大模型應(yīng)用落地一年多來，供給端和需求端都在迎來新的變化——中小企業(yè)對AI的需求逐步浮出水面，供給側(cè)的產(chǎn)品和方案變化也應(yīng)運(yùn)而生。
一家模型落地工具層企業(yè)告訴數(shù)智前線，央國企在大模型落地中打頭陣，但同時他們還收到了不少中小企業(yè)主問詢。這些在市場主體里占據(jù)大頭的角色，正對大模型技術(shù)產(chǎn)生蓬勃旺盛的需求，他們希望有確定性的路徑或解決方案，能在業(yè)務(wù)中真正把AI用起來。
但與數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的問題一樣，業(yè)界也發(fā)現(xiàn)，中小企業(yè)要用上AI、用好AI，正遭遇資金、資源不足，對AI技術(shù)缺乏認(rèn)知，沒有落地應(yīng)用指引等多重卡點(diǎn)。
而供給側(cè)的大模型廠商和應(yīng)用解決方案商已經(jīng)日益重視起落地成本和實(shí)效。ROI以及AI帶來的業(yè)務(wù)價值正成為供給側(cè)能力建設(shè)的重點(diǎn)。
一些廠商還針對中小企業(yè)的AI需求，推出了專門的產(chǎn)品，來降低大模型落地的門檻。日前，釘釘就從中小微企業(yè)用普遍面臨的資金不足、流程復(fù)雜等問題出發(fā)，基于低代碼平臺宜搭，推出了覆蓋多個高頻場景的AI精品應(yīng)用。
在啟用這些應(yīng)用時，中小企業(yè)不用關(guān)注復(fù)雜的AI基礎(chǔ)設(shè)施及模型-場景適配過程，只需簡單的配置操作，就能快速把存量低代碼應(yīng)用轉(zhuǎn)化成“AI智能助手”。
01
中小企業(yè)用AI的兩大攔路虎：成本和“舊系統(tǒng)”
量多面廣的廣大中小企業(yè)，正對大模型技術(shù)應(yīng)用和落地產(chǎn)生蓬勃的需求。
一家農(nóng)牧企業(yè)去年以來一直很積極。這家公司的CIO此前告訴數(shù)智前線，他們規(guī)模雖然不大，但早在大模型技術(shù)在國內(nèi)嘗試落地之初就緊密追蹤產(chǎn)業(yè)界進(jìn)展。但自建基礎(chǔ)設(shè)施成本高昂，由于資金支持有限，他們也在觀察從大模型、行業(yè)大模型和各類開源模型產(chǎn)品以及各類AI應(yīng)用，到底哪類產(chǎn)品成本更低，適合他們用到企業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境中去。
一家做大模型應(yīng)用落地工具的企業(yè)年初也告訴數(shù)智前線，在大模型的落地態(tài)度和行動速度上，央國企資金充足資源多，加上有政策指引，因此落地也走在前列。與此同時，大量的民營中小企業(yè)，也有廣泛的AI應(yīng)用需求。該創(chuàng)始人看到，大量的民營中小企業(yè)老板非常擔(dān)心在新的技術(shù)浪潮下被取代或者被拋下，但他們的態(tài)度非常務(wù)實(shí)，想看到明確的解決方案或者路徑，使得AI技術(shù)能真正用到企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營流程里。
他們是廣大中小企業(yè)對AI的態(tài)度和行動的兩個縮影。實(shí)際上，行業(yè)內(nèi)也看到了中小企業(yè)的AI需求趨勢。中國信通院今年4月發(fā)布的《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分析報告2023》中提到，人工智能等新型技術(shù)將在中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮越來越大的作用價值。營銷、管理等數(shù)據(jù)積累豐富、需求共性化程度高的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，正成為人工智能大模型等新技術(shù)在中小企業(yè)推廣應(yīng)用的前沿領(lǐng)域。
但正如上述農(nóng)牧企業(yè)CIO關(guān)注成本指標(biāo)那樣，廣大中小企業(yè)用好AI面臨的卡點(diǎn)不少。IDC在一份報告中指出，采用大型模型和AI技術(shù)通常需要投入大量的資金，包括硬件、軟件、培訓(xùn)和數(shù)據(jù)處理等方面的成本。對于中小企業(yè)來說，生成式AI的應(yīng)用開發(fā)所需的算力、人才和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)仍然是一項(xiàng)高額成本。
釘釘自四年前開始推廣低代碼以來，一直都在關(guān)注中小企業(yè)的數(shù)字化門檻問題，在過去一年多AI突飛猛進(jìn)的的時代中，釘釘接觸到不少中小企業(yè)客戶，發(fā)現(xiàn)這個群體用AI的不少困擾。
一方面，在場景和產(chǎn)品選型時，用什么產(chǎn)品、能不能解決問題，就困擾了一大批企業(yè)。這與廣大中小企業(yè)日常工作流程的特性有關(guān)。許多企業(yè)數(shù)字化的斷點(diǎn)多，大量的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)存在許多細(xì)碎而具體的痛點(diǎn)或癢點(diǎn)，關(guān)乎企業(yè)經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn)的效率，但卻因?yàn)轭A(yù)算、人才等各種因素，沒有很好的手段和工具去解決。
比如，一家佛山的家具制造廠，工廠里能生產(chǎn)幾百款不一樣的椅子。銷售在跑客戶的時候就非常痛苦，幾百個款，型號、規(guī)格、皮質(zhì)、單價都不相同，產(chǎn)品是全球供貨，不同區(qū)域的單價可能還有出入，這么多的信息在售前報價環(huán)節(jié)對銷售人員就形成了極大的挑戰(zhàn)。要跟多個部門問詢協(xié)同，可能還需要查excel和不同的軟件系統(tǒng)，這個過程繁瑣又低效。
通用的AI，沒有辦法識別椅子編號的數(shù)據(jù)和信息，解決不了這樣的問題。同時，中小企業(yè)自身的預(yù)算也不算充足，AI相關(guān)的人才儲備不夠，很難在這樣小的場景里去落地很高成本的技術(shù)方案。
而由于企業(yè)的資源和資金不足，企業(yè)往往還有強(qiáng)烈的“利舊”需求。即使在一些創(chuàng)新的業(yè)務(wù)場景里想引入AI，新的AI工具也要具備與舊有的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)連接的能力。
一位數(shù)字化領(lǐng)域資深人士介紹，經(jīng)過多年的數(shù)字化熏陶及發(fā)展，大量的企業(yè)內(nèi)部已經(jīng)有了不少的數(shù)字化系統(tǒng)和工具，投入不校絕大多數(shù)企業(yè)很難一開始就把所有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)都用大模型或者智能體去更新替換，因此，AI落地的方案需要充分用好已有的系統(tǒng)和資產(chǎn)。
可以看到，面對資金預(yù)算不足、人才稀缺和缺乏指引等多重卡點(diǎn)，中小企業(yè)的AI落地需要務(wù)實(shí)、漸進(jìn)，還要兼顧落地成本，才能真正讓數(shù)量眾多，如同經(jīng)濟(jì)毛細(xì)血管一樣的中小微企業(yè)用起來AI。
02
一家禽業(yè)公司的嘗試：低代碼+AI賣雞蛋
雖然大量的中小企業(yè)還在摸索應(yīng)用大模型的路徑，也有一批先鋒企業(yè)已經(jīng)率先在企業(yè)生產(chǎn)中快速配置上了AI，安徽新聯(lián)禽業(yè)公司就是其中之一。
跟絕大多數(shù)養(yǎng)殖行業(yè)從業(yè)者不同，安徽新聯(lián)禽業(yè)陳輝喜歡用數(shù)字量化的方式來管理從雞的養(yǎng)殖到雞蛋售賣的過程。這與他的專業(yè)背景有關(guān)，學(xué)計算機(jī)的人天然追求準(zhǔn)確之美。
2002年他結(jié)束軟件開發(fā)創(chuàng)業(yè)，回家繼承父輩的雞場養(yǎng)殖家業(yè)時，一度非常不習(xí)慣這個古老行當(dāng)?shù)淖鳂I(yè)模式。他稱之為用“語文”的方式養(yǎng)殖——比如，問養(yǎng)殖戶們雞養(yǎng)得怎么樣，賺了多少錢，他們的答案永遠(yuǎn)是差不多，還行。
而他自己崇尚用“數(shù)學(xué)”的方式養(yǎng)雞，比如產(chǎn)蛋率78%，月死逃率0.6%等。要拿出這些指標(biāo)，就需要有大量的數(shù)字化計量工具和軟件。陳輝可能開了國內(nèi)養(yǎng)殖行業(yè)最早搭建客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的先河。他用系統(tǒng)記錄下了買雞苗的養(yǎng)殖場老板檔案，軟件會自動統(tǒng)計雞苗生長時間，該打疫苗時，服務(wù)人員就提前兩天打電話給客戶提醒。在二十年前，這種服務(wù)模式明顯領(lǐng)先了行業(yè)一大截。
之后他又陸續(xù)引入雞場管理系統(tǒng)，飼料廠管理系統(tǒng)、育種孵化系統(tǒng)，把車輛、加工、倉儲各個環(huán)節(jié)都管起來。這種“數(shù)學(xué)”養(yǎng)雞方式，他收獲了不菲的回報，2006年就賺到了人生的第一桶金。
AI時代的到來，安徽新聯(lián)禽業(yè)又走在了行業(yè)前列。一個隨時待命的AI助理，能幫助他更好地掌握公司的運(yùn)營實(shí)況。
比如，他想知道上周養(yǎng)殖場的利潤和昨天電商的銷售變化，只需要打開釘釘，對著智能助手輸入指令，“查看上周養(yǎng)殖場的利潤”。這個助理能理解他的需求，之后自動到對應(yīng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)里去尋業(yè)務(wù)表格，取出數(shù)據(jù)，之后給出一個可視化的展示圖表，還有簡明扼要的分析。
除了養(yǎng)殖部門的成本和利潤實(shí)時數(shù)據(jù)匯總，在安徽總部的陳輝還能通過這個智能助理，非常便捷地了解到位于杭州的電商部門的直播數(shù)據(jù)情況和用戶評價指標(biāo)。
安徽新聯(lián)禽業(yè)在企業(yè)內(nèi)配置起這個AI智能助理，避開了中小企業(yè)用AI的幾大卡點(diǎn)。他們沒有斥巨資引入搞AI開發(fā)的技術(shù)人才，也沒有自己買GPU訓(xùn)練或者本地搞模型。
正如IDC建議廣大中小企業(yè)考慮與專業(yè)合作伙伴合作，獲得更多AI的資源和支持一樣，他有一個省心的伙伴，釘釘旗下的低代碼平臺宜搭，可以基于釘釘?shù)腁I PaaS能力，把此前搭建的低代碼應(yīng)用進(jìn)行AI升級。只需對著釘釘上的智能助理用自然語言表達(dá)出需求，低代碼應(yīng)用此前沉淀的數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程和各種企業(yè)知識都能被AI大模型活用起來。
此前，他們之所以用低代碼，在于陳輝看到，傳統(tǒng)的軟件開發(fā)模式已經(jīng)無法適應(yīng)企業(yè)業(yè)務(wù)多樣化的需求。
禽類養(yǎng)殖銷售業(yè)務(wù)形態(tài)橫跨多個門類，市面上已經(jīng)很難真正找到符合他們的業(yè)務(wù)模型的軟件。同時，由于企業(yè)類經(jīng)年累月的數(shù)字化積累已經(jīng)有不少系統(tǒng)，不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)難以貫通。以審批為例，各種財務(wù)信息審批很難高效觸達(dá)通知到員工，往往審批需求提交了很久，相關(guān)人員也看不到。
陳輝自己干過軟件，深刻了解自己去開發(fā)業(yè)務(wù)軟件的成本之高，也了解這種開發(fā)模式的不便，比如他還經(jīng)常遇到開發(fā)完之后業(yè)務(wù)模型已經(jīng)變了的情況。
2021年他們開始嘗試用釘釘宜搭構(gòu)建各類業(yè)務(wù)應(yīng)用，后來干脆將三方系統(tǒng)徹底換成宜搭。以財務(wù)審批流程為例，陳輝自己上手搭建了一個低代碼應(yīng)用，僅半天時間就完成了搭建。同時，由于所有的三方系統(tǒng)都采用低代碼搭建，數(shù)據(jù)在不同的應(yīng)用之間的流轉(zhuǎn)非常順暢，之前困擾企業(yè)多時的各種數(shù)據(jù)孤島、傳達(dá)不及時的問題都得到了解決。
基于低代碼，安徽新聯(lián)禽業(yè)構(gòu)建了覆蓋從電商平臺的用戶反愧用戶評價到養(yǎng)殖孵化、養(yǎng)殖生產(chǎn)、飼料、蛋品加工等各環(huán)節(jié)全鏈條管理應(yīng)用，做到全流程數(shù)據(jù)打通，每個板塊能做到日利潤核算，顯著提高了運(yùn)營效率和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。
而大模型時代，隨著釘釘構(gòu)建了完整的AI PaaS能力，宜搭低代碼應(yīng)用具備一鍵AI升級能力。安徽新聯(lián)禽業(yè)這樣的公司就能夠基于簡單的配置，便捷地調(diào)用大模型能力，使得大模型技術(shù)能更便捷、更普惠地進(jìn)入中小企業(yè)的日常生產(chǎn)經(jīng)營之中。
03
低代碼+AI：體驗(yàn)重要，業(yè)務(wù)價值更重要
安徽新聯(lián)禽業(yè)的企業(yè)管理者基于AI智能助理，實(shí)現(xiàn)了對企業(yè)重要經(jīng)營指標(biāo)的實(shí)時把控，這只是釘釘宜搭“低代碼+AI”能力的應(yīng)用場景之一。
據(jù)介紹，日前釘釘面向進(jìn)銷存管理、銷售客戶管理和企業(yè)內(nèi)部協(xié)同等中小微企業(yè)日常經(jīng)營管理的多個高頻場景，推出了AI精品工具包。通過這些簡單、易用，還能支持二次開發(fā)和定制化需求的工具包，在銷售管理、采購管理、庫存管理、客戶拜訪和企業(yè)內(nèi)協(xié)作等高頻場景，各類已有的宜搭低代碼應(yīng)用能快速實(shí)現(xiàn)與AI智能助手對接。
如果說釘釘?shù)痛a讓一線業(yè)務(wù)人員也能開發(fā)應(yīng)用，推動了業(yè)務(wù)數(shù)字化進(jìn)程，那么在AI能力加持下，每一個低代碼應(yīng)用都變成了AI應(yīng)用，廣大中小企業(yè)將跑步進(jìn)入AI時代。
釘釘宜搭產(chǎn)品負(fù)責(zé)人告訴數(shù)智前線，“低代碼+AI”，一方面大模型的語義理解能力能捕捉用戶多樣化的需求，帶來了交互體驗(yàn)的革新；而另一方面，與業(yè)務(wù)相關(guān)的表單、流程、數(shù)據(jù)則來源于各類低代碼應(yīng)用，它們被串聯(lián)起來輸送返回基礎(chǔ)模型，大大減少了通用模型常見的幻覺問題。
基于宜搭平臺當(dāng)下的中小企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐，他也觀察到，中小企業(yè)當(dāng)下使用AI正在逐漸從用戶端的體驗(yàn)升級朝向利用AI來兌現(xiàn)業(yè)務(wù)價值演進(jìn)。
目前企業(yè)需求比較大，積極嘗試去做AI升級的主要有三類場景。
第一類是工單填報，這是業(yè)務(wù)數(shù)字化的重要環(huán)節(jié)。之前的傳統(tǒng)方式下，要在不同的系統(tǒng)里來回切換。有了多模態(tài)的大模型接入后，一線工作人員可以直接用語音或者圖片解析的方式去做信息的收集，極大減少在不同的設(shè)備上來回切換。
第二類是知識問答場景。關(guān)聯(lián)了非常多領(lǐng)域知識后，企業(yè)內(nèi)的各種文檔知識庫，現(xiàn)在能升級變成了一個具備領(lǐng)域知識的智能助理。
第三類場景則深入到了生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)，也是目前最能體現(xiàn)大模型給企業(yè)帶來切實(shí)業(yè)務(wù)價值的地方。企業(yè)基于釘釘宜搭已沉淀了大量的業(yè)務(wù)過程信息和協(xié)同數(shù)據(jù)，現(xiàn)在他們可以直接對智能助手提問。智能助手基于這些知識信息和數(shù)據(jù)，能返回報表和數(shù)據(jù)，并提供行業(yè)間的同比環(huán)比分析，形成有觀點(diǎn)的洞察。
據(jù)介紹，之前這個過程需要企業(yè)專門配備年薪幾十萬的專業(yè)BI，而許多中小企業(yè)沒有這個能力，基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員也很難獲得有價值的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。大模型的技術(shù)加持下，廣大一線業(yè)務(wù)人員也能獲得有價值的經(jīng)營分析洞察服務(wù)，技術(shù)普惠的紅利。
“前兩個場景都偏向使用側(cè)體驗(yàn)上升級，第三個場景已經(jīng)進(jìn)入了企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)，并且正在形成產(chǎn)品上的付費(fèi)點(diǎn)，這意味著企業(yè)管理者已經(jīng)認(rèn)可了AI給業(yè)務(wù)數(shù)字化帶來的價值”，該負(fù)責(zé)人說，低代碼+AI在企業(yè)的具體生產(chǎn)經(jīng)營場景，正給企業(yè)切實(shí)帶來了成本降低和效率提升。
值得一提的是，大模型落地到企業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)踐里，目前不止宜搭這種利用已有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行AI能力疊加這一條路。各大模型廠商都在積極推出智能體平臺，并且基于智能體去疊加和增強(qiáng)能力。行業(yè)內(nèi)也經(jīng)常關(guān)注，AI在哪類場景里發(fā)展更快的問題。
宜搭相關(guān)人士看到，目前這兩大方向在許多企業(yè)的業(yè)務(wù)智能化過程中并存。一方面，許多企業(yè)都在創(chuàng)建智能助理，并且不斷在智能助理上做增強(qiáng)，掛載更多的技能，讓它越來越完善。另外，改造存量系統(tǒng)，讓存量系統(tǒng)具備AI的能力，也受到企業(yè)的廣泛關(guān)注。
同時，二者場景上有所區(qū)分。AI助理可以很好切入創(chuàng)新業(yè)務(wù)場景，老的系統(tǒng)沒辦法滲透到這些垂直的場景，它解決的是長尾、創(chuàng)新需求。而存量系統(tǒng)的AI化改造，則是廣大企業(yè)在主干道推進(jìn)的漸進(jìn)式演化。
IDC中國研究總監(jiān)李連風(fēng)此前在一份報告中就指出，中小企業(yè)可以采用逐步的方法，從小規(guī)模實(shí)施生成式AI和大模型，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。
可以說，在實(shí)際效用、落地成本等各個層面看，釘釘?shù)牡痛a+AI，正在成為中小企業(yè)用AI的一種解法。低代碼讓懂業(yè)務(wù)的人來建應(yīng)用，降低了數(shù)字化的落地門檻。而AI讓低代碼應(yīng)用一鍵升級到智能助手，進(jìn)一步變革了開發(fā)流程，同時也帶來軟件交互體驗(yàn)的升級。同時，基于已有的應(yīng)用系統(tǒng)的AI升級，還有利于降低中小企業(yè)的AI落地成本。
