( 本文作者： 林嵐 IBM咨詢大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與人工智能轉(zhuǎn)型事業(yè)部總經(jīng)理 )

近來ChatGPT的流行,又一次引發(fā)了市場對人工智能的熱議,開啟了另一個層次上大眾對人工智能應用廣泛性和可能性的認知,為人工智能賦能生活場景、商業(yè)場景的各個領(lǐng)域奠定了廣泛的群體基礎(chǔ)。

的確,很多有心人也會發(fā)現(xiàn),無論應用何種技術(shù),當需要人工智能去解決真正聚焦的商業(yè)問題時,現(xiàn)有市場流行的人工智能產(chǎn)品就會存在局限。比如:當人們詢問某地過去幾年的房價信息及趨勢預測、某品牌旗下特定位置的商店適合選擇和調(diào)配什么商品、某種疾病的臨床表現(xiàn)適合采用什么治療方案等等,都會因為缺乏數(shù)據(jù)和經(jīng)過專業(yè)人士訓練的商業(yè)模型而讓答案流于普通,缺乏針對性。

但是,筆者認為,有了上述群眾基礎(chǔ),伴隨大規(guī)模預訓練模型等技術(shù)愈發(fā)成熟,人工智能在綜合性復雜商業(yè)場景上的應用即將迎來全新時代。

探索誤區(qū)眾多,造成落地偏差

過去很多年中,很多企業(yè)都開始了人工智能的應用和探索之路,但是商業(yè)應用一直存在一定局限和瓶頸。最典型的表現(xiàn)為:企業(yè)淺嘗輒止,為規(guī)避風險,選擇一個孤島場景落地。人工智能被作為獨立項目單獨立項,場景聚焦,但是切割后的應用場景重要度不足,企業(yè)很難真正投入人力、物力、財力去訓練模型以及解決推廣應用中遇到的問題。

另一種情況是:選定的人工智能場景解決的確實是企業(yè)核心痛點問題,但是只是其中很小的一個節(jié)點,由于缺乏對復雜問題剝繭抽絲的分析,人工智能實際應用執(zhí)行的情況與想象大相徑庭,這種缺乏綜合分析的頭疼醫(yī)頭,連所需的有效數(shù)據(jù)都無法獲得,環(huán)環(huán)相扣的落地更無法推動,結(jié)果肯定不了了之。

第三種情況也極其普遍,一說到人工智能,大家就認為是技術(shù)問題,因此把公司最強的技術(shù)力量投入其中,并且邀請大量外部技術(shù)專家共同研發(fā)。只有技術(shù)專業(yè)力量投入,往往會陷入比拼技術(shù)、研究最尖端科技的牛角尖,忽略通往業(yè)務目標更為簡單可行的竅門、辦法。在車聯(lián)網(wǎng)、零售B2C轉(zhuǎn)型的項目中,我們都曾經(jīng)有過這樣的經(jīng)驗教訓。

還有的小伙伴在系統(tǒng)上線初期就要求極高的準確度,忘記了持續(xù)優(yōu)化投入的重要性,甚至把人工智能當成神機妙算的大仙、管理者肚子里的蛔蟲,最好人工智能算出來的和自己想象出來的一模一樣。上述情況,都減損了人工智能真正的價值,并且影響了人工智能在商業(yè)領(lǐng)域能夠發(fā)揮作用的整體口碑。

重新思考AI的商業(yè)應用場景

好在隨著ChatGPT的問世,人們開始越來越了解人工智能到底能夠在哪些方面發(fā)揮作用,并且重新思考人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的應用場景和更高維度的價值與意義。

筆者認為,未來人工智能的企業(yè)應用將會以及應該聚焦在兩大領(lǐng)域: 核心業(yè)務、創(chuàng)新模式。

第一,核心業(yè)務:和企業(yè)運營管理密切相關(guān)的綜合領(lǐng)域以及專業(yè)業(yè)務領(lǐng)域,比如風險管控、供應鏈、營銷、企業(yè)綜合決策,在多年的項目經(jīng)驗中,最能夠持續(xù)應用和發(fā)揮價值的人工智能場景,即是上述領(lǐng)域的綜合場景。比如企業(yè)的數(shù)字化績效推進與實時綜合分析平臺,能夠多方位結(jié)合預測模型的供應鏈控制塔,幫助經(jīng)銷商提升銷量的訪店系統(tǒng),解決商品分配問題的門店配貨補貨系統(tǒng)等等。這些領(lǐng)域首先是足夠核心,足夠引起企業(yè)的重視。其次是確實存在很多不確定因素,涉及到方方面面因素的變化,有很多人工智能能夠發(fā)揮作用的空間。

第二,創(chuàng)新模式:突破客戶傳統(tǒng)業(yè)務模式的人工智能,不光會帶來全新客戶體驗,甚至隨著應用推廣,有可能讓企業(yè)全面實現(xiàn)一次飛躍、革新,甚至締造出一個全新企業(yè)。當然,這樣的情形不光是人工智能帶來的,每一次信息技術(shù)都會迎來一些全新行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的誕生。比如,世界領(lǐng)先的旅游及航空電子商務解決方案提供商Sabre前身是美國航空公司(American Airlines)的信息技術(shù)部門,于上世紀六十年代在IBM幫助下利用當時最先進的計算機技術(shù)開發(fā)名為SABRE的計算機預訂系統(tǒng)(CRS),伴隨互聯(lián)網(wǎng)、電子商務等技術(shù)不斷升級演化,塑造了一個體量數(shù)倍于傳統(tǒng)業(yè)務的行業(yè)領(lǐng)軍科技企業(yè)。如今,IBM依然在和所有致力于科技改變社會的生態(tài)伙伴一起,不斷助力企業(yè)實踐科技創(chuàng)新,探索人工智能帶來的業(yè)務模式突破可能性。比如我們和鄭遠元長期合作,利用人工智能和視覺識別技術(shù)大幅提高足部疾病的康復率,在技術(shù)加持下,未來企業(yè)對全球足部疾病群體的覆蓋率有可能幾何級數(shù)提升。比如我們與大眾集團共同設(shè)計落地人工智能賦能的車聯(lián)網(wǎng),助力大眾集團轉(zhuǎn)型成為一家軟件驅(qū)動的企業(yè)。此外,人工智能在綠色、低碳等領(lǐng)域的嘗試,都將成為改變世界的重要步伐。

合適伙伴與模式加速實現(xiàn)AI價值

當越來越多的企業(yè)思考人工智能的商業(yè)價值場景落地之時,如何選擇人工智能合作伙伴就成了大家普遍關(guān)心的問題。僅僅高科技建模公司、云服務提供商或許無法直達企業(yè)痛點,具備下屬特征的企業(yè)將成為企業(yè)在此進程中必不可少的商業(yè)伙伴:第一,具備行業(yè)經(jīng)驗與跨行業(yè)經(jīng)驗,特別是2B業(yè)務服務經(jīng)驗,懂2B業(yè)務并且長期根植和聚焦2B業(yè)務;第二,能夠引導企業(yè)用戶共同發(fā)掘商業(yè)場景和業(yè)務價值;第三,具有技術(shù)賦能的設(shè)計能力、落地能力和整合能力,能夠協(xié)同各不同技術(shù)伙伴共同達成業(yè)務目標;第四,有端到端數(shù)據(jù)整合能力和平臺構(gòu)建能力,能夠從業(yè)務角度規(guī)范和清理數(shù)據(jù)。

最后,什么方法最適合去實踐人工智能賦能的業(yè)務價值創(chuàng)新呢?對于中國企業(yè)來說,“不容許犯錯”和“節(jié)省成本”是很多企業(yè)根深蒂固的價值觀。因此全然敏捷的方式不見得是最適合中國企業(yè)的方法。筆者建議采用瀑布式與敏捷相結(jié)合的混合模式:大階段按照瀑布式劃分,每個階段中按照敏捷的方法不斷滾動迭代。這樣既有面向企業(yè)高層領(lǐng)導明確的階段目標和成果,又能夠在非常短的時間內(nèi)不斷迭代、糾偏。此外,與“開工沒有回頭箭”的運動式大型系統(tǒng)落地方法不同,人工智能賦能的業(yè)務場景創(chuàng)新必須時刻以用戶為核心,驅(qū)動業(yè)務場景滾動創(chuàng)新。第三,創(chuàng)新必須與節(jié)省成本相結(jié)合,OnSite與Offshore相結(jié)合的開發(fā)資源池模式可以作為企業(yè)創(chuàng)新中規(guī)避風險、節(jié)省成本的一個很好選擇。最后,未來的系統(tǒng)遠遠不止成功上線這么簡單,陪伴客戶的持續(xù)運營,不斷從數(shù)據(jù)中發(fā)掘價值,不斷設(shè)定業(yè)務目標,形成長效創(chuàng)新機制,將成為人工智能賦能創(chuàng)新轉(zhuǎn)型中必不可少的環(huán)節(jié)。引以為傲的是,IBM率先實踐和推廣這種綜合長效的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型方法,并且以Garage(車庫創(chuàng)新)命名和享譽業(yè)界。它能以初創(chuàng)企業(yè)的速度實現(xiàn)企業(yè)規(guī)?；瘎?chuàng)新,降低創(chuàng)新成本,同時達成創(chuàng)新共識。

無論是人工智能還是其它的科技革命,誕生的初衷都是為了讓整個世界更加美好,滾滾車輪不可逆轉(zhuǎn)。人工智能會不會給世界帶來顛覆性影響,我們拭目以待。

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