看似火热的AI技术，很多团队投入大量资源后，收效却甚微，问题是出在技术与场景的脱节上。快手把AI深度融入具体业务，在电商、直播等领域取得了突破性进展，他们的实践经验值得深入剖析。
技术落地重于单纯研发
在AI这个领域之中，仅仅只是单纯一味地去追求技术方面的领先，已然是根本没有办法去形成竞争优势的了。快手做出发现，真正实际存在的价值是来源于把AI技术全面嵌入到切实的实际业务场景当中的。比如说在电商搜索场景这个地方，他们所部署的OneSearch系统每一天都会服务数量达到数百万的众多用户，像这样规模大小的应用才能够去验证技术的实用性。
技术团队要深入业务一线，去理解用户真实需求，快手程序员开发直播礼物时，经实地观察用户互动行为，发觉个性化表达的重要性 ，进而催生了AI礼物的创新方向。
极客精神驱动持续创新
由程一笑倡导的“极客精神”，强调要对新技术持有热情以及探索欲，这种文化致使快手程序员能够快速适应AI技术的变革，在2023年的多个项目里达成了技术突破，年轻工程师们每周会拿出固定时间去研究新兴AI工具，这种习惯培育了团队的技术敏锐度。
于实际工作当中，此精神转变为在技术细节方面的执着，在开发CodeFlicker之际，团队针对企业级需求展开了长达数月的精细打磨，最终于复杂业务场景里达成了突破，这般沉淀历程是至关重要的。
业务场景决定技术方向
AI项目成功的关键，在于选对应用场景，快手在直播礼物开发当中，精准把握了用户对于个性化表达的需求，这个场景既有着技术可行性，又能够产生实际价值，选择这类高价值场景，能够让技术投入获取最大回报。
这个逻辑同样被电商推荐系统所遵循，技术团队开发商品定向推荐是基于实时热点，把热点事件和商业价值结合在一起，使得推荐效果提升了成倍，这种场景选择既给商业价值带来了，又满足了用户的需求和要求。
数据验证技术价值
于快手，全部AI项目均得经由数据验证，OneSearch系统部署后所产生的数千万页面浏览量，证实了生成式模型于工业场景的可行性，这般以数据作导向的评估方式，确保了技术投入的有效性。
于直播礼物开发进程里，团队借由用户互动数据持续对AI模型予以优化，在运用AI工具之后，礼物生产效率提高了大约75%，这般能够量化的改进给技术迭代提供了清晰的方向。
人才培养适应AI时代
孙琳表明，往后人才要有的能力包含创造力，还有学习力，以及AI应用能力，快手于内部构建了系统的AI培训体系，在2023年培养出了数量超过千名的具备AI技能的程序员，这样的投入保证了团队能够跟得上技术发展的脚步。
于实际工作当中，公司对程序员给予鼓励，使其进行跨领域学习。直播团队的工程师，不但对AI技术有所掌握，而且对用户心理以及产品逻辑有着深入理解，这样的复合型人才，恰恰正是这个处于AI时代时最为需要的 。
工具赋能提升效率
能极大提升AI应用效率的是合适的工具，快手所开发的创意优化工具，可协助客户日均修复194万个创意素材且这种规模化效应是手动操作没办法实现的 ，再者有toolification使得AI技术能够快速产生规模价值 。
于内部开展的开发活动之中，CodeFlicker这类工具使得程序员得以更能够专心致力于具有创新性的工作，借助把重复性的任务予以自动化，团队拥有了更多的精力去探寻新技术的可能性，这样的一种良性循环持续不断地推动着技术的进步。
在如今AI技术迅猛发展之际，您的团队于哪些业务场景里面成功运用了AI技术呢，欢迎在评论区进行实践经验的分享，要是觉得本文对你有所启发的话哈，请点赞予以支持并且分享给更多有需要的朋友 。
