三年前，我告别了熟悉的新闻行业，投身于人工智能行业应用系统集成服务领域，创立了自己的公司。从一个善于提问和观察的记者，转变为需要决策和担当的CEO，这段转型之路充满了挑战与成长。三年间，我交了不少“学费”，但也收获了宝贵的十条管理经验，希望能为同样在AI集成领域奋斗的同路人提供一些借鉴。
第一，技术理解是基础，但不是全部。作为AI系统集成服务的CEO，必须对机器学习、自然语言处理等技术有基本了解，但更重要的是理解如何将这些技术转化为解决客户实际问题的方案。技术是工具，商业价值才是目标。
第二，客户需求永远是起点。记者生涯教会我倾听的重要性。在AI集成项目中，深入挖掘客户的真实需求，往往比展示炫酷的技术更有说服力。我们曾为一个制造企业定制视觉检测系统，最初客户只提“提高检测效率”，但通过多次沟通，我们发现其核心痛点是“减少因漏检导致的客户索赔”。需求定义的精准度直接决定了项目成功率。
第三，团队构建要“跨界融合”。AI集成需要技术专家、行业顾问、项目管理和商务人才的紧密配合。我着力打造多元化团队，鼓励工程师与市场人员共同拜访客户，让技术思维与商业思维在碰撞中产生创新火花。
第四，风险管理前置。AI项目常面临数据质量、算法偏差、交付延期等风险。我们建立了项目风险评估矩阵，在签约前就对技术可行性、数据可获得性、客户配合度等进行量化评估，将风险管控从“救火”变为“防火”。
第五，持续学习是生存法则。AI技术迭代迅速，三年前的主流方法今天可能已过时。我们设立了“技术午餐会”制度，每周由团队成员分享最新论文或案例，保持团队的技术敏锐度。
第六，生态合作胜过单打独斗。在AI集成领域，没有一家公司能精通所有环节。我们与算法厂商、硬件供应商、行业解决方案商建立了战略合作，通过优势互补为客户提供端到端服务。
第七，标准化与定制化要平衡。完全定制化成本高昂，完全标准化难以满足多样需求。我们开发了模块化的AI集成平台，将通用功能标准化，同时保留定制接口，在效率与灵活性间找到最佳平衡点。
第八，数据治理是隐形基石。许多AI项目失败源于数据问题。我们坚持“数据先行”原则，在项目初期就帮助客户梳理数据资产、建立标注规范、设计治理流程，为算法模型提供高质量“养料”。
第九，价值呈现要看得懂。记者经历让我擅长将复杂信息通俗化。我们要求每个项目交付时，都必须用业务语言向客户管理层汇报成果，比如“系统使质检人员减少30%，每年节省人力成本200万”，而非单纯汇报“模型准确率达到99.2%”。
第十，保持初心与韧性。创业路上难免挫折：项目延期、客户投诉、骨干离职……每当这时，我会想起做记者时为真相奔波的执着。AI集成服务的本质是用技术创造价值，这份初心支撑我们度过低谷，也让我们在热潮中保持清醒。
三年时间，从笔杆子到掌舵者，从报道变革到推动变革。这些经验或许带有行业特殊性，但其中关于学习、团队、客户、风险的思考，或许能跨越领域引发共鸣。AI集成服务之路仍漫长，我们仍在学习中前行，唯愿这些用学费换来的经验，能让后来者少走些弯路。
