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IBM陈旭东:企业级AI无法"即插即用",规模化应用关键在于认知、人才和数据

2024-10-02 13:38   来源: 第一资讯网    阅读次数:3661

北京2024年10月1日 /美通社/ -- 9月26日,以"韧性与创新:为持续繁荣铺路"为主题的2024《财富》世界 500 强峰会在广州开幕。近 50 位来自《财富》世界500强企业和行业头部公司的管理者、专家学者齐聚一堂,共同探讨如何在挑战中保持坚韧,在多变的市场中获得稳定发展,以创新驱动增长,引领企业和社会走向更加繁荣和可持续的未来。

IBM大中华区董事长、总经理陈旭东应邀出席,并参与了"商业、产业和就业——因 AI 而变"的主题圆桌讨论。他认为,在ChatGPT掀起AI浪潮的两年后,企业应用AI的场景仍然集中在提高生产力(降本增效)的阶段,只有少数企业在得到正向反馈后持续攻坚,以期最终推动业务增长。在大多数的业务场景中,AI无法做到"即插即用",企业需要先解决认知、组织和数据这三个问题,才能在AI应用上保持自驱力。

IBM大中华区董事长、总经理陈旭东(图片来源:2024《财富》世界 500 强峰会)
IBM大中华区董事长、总经理陈旭东(图片来源:2024《财富》世界 500 强峰会)

以下是他的发言节选(部分内容经重新编辑):

两年后回看AI浪潮,企业离规模应用还有多远?

根据IBM商业价值研究院的CEO调研报告,全球CEO们正在积极利用生成式 AI 来实现快速转型,从开展试点项目、提高效率到推动业务增长:47%的受访CEO已经开展了试点,大部分人(67%)对"2030年前实现增长"表示乐观。另一份IBM调研报告显示,中国企业的AI采用率稳居全球"第一阵营"。

经过半个多世纪的发展,AI早已渗透到我们的生活中,在消费级场景中得到了广泛应用;比如导航,这背后是大量地理数据、用户数据的收集、分析和训练。如果看企业端的应用,我们还有很长的路要走。

首先是数据,和训练通用大模型的数据相比,企业数据的规模小得多,数据量差距在百倍甚至上万倍。没有足够的数据,企业就没法深度参与,也就不能构建对业务真正产生影响的AI工具。

更大的障碍还在内部管理和对AI的认知上。一个典型的困境是,AI技术的推广必然带来部分重复性工作的流失,如何平衡二者并不容易。另外,一部分企业尝试过AI后,由于投入不够等原因,导致实际收益不明显,也就没有动力再往前走了。我的观察是,只有少数的企业在这个过程中得到正向反馈和初步收益,并决心继续推进。

认知、组织和数据:从降本增效到业务增长的"通关密码"

企业应用AI的场景仍然集中在提高生产力,也就是降本增效的阶段,只有少数企业朝着推动业务增长的方向继续前进。前者的应用已经不少了,比如客服、资料查询等场景。后者的案例还不够多,尤其是如何通过AI提供个性化服务,从而辅助业务决策,助推业务增长。

企业如果要在AI应用上保持自驱力,有三个问题要解决:

  • 第一,认知:企业级AI不是"即插即用",需要企业深入参与,让AI学习"你的知识",从而构建"你的AI",让它更好地为企业服务。企业如果认为AI未来很重要,就要做相应的投资,包括建立组织和培养人才。

  • 第二,组织建设:业务部门和技术部门要紧密结合。IBM的一份最新调研显示,三分之二的受访CEO认为,CTO与CFO的紧密协作对企业的成功至关重要;那些将技术投资与商业成果紧密挂钩的企业,其营收增长比未能挂钩的企业高出 12%。

  • 第三,数据治理:修炼数据"基本功"对很多企业来说,仍然是一个挑战。今天,指数级增长的企业数据中包含海量的非结构化数据,比如语音、图像、文字等。没有足够的高质量数据,企业的AI应用就是"空中楼阁"。

善用AI是提升个人竞争力的"必答题"

总的来说,AI技术的发展是推动进步的。IBM倡导AI与人偕行的技术路径,将人从繁重的重复工作中解放出来,投身到更需要创造力的工作。AI的价值应该是增强而非取代人类智能。但是,善用AI的人会取代不使用AI的人,这一点是肯定的。

将AI导入业务、提高效率的过程不会一帆风顺,对IBM自己也是如此。比如,我们的AskHR Chatbot经过不断迭代,从最初很多员工反馈的"不够智能",到今天已经能回答绝大部分HR相关的问询,并提供多种自动化服务,这也是一个相互促进的过程。


责任编辑:小美
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