破解 AI 团队建设困局：90% 企业深陷的误区与破局之道

2025-09-08 15:16 栏目：技术学堂 查看()

当高管层一句 “我们要全面转向 AI 优先” 将你推至转型前沿，你是否也曾面临这样的窘境：肩负重任却预算未增、团队未扩、资源未添？在 AI 转型的浪潮中，从 Shopify 到 Duolingo，再到 Zapier，几乎所有科技企业都争相贴上 “AI 优先” 的标签，仿佛这是通往未来的入场券。但现实往往是，你手握转型使命，却无额外资源支撑。

Wisdocs 机器学习团队负责人 Denys Linkov 在一次技术分享中，深入剖析了这一普遍困境。他的观点极具共鸣 —— 其核心并非探讨巨头企业如何组建 AI 豪华团队，而是为普通企业提供切实解决方案：在有限资源下，通过人员再培训、技能提升与团队优化，真正落地 AI 能力，而非盲目追求顶尖研究人才。

当下正处于关键的历史转折点，那些能重构现有团队、培养跨职能 AI 能力的企业，将在未来几年占据竞争高地；而执着于重金挖角顶级 AI 研究员的企业，或许会错失最佳转型时机。

重构认知：AI 团队的真实样貌

Denys 提出了一个关键观点：不同类型企业，需匹配截然不同的 AI 团队结构。他将企业划分为三类，各类企业的团队构建逻辑差异显著，而这正是多数企业陷入误区的根源。

企业类型	典型代表	核心需求	AI 团队构建逻辑
技术公司	科技巨头、AI 初创企业	技术创新、底层模型研发	需配备一定数量的研究人员，专注算法突破与模型优化
垂直化解决方案 / 服务公司	Palantir、Wisdocs	特定领域问题解决、定制化服务	侧重技术应用与业务结合，无需大量顶尖研究员
技术赋能公司	银行、零售商、中小企业	利用 AI 提升现有业务效率、创造商业价值	聚焦现有 AI 工具整合，将技术转化为实际业务成果

多数企业的致命错误，在于盲目模仿科技巨头的团队模式。看到 Google 拥有数千名 AI 研究员，便认为自己也需招聘博士级研究人才；听闻 OpenAI 在模型训练上投入巨资，就计划从零开始研发大模型。但现实是，90% 的企业无需 “重新发明轮子”，而是要学会 “高效使用轮子”。

一组数据足以颠覆认知：传真机市场至今价值数十亿美元且持续增长；2017 年美国仅 3% 的支付为无接触式，支票仍占据庞大市场份额；计算机与互联网问世 40 年后，医疗系统和电子病历才逐步实现数字化。这些事实揭示了一个核心：技术从非瓶颈，如何运用技术才是关键。

这意味着，企业真正需要的并非能从零训练 GPT - 4 的研究员，而是懂业务、会整合现有技术、能将 AI 转化为商业价值的复合型人才。AI 团队的核心能力，应聚焦于问题定义、产品集成、ROI 测算、数据获取、工作流优化、界面搭建、产品推广与客户服务，而非单纯的算法创新 —— 这要求企业彻底转变招聘策略与团队架构。

Denys 提出的一个问题引人深思：若用 5 名顶级实验室的 AI 研究员，去交换你现有的团队（或许还需额外付费），你会同意吗？对绝大多数企业而言，答案是否定的。因为现有团队成员掌握的领域知识、熟悉的业务流程、与客户沟通的能力，其价值远超只会撰写论文的研究员。

为何企业会对 AI 研究员过度迷恋？一方面源于对 AI 技术的 “神秘化” 认知，另一方面源于对技术复杂性的恐惧。实际上，在商业应用场景中，AI 更像一种新型编程范式，需要的是工程思维，而非高深的研究思维。

人才选择：全才型工程师的价值崛起

2021 年，Denys 组建首个机器学习团队时，采取了一项看似 “反主流” 的策略：招聘全才型工程师，借助自动化工具为团队赋能。当时，行业主流观点普遍认为 AI 需要高度专业化人才，但如今回望，这一策略极具前瞻性。

彼时，他面临的挑战具体且艰巨：需支撑数十万个并发模型、覆盖多领域应用、控制成本，同时实现实时训练与服务。为达成目标，团队搭建了定制化 MLOps 平台，主攻 encoder 模型微调，构建 RAG 即服务体系，并负责十个微服务中的六个。而团队配置的关键，在于务实的人才标准：

模型训练端：无需顶尖专家，只需掌握模型通用架构、能完成 encoder 微调、具备基础数据工程能力、熟悉 Hugging Face 工具即可；
模型服务端：凭借自身云工程背景，Denys 承担了基础设施搭建工作，为团队打造简化的抽象层，让成员无需深入钻研 Kubernetes 或具体训练服务细节；
核心要求：团队成员必须具备直接与客户沟通的能力。

这一配置的高明之处，在于精准契合了商业场景下的 AI 工作需求。多数时候，企业无需研发新模型架构，而是要快速理解客户需求、筛选合适工具、整合出可用解决方案 —— 这更偏向系统集成，而非科学研究。

到 2024 年，Denys 在新组织重组团队时，因技术环境变化（开源工具成熟、商业模型 API 强大），调整了技能需求：

训练端：更注重商业 API 使用、prompt 调优与模型微调；
服务端：依托开源方案，无需从零搭建平台；
领域知识：因聚焦医疗记录处理，对行业专业性要求提升。

这一演进充分印证了全才型工程师的价值。他们并非 “样样通、样样松” 的万金油，而是能快速学习新工具、适应环境变化、在不同技能领域搭建连接的复合型人才。在 AI 技术迭代速度极快的当下，这种 “适应性” 远比单一领域的深度专精更重要 —— 六个月前的主流工具，如今可能已被新方案替代，唯有快速学习、灵活应用的人才，才能跟上节奏。

Denys 提出的 “内环 - 外环” 模型，进一步阐明了人才配置逻辑：

内环：团队日常核心工作，包括模型训练、prompt 设计、产品需求理解、模型服务、领域知识运用、商业案例构建。若内环技术执行能力薄弱，将直接导致技术落地困难；
外环：助力团队脱颖而出的拓展性工作。若外环领域能力不足，企业将难以找到产品市场契合点。

在 AI 应用初期，企业需快速试错、探索方向，全才型人才的 “灵活性” 至关重要；只有当模型训练、服务等环节成熟，需突破最后 5% 性能瓶颈时，才需引入专项专家。盲目追求专业化，反而可能陷入 “能力过剩” 与 “适应性不足” 的困境。

能力重塑：从 “代码编写” 到 “价值建构”

Denys 对技能重构的看法，彻底颠覆了传统技术能力框架。他认为，在 AI 时代，每个人都需掌握三大核心能力：学会建构（learn to build）、成为领域专家（become a domain expert）、面向人类工作（be human facing）。

1. 学会建构：以原型驱动需求落地

“学会建构” 不再是从零编写代码，而是从静态的产品需求文档，转向动态的功能性原型。传统软件开发中，大量时间消耗在文档撰写与需求澄清上，却常在开发阶段发现假设错误。而 AI 工具让快速搭建可落地原型成为可能 —— 通过原型，所有利益相关者能直观体验产品功能，反馈更精准，需求迭代周期大幅缩短，彻底告别 “这不在需求里”“这是边缘情况” 的低效争执。

2. 成为领域专家：打破技术与业务的壁垒

Denys 的观点更为激进：领域专家不应仅提供输入与反馈，而应直接编写用例、定义需求，甚至具备与 LLM 协作的能力。这意味着技术与业务的边界正在消融，“AI 素养” 成为全员必备能力。

实践证明，最成功的 AI 应用往往源于深度理解业务场景的领域专家 —— 他们清楚哪些问题值得解决、哪些方案在实际业务中可行。而 AI 工具的普及，让领域专家无需依赖技术人员，即可将想法转化为实际方案。

3. 面向人类工作：让工程师直面用户

在传统技术团队中，工程师往往无需参与客户沟通，但 AI 时代这一模式必须改变。AI 解决方案需持续迭代优化，而迭代的核心依据是真实用户反馈。若工程师无法直接倾听用户声音，就难以做出符合实际需求的技术决策。

此外，Denys 团队的 “每周 30 分钟学习机制” 值得借鉴：团队成员轮流分享新主题，覆盖核心工作优先级。在 AI 技术日新月异的今天，停止学习即意味着淘汰，将学习融入工作流程，而非视为额外负担，才能确保团队持续保持竞争力。

招聘逻辑：上下文理解力比算法能力更重要

Denys 的招聘理念，重构了 AI 时代的人才筛选标准。他认为，招聘的核心目的有二：持有上下文（hold context）与基于上下文行动（act on context）。

传统技术招聘中，企业过度关注候选人的算法能力与编程技巧；但在 AI 时代，能否理解业务上下文、基于上下文做出决策，远比单纯的技术能力更关键。一个能与客户深度沟通、精准捕捉需求的工程师，价值可能远超算法大师。

当前，许多企业仍在用与实际工作无关的 LeetCode 题目筛选候选人 —— 在 AI 可轻松解决多数编程题的今天，这种方式不仅无法有效评估能力，还可能错失真正适配 AI 工作的人才。因为 AI 工作的核心是问题定义、方案选择与系统集成，而非算法实现。

Denys 对初级工程师价值的思考同样深刻：当行业热议 “AI 将取代初级工程师” 时，为何 Y Combinator 仍在为年轻人举办 AI 学校，吸引 2000 人奔赴旧金山？答案是，在技术快速迭代的领域，无既定观念、愿快速学习新工具的年轻人，可能比固守传统经验的资深专家更具价值。人才的核心竞争力，不是资历深浅，而是适应新工作方式的速度。

最终，Denys 回归 “安培赌注”：用 5 名顶级实验室研究员，交换一个懂领域知识、能推产品、善与客户共情的团队，你会选吗？对多数企业而言，答案显而易见 —— 学术研究与商业应用分属不同领域，商业场景中，技术转化为客户价值的能力，远胜发表顶级论文的能力。

资源优化：预算约束下的务实策略

Denys 关于预算的坦诚态度，为资源有限的团队提供了清晰指引：企业不可能拥有无限预算，必须在模型训练、模型服务、商业洞察三大维度权衡取舍，明确资源分配比例。

许多团队因追求 “全领域顶尖”，导致资源分散、成果寥寥；而 Denys 的策略更务实：先定义各维度的 “最低要求” 与 “最优目标”，再结合预算落地。

1. 模型训练：聚焦 “够用” 而非 “顶尖”

团队设定的标准是 “中上水平”：掌握模型通用架构、能完成 encoder 微调、具备数据工程能力、熟悉 Hugging Face。这一标准既避免了 “能力不足无法完成基础工作”，又杜绝了 “追求顶尖导致资源浪费”—— 多数商业场景无需从零训练大模型，只需在现有模型基础上适配优化，熟练运用工具的工程师，比理论型研究员更实用。

2. 模型服务：分层抽象降低复杂度

Denys 作为负责人，承担了底层平台构建工作，为团队提供简化的抽象接口。成员无需深入研究 Kubernetes 或分布式系统细节，只需理解接口用法与权衡逻辑即可。这一模式契合现代软件开发趋势：无需全员成为全栈专家，但需每个人理解系统整体架构与各模块关联 —— 在 AI 领域，即明确 AI 系统的能力边界与应用场景。

3. 商业洞察：设定高标准，链接技术与价值

在商业洞察维度，团队设定了极高标准：成员必须能直接与客户对话，清晰理解并传达技术决策的商业影响。这一要求看似严苛，却是 AI 商业化的核心 —— 只有将技术与商业价值紧密绑定，AI 转型才能真正落地。

组织进化：从个人能力到集体智慧

Denys 团队的学习机制，展现了 AI 时代组织能力建设的新范式：每周 30 分钟学习时间，成员轮流分享核心主题。这一简单机制背后，是对 “持续学习” 的深度认知。

1. 学习即工作，构建学习型文化

这种模式不仅传递知识，更塑造文化 —— 它向团队传递明确信号：AI 时代，学习不是可选的额外任务，而是工作的核心组成。当学习成为团队日常节奏，便不再是负担，而是自然的成长方式。

2. 应对知识半衰期缩短的挑战

AI 领域，知识半衰期急剧缩短：六个月前的工具可能被替代，一年前的最佳实践可能过时。此时，学习能力比具体知识更重要。团队化学习能加速知识传递，帮助全员同步跟上技术节奏。

3. 知识民主化，打破 “专家垄断”

传统技术团队中，知识常集中在少数专家手中；而 AI 时代，全员需具备基础 AI 素养。轮流分享机制让每个成员都有机会成为 “临时专家”，角色轮换培养了综合能力，推动知识在团队内自由流动，形成 “网络式知识共享”，韧性远超传统层级组织。

核心哲学：实用主义主导 AI 落地

贯穿 Denys 所有策略的核心，是 “实用主义”—— 无论是人才配置、团队架构还是招聘标准，均优先考虑 “够用” 而非 “完美”。在 AI 技术快速迭代的当下，追求完美往往意味着错失机会。

他提出的 “90% 技术理论” 极具启示：人类 90% 的问题，现有技术已能解决，限制成功的并非技术能力，而是应用能力。这一观点打破了 “技术崇拜”，提醒企业聚焦 “如何用好现有技术”，而非 “研发新技术”。

不同企业的差异化策略，同样体现实用主义：技术公司需投资基础研究，而垂直化、技术赋能型企业，更应聚焦技术集成与应用。认清自身定位，比盲目跟风更重要。

对专业化的态度亦是如此：Denys 不反对专业化，但强调 “按需专业化”—— 在探索产品市场契合点的阶段，全才型人才的适应性更关键；只有需突破最后 5% 性能瓶颈时，才需引入专项专家。

未来方向：AI 团队从技术导向到价值导向

综合 Denys 的实践与行业观察，AI 团队正经历根本性转变：从 “技术导向” 转向 “价值导向”。这一转变不仅重构了技能定义，更重塑了成功的衡量标准。

1. 价值导向的核心：从 “技术先进” 到 “业务有用”

技术导向时代，团队价值体现在算法先进性、模型复杂度、系统性能；而价值导向时代，价值核心是 “解决多少问题”“创造多少商业价值”“用户满意度如何”。这要求企业重新定义 “优秀 AI 工程师”—— 不再是 “技术顶尖”，而是 “能链接技术与业务”。

2. 背后逻辑：AI 技术的商品化

随着基础 AI 能力日益普及，技术本身不再是差异化优势，“技术 + 业务场景” 的结合能力才是关键。这如同互联网发展初期：早期需专业网络工程师，如今任何开发者都能搭建网络应用 ——AI 正经历类似演进，未来 “AI 素养” 将成为基础能力，而非少数人的 “专属技能”。

3. 团队转型的三大方向

招聘端：寻找 “懂 AI 的业务专家” 或 “懂业务的 AI 从业者”，这类复合型人才是技术与商业的桥梁；
结构端：AI 团队不能再孤立存在，需与产品、销售、客户服务深度融合，Denys 强调的 “面向人类工作” 能力，正是这种融合的体现；
文化端：建立全员学习文化，无需每个人成为 AI 专家，但需每个人理解 AI 的能力边界与应用场景。

结语：务实之路，开启 AI 转型

Denys 的实践揭示了一个核心真相：AI 转型不是技术革命，而是管理革命。成功的关键，不在于拥有多少 AI 博士，而在于能否重组现有资源，释放团队在 AI 时代的新价值。

对肩负转型使命却资源有限的团队负责人，Denys 提供了清晰路径：

拒绝模仿巨头，立足自身实际制定策略，明确瓶颈、所需技能与预算最优解；
将持续学习融入团队文化，通过定期分享机制，让学习成为日常；
从重新定义现有成员角色入手，帮助他们找到 AI 时代的价值定位 —— 投资于人的成长，回报远超技术投入。

AI 时代，组织面临的核心矛盾是 “技术变化速度” 与 “组织适应速度” 的差距。缩小这一差距，才能获得竞争优势。而真正的瓶颈，从来不是技术，而是人员组织、问题定义、价值衡量与适应变化的能力。

AI 的未来，不属于拥有最多 PhD 的企业，而属于能最高效将 AI 转化为客户价值的企业。这条路，需要务实的团队建设、持续的组织进化，以及 “技术服务于业务” 的坚定信念。在这场转型中，每个人都需成为 “懂技术、通业务、善沟通、能学习” 的复合型人才 —— 这不是过高要求，而是时代的基本门槛。

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