在當今數位化浪潮中，AI 技術可謂炙手可熱，DeepSeek 也順勢成為眾多企業關注的焦點。不少企業領導滿懷憧憬，認為引入 DeepSeek 便能開啟企業智慧化的康莊大道。但現實卻給了沉重一擊：DeepSeek 遠非想像中的萬能神葯，反而是一面照妖鏡！

目前，deepseek在企業可落地的場景其實非常有限，在老楊看來Deepseek雖然功能強大、通用性較強，但在特定行業或業務場景中，可能需要定製化的解決方案。企業往往需要結合自身業務特點進行深度優化，這增加了落地難度，所以目前市場上是輿論熱鬧，但落地到企業的應用場景寥寥，企業搞的最多的場景還是知識庫搭建，但這恰恰暴露出了deepseek應用的局限性。企業希望通過構建知識庫，整合內部信息資源，提高知識獲取和共用的效率，從而提升企業的整體運營效率。然而，理想很豐滿，現實卻很骨感。

首先，數據品質難以保證。

企業在構建知識庫時，往往面臨著海量且複雜的數據來源。這些數據可能來自不同的部門、系統，數據格式、標準各不相同。即使是使用了deepseek這樣強大的工具，也難以對數據進行有效的清洗、整理和標註，導致知識庫中的資訊存在重複、錯誤、不完整等問題。這就好比蓋房子，基礎打得不好，房子怎麼能穩固呢？

其次，知識庫的維護成本巨大。

知識庫需要不斷更新和維護，以保證資訊的時效性和準確性。然而，企業的業務變化日新月異，新知識、新資訊源源不斷地產生，這就要求企業要有專門的團隊和流程來對知識庫進行定期更新。但實際情況是，很多企業在知識庫維護方面缺乏足夠的人力和資源投入，導致知識庫逐漸失去價值，成為企業的一個“負擔”。

再者，知識庫的檢索效果不盡人意。

儘管deepseek在語義理解方面有一定的優勢，但在面對企業特定的業務場景和複雜的知識結構時，其檢索效果往往並不理想。使用者可能會得到大量無關或模糊的結果，無法快速準確地找到所需的知識。這就使得知識庫的實用性大打折扣，企業員工仍然需要花費大量的時間和精力去查找資訊。

以上問題反映了企業在進行知識庫搭建時，缺乏對數據管理和知識治理的重視，以及對企業業務流程和需求的深入理解。僅僅依靠技術工具，而忽視了管理和業務的支撐，很難構建一個真正有效的知識庫。

些企業領導認為，只要購買了deepseek這樣的先進技術工具，就能輕鬆實現企業的智能化轉型。然而，這種觀點是片面和錯誤的。

企業的智慧化是一個複雜的系統工程，涉及到企業戰略、組織架構、業務流程、技術應用等多個方面。deepseek只是其中的一個工具，它可以在某些方面為企業提供技術支援，但無法解決企業智慧化過程中的所有問題。

例如，企業的智能化轉型需要有清晰的戰略規劃，明確轉型的目標和方向。企業要清楚地知道，通過智慧化轉型要實現什麼樣的業務價值，解決哪些痛點問題，以及如何衡量轉型的效果。而這些都需要企業領導深入思考和規劃，不是單純依靠購買一款工具就能實現的。

其次，企業的智慧化需要與之相匹配的組織架構和業務流程。傳統的組織架構和業務流程往往是殭化的、低效的，難以適應智慧化的要求。企業需要進行組織變革和流程優化，建立敏捷、靈活的組織架構和高效的業務流程，以充分發揮智慧技術的優勢。

最後，企業的智慧化還需要培養和引進相關的專業人才。智慧技術的應用需要具備數據分析、演算法開發、業務知識等多方面能力的人才。企業只有擁有這樣一支高素質的團隊，才能更好地運用deepseek等工具，進行數據挖掘、模型訓練和應用開發，推動企業的智能化轉型。

deepseek現象反映出了企業在數位化轉型過程中存在的諸多問題。

一方面，部分企業領導存在急功近利的思想。他們過於追求新技術、新工具帶來的短期效益，而忽視了企業自身的基礎和實際情況。在還沒有解決好數據治理、業務流程優化等基礎問題的情況下，就盲目引入新的技術工具，結果往往適得其反，不僅浪費了資源，還影響了企業的正常發展。

另一方面，企業缺乏對技術創新的正確認識。技術創新是推動企業發展的重要動力，但不能將其視為萬能的解決方案。企業在引入新技術工具時，要充分考慮到技術的適用性和局限性，結合企業的戰略目標和業務需求，合理規劃和應用技術，而不是盲目跟風。

此外，企業內部還存在技術與管理脫節的問題。技術部門和應用部門之間缺乏有效的溝通和協作，導致技術應用無法滿足業務需求，無法為企業創造真正的價值。

DeepSeek 不是神，它無法解決企業面臨的所有問題。在數字化轉型的道路上，企業應立足自身實際，理性看待技術，將技術與業務深度融合，從戰略規劃、組織變革、流程優化、人才培養等多個維度入手，打造真正適合企業發展的智慧化體系。只有這樣，企業才能在激烈的市場競爭中立於不敗之地，實現可持續發展。