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把经验变成技能,把数据变成依据:济南开发者的AI实践

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齐鲁网·闪电新闻10月18日讯 当AI从生成一段文字、回答一个问题,进一步进入企业流程、项目开发和个人职业选择时,人还需要做什么?

10月18日,WorkBuddy开发者沙龙济南站在槐荫区绿地·齐鲁之门京沪会客厅举行。来自企业、技术社区和高校的开发者、业务实践者及人工智能专业学生来到现场,共同探讨这一问题。据悉,济南站是WorkBuddy开发者沙龙全国城市巡回的北方首场。相比单纯介绍工具,活动更希望让企业需求与开发者能力在现场相遇,检验一项技术是否真正有人使用、能否解决具体问题。


济南某高校人工智能技术应用专业大二学生张力,是现场较年轻的参与者之一。此前,他接触过同类AI产品,也尝试用AI处理表格和文章。但他更关心的是,AI能否在未来求职和工作中发挥作用?


这种期待也构成了现场讨论的起点。对于普通使用者来说,AI是否“聪明”已经不是唯一标准。它能否理解任务、连接工具、按照规则完成多个步骤,并交付一份可以继续使用的结果,正在成为更现实的判断依据。

山东省征信有限公司AI技术团队负责人马小雨,给出了一个来自组织内部的融合路径。山东征信将自身的数据能力、WorkBuddy应用能力与一线业务需求相结合,将业务经验逐步封装为技能、连接器、专家和Buddy应用,以满足不同客户的需求。其30个共创场景覆盖11个业务域,其中24个已经上线运行,涉及投研、风控、办公和运营等不同环节。这套实践说明,企业需要的Agent不只是“生成得快”,还要做到数据有来源、过程可追溯、权限可控制、结论可复核。

兰剑智能AI CIO赵振华则展示了另一种AI使用方式:从创意构思、PPT和剧本完善,到项目代码、产品设计、动效制作,再到CI/CD脚本与安全加固。AI在这些实践中并非只负责某一个零散步骤,而是持续参与从想法到成品的多阶段协作。

腾讯云FDE专家陈大栋则以新闻热点内容生产为演示命题,拆解了如何把一个需求做成可信、可交付的Agent。结合自己的FDE实践,他认为,企业AI落地真正困难的部分往往不是模型本身,而是如何理解业务现场、找到高价值且可实施的问题,并让使用者能够接得住、用得起来。随着AI承担更多执行工作,人的价值也会更多转向规则制定、标准判断、沟通协调、结果验收和质量维护。

一场开发者沙龙无法替企业完成所有系统改造,也不能替一名学生决定未来职业方向。但它可以让不同身份的人更清楚地看到,AI进入现实世界后,真正需要解决的是什么。

腾讯云开发者星盟济南城市合伙人王通通表示,济南站之后,本地活动将继续增加实操、开发及FDE交付相关内容。按照全国城市巡回计划,WorkBuddy开发者沙龙将在半年内走入三十座城市,通过专家分享、本地开发者带练和地方行业真实命题等形式,让更多实践者参与共建。

当AI开始走出对话框,进入企业系统、个人项目和具体工作时,开发者需要回答的问题也随之发生变化:不只是“AI还能生成什么”,而是“人和AI能否共同把一件事可靠地做完”。

闪电新闻记者 钱云飞 报道

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