最近好几个做产品经理的朋友都跑来问我，公司想搞自己的私有化GPT，老板把这个任务丢过来了，但完全不知道怎么下手
这让我想起去年一个学员的经历，他在一家中型电商公司负责创新业务，公司高层看到ChatGPT火了，就拍板说要做一个内部的知识库问答机器人，预算也给得挺大方
结果呢，他们团队吭哧吭哧干了半年，模型是部署上去了，但用的人寥寥无几，最后成了个昂贵的摆设，项目负责人也背了锅
问题出在哪里
很多人一听到私有化GPT，脑子里蹦出来的第一反应就是技术问题，选哪个开源模型，用多少张显卡，怎么微调，数据怎么清洗
这些当然重要，但如果你只盯着这些，那大概率会掉进我之前说的那个陷阱里
真正的核心根本不是技术
而是商业价值
你得先想明白，这个私有化GPT到底要解决什么具体的商业问题，它能为公司带来什么实实在在的收益，是提升客服效率降低人力成本，还是加速产品研发周期，或者是挖掘数据里的潜在商机
没有清晰的商业目标，技术再先进也是白搭
我观察下来，那些成功落地私有化GPT的企业，往往不是从技术部门开始的，而是从业务部门开始的，是某个业务老大遇到了一个具体的痛点，然后发现现有的工具解决不了，才需要定制化的AI能力
比如我知道的一家制造业公司，他们的核心需求是让AI读懂复杂的设备维修手册和图纸，然后指导一线工人快速排查故障，这个需求非常具体，价值也容易衡量，每减少一小时的设备停机时间，就是真金白银
所以搭建的第一步，根本不是去调研技术方案，而是坐下来和各个业务部门聊，听听他们最头疼的问题是什么，哪些问题是现有SaaS工具解决不了的，哪些是数据敏感必须放在内部的
你得像个侦探一样，去发现那些隐藏在流程里的价值洼地
找到目标之后，第二步才是考虑技术路径
这里有个常见的误区，很多公司总想一口吃成胖子，上来就要做一个全能型的超级大脑，结果就是项目周期无限拉长，迟迟看不到效果
更聪明的做法是，选择一个价值最高、难度适中的场景，先做一个最小可行性产品
用快速迭代的方式，让业务部门尽快用起来，收集反馈，证明价值
这时候你会发现，技术选型反而变得简单了，因为需求很明确，你知道需要处理什么类型的数据，需要什么样的响应速度，需要多高的准确率
是直接用API调用大厂的基础模型，还是在本地部署开源模型，这些决策都有了依据
我特别想强调一点，私有化GPT的成功，百分之七十取决于非技术因素
比如数据治理，很多公司的数据散落在各个系统里，格式不统一，质量参差不齐，把这些数据整理成AI能用的格式，工作量可能比训练模型本身还大
再比如组织变革，AI上线后，原有的工作流程要不要调整，员工的考核指标要不要变化，如果这些配套措施跟不上，再好的技术也推不动
这其实回到了一个更本质的问题，在AI时代，一个管理者到底需要什么样的能力
过去我们可能更看重执行力和资源协调能力，但现在，你需要的是系统思维和战略眼光，你得能看懂技术趋势，能判断商业价值，能在不确定中找到确定性的路径
这恰恰是我们AI MBA项目想要培养的核心能力，我们不是在教你怎么写代码调参数，而是在训练你如何把AI这种颠覆性技术，变成推动业务增长的杠杆
就像海盗不会按照海军操典去打仗一样，未来的商业领袖也不会按照教科书去管理，他们必须学会在技术的灰度地带探索，在规则的边缘创新
回到私有化GPT这个话题，我的建议是，别把它当成一个单纯的技术项目，把它看成一次组织能力的升级，一次商业模式的实验
从小处着手，快速验证，用实际结果说话
在这个过程中，你积累的不仅仅是技术经验，更是一整套在AI时代发现问题、定义问题、解决问题的思维框架
这才是最有价值的收获
获取《招生指南》
请填写下表，我们将为您寄送巴塞罗那大学MBA等项目的招生指南。