风很猛烈，已经吹到了各行各业，但就企业落地而言影响力仍然有限，以DeepSeek的培训为例，虽然看似各大企业的培训活动举行的如火如荼，但却存在如下困境：

第一，培训内容缺乏针对性：

当前市场上的 DeepSeek 或 AI 培训课程，大多是通用性的基础内容，未能紧密结合传统企业的业务特点和实际需求。例如，对于制造业企业，培训内容可能没有涉及到如何利用 DeepSeek 优化生产流程、预测设备故障等关键场景；对于零售企业，没有针对库存管理、精准营销等方面进行深入讲解。这使得员工在参加培训后，难以将所学知识直接应用到日常工作中，无法切实感受到培训对工作的帮助，导致培训效果大打折扣。

第二，培训方式单一枯燥：

许多企业采用传统的课堂讲授式培训方式，由讲师在台上讲解 AI 理论知识和操作方法，员工被动接受。这种方式缺乏互动性和趣味性，难以激发员工的学习兴趣和积极性。特别是对于一些年龄较大、对新技术接受能力较弱的员工来说，枯燥的培训内容和方式容易让他们产生抵触情绪，导致培训参与度不高，知识吸收效果差。

第三，培训效果评估不科学：

企业在培训结束后，往往缺乏科学有效的评估机制来衡量培训效果。通常只是通过简单的考试或问卷调查来了解员工对知识的掌握情况，无法全面评估员工在实际工作中对 DeepSeek 或 AI 技术的应用能力和绩效提升情况。例如，无法确定员工是否能够运用所学技术解决工作中的实际问题，是否提高了工作效率和质量等。由于评估不科学，企业难以判断培训是否达到预期目标，也无法为后续培训改进提供有力依据。

第四，培训资源投入不足：

开展高质量的 DeepSeek 或 AI 培训，需要投入一定的资源，包括专业的培训师资、培训设备、培训场地等。然而，一些传统企业为了节省成本，在培训资源方面投入不足。例如，聘请的讲师可能缺乏实际的企业应用经验，只是单纯地讲解理论知识；培训设备老旧，无法满足 AI 技术实践操作的需求；培训场地简陋，影响员工的学习体验。这些因素都限制了培训质量的提升，阻碍了培训的有效落地。

第五，缺乏持续培训与跟进：

AI 技术发展迅速，企业员工对 DeepSeek 的应用也需要不断深化和提升。但很多企业在进行一次性培训后，没有建立持续培训与跟进机制。员工在实际工作中遇到问题时，无法及时得到专业指导和帮助，导致对技术的应用停滞不前，甚至逐渐遗忘所学知识。而且，随着技术的更新换代，员工需要不断学习新的知识和技能，缺乏持续培训将使企业与先进的 AI 应用水平差距越来越大。

以上问题是企业在DeepSeek培训方面的现状，一方面企业急需相关培训来了解DeepSeek，但另一方面却是应用场景的缺失，在培训内容方面显得十分乏力，如果培训内容设计不好，会让企业领导及员工缺乏获得感。在老杨看来其实企业缺的不是懂技术的人，是能用技术抢时间的人！但当前对于大部分传统企业而言在DeepSeek的认知上存在如下问题：

1. 了解程度有限：

多数传统企业对 DeepSeek 的了解仅停留在表面，知道它是一种强大的 AI 技术，能够实现智能对话、图像生成等功能，但对于其底层技术原理、技术优势以及在企业复杂业务场景中的具体应用方式，缺乏深入的认知。例如，许多企业只知道 DeepSeek 能生成文本，却不清楚它如何通过对海量数据的学习，精准理解特定行业的专业术语，从而在诸如合同撰写、技术文档生成等工作中发挥作用。所以企业在 DeepSeek 的应用层面还是别让员工当“AI学霸”，要当“场景土匪”。

2. 高层重视不足：

大部分传统企业的高层往往更关注短期业绩和市场竞争，对于新技术的战略意义缺乏长远眼光。一些企业领导尚未充分认识到 DeepSeek 等 AI 技术可能会对企业未来的竞争力产生颠覆性影响，没有将其纳入企业战略规划的核心部分，导致企业在 AI 应用方面缺乏顶层设计和资源投入。这就容易导致：培训时热血沸腾，回到工位继续用土办法到天明。

3. 员工认知差异大：

年轻员工，尤其是熟悉互联网和新技术的群体，对 DeepSeek 的接受度较高，他们能够快速理解其潜在价值，并尝试在工作中探索应用。但年长员工或长期从事传统业务的员工，由于对新技术的学习能力和接触机会有限，对 DeepSeek 存在恐惧和抵触心理，认为它可能会取代自己的工作，对其应用持消极态度，所以这也在一定程度上影响着AI工具的价值呈现。所以企业若想真正深度应用DeepSeek或其他AI工具，首先必须解决认知问题：AI不是让公司变成科技巨头，而是让每个普通人都能“开挂”。

从以上我们不难看出虽然当前DeepSeek 的风刮的很猛，但我们不得不面对当前大部分传统企业在认知、应用上的各种问题，培训可以解决一时的认知问题，但一时难以解决实际的应用问题，老杨认为大多数传统企业在应用DeepSeek或AI工具时，面临以下两大问题。：

第一，技术能力不足：

传统企业普遍缺乏专业的 AI 技术人才，内部团队难以对 DeepSeek 进行深入的技术研究和定制化开发。在模型训练、参数调整、算法优化等方面，缺乏足够的技术实力，无法充分发挥 DeepSeek 的性能优势。同时，对于 AI 技术的快速迭代和更新，企业也难以跟上步伐，导致技术应用滞后。

第二，数据质量问题：

数据是 AI 的 “燃料”，DeepSeek 的应用效果很大程度上依赖于高质量的数据。然而，传统企业的数据往往存在数据质量差、标准不统一、数据孤岛等问题。不同部门之间的数据格式不一致，数据收集和存储缺乏规范，导致数据难以整合和有效利用。此外，数据的准确性和完整性也存在问题，影响了 DeepSeek 模型的训练效果和应用准确性。

因此，目前大多数传统企业在运用DeepSeek或AI工具时，除了在一些简单场景中能够应用外，更多则是困惑。企业不清楚如何将 DeepSeek 等 AI 技术与自身的业务战略相结合，缺乏明确的 AI 应用战略规划。这种战略上的迷茫，使得企业在 AI 应用过程中缺乏方向，盲目跟风，难以取得实质性的成果。同时AI 技术的应用需要投入大量的资金，但这种投资回报存在较高的不确定性，使得企业在 AI 应用决策上犹豫不决，不敢大规模投入。除了战略与投入上的困惑，如何吸引和培养 AI 人才，提升员工的 AI 技能，也是企业在AI 应用过程中面临的一大挑战。一方面，企业缺乏既懂 AI 技术又熟悉企业业务的复合型人才，另一方面，对于现有员工的 AI 培训也面临诸多困难，如培训内容与实际工作脱节、员工缺乏学习积极性等，这些问题直接影响着AI技术在企业的推广与应用价值呈现。还有一个企业领导最关注的问题就是DeepSeek 在运行过程中需要大量的数据进行训练和分析，这些数据可能包含企业的商业机密和客户的个人信息。如何在保障数据安全和隐私的前提下，充分利用数据推动 AI 应用，是企业面临的又一困惑。

综上所述传统企业在 DeepSeek 的认知与应用道路上，布满了荆棘与坎坷。从认知的浅薄、应用的局限，到技术、数据、集成等底层问题，再到战略规划、投资回报、人才与数据安全等核心困惑，以及培训落地的重重困境，无一不考验着企业的转型决心与应变能力。但老杨认为这些问题并非无解，更不应成为企业裹足不前的借口。当下，数字化转型浪潮汹涌，AI 技术已成为企业提升竞争力的关键驱动力。传统企业若想在新时代的市场竞争中站稳脚跟，实现可持续发展，就必须正视这些问题，积极寻求解决方案。