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缺錢、缺人,企業(yè)應(yīng)用AI如何應(yīng)對不確定性 | 2024 ITValue Summit數(shù)字價值年會
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-09-19 18:47:57   瀏覽:215次  

導(dǎo)讀:AI大模型來了,有很多系統(tǒng)性問題需要解決。大模型還有諸多不確定性問題伴隨,這導(dǎo)致客戶與廠商雙方都需要在組織層面、技術(shù)策略上去做相應(yīng)改變,保持積極投入的同時也需要保持冷靜客觀。 9月11日-14日,由鈦媒體與ITValue共同主辦的2024 ITValue Summit數(shù)字價...

AI大模型來了,有很多系統(tǒng)性問題需要解決。大模型還有諸多不確定性問題伴隨,這導(dǎo)致客戶與廠商雙方都需要在組織層面、技術(shù)策略上去做相應(yīng)改變,保持積極投入的同時也需要保持冷靜客觀。

9月11日-14日,由鈦媒體與ITValue共同主辦的2024 ITValue Summit數(shù)字價值年會在三亞舉行。此次峰會主題為“Ready For AI”,交流經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),交叉行業(yè)思考,推動創(chuàng)新交易,以創(chuàng)新場景為基礎(chǔ),共同探索AI驅(qū)動下數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的全新機(jī)遇,共同打造一場數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的AI創(chuàng)新探索盛宴。

在本次年會“Ready For AI”的圓桌對話中,小即是大創(chuàng)業(yè)投資合伙人楊巍主持,馬上消費(fèi)CTO蔣寧、龍湖集團(tuán)CIO、千丁數(shù)科總經(jīng)理李博、南方航空科技信息與流程管理部副總經(jīng)理趙磊等專家立足于各自行業(yè),就數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI大模型技術(shù)浪潮中的企業(yè)AI應(yīng)用路徑、技術(shù)組織人才資金等難題展開討論,希望能給行業(yè)發(fā)展帶來幫助和啟發(fā)。

大模型浪潮下,如何應(yīng)對變化

2022年末,大模型技術(shù)以ChatGPT為代表,標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域的一個重要里程碑,不僅推動技術(shù)飛速發(fā)展,還開啟了市場對大模型廣泛應(yīng)用場景的預(yù)期。

在蔣寧看來,大模型技術(shù)代表新質(zhì)生產(chǎn)力,正引發(fā)生產(chǎn)力、思想、管理、技術(shù)和文化等五大方面的變革。

從生產(chǎn)力角度,數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素,大模型成為生產(chǎn)工具,二者形成了新的革命性能力。相較于過去,AI多在生產(chǎn)流程等方面實(shí)現(xiàn)效率改善,而今大模型可在AI決策層面,實(shí)現(xiàn)突破,釋放人類產(chǎn)能。

二是思想變革。大模型帶來的是平權(quán),所有的知識、決策、體驗(yàn),有了巨大提升。

三是管理。過去所有都是圍繞確定性構(gòu)建數(shù)字化系統(tǒng),但大模型是缺乏確定性的。其本質(zhì)是持續(xù)學(xué)習(xí)的,且始終存在幻覺,在企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用時往往通過數(shù)據(jù)飛輪驅(qū)動持續(xù)改進(jìn)。大模型應(yīng)用需要依靠管理革命的支撐持續(xù)推行。

四是技術(shù)革命,F(xiàn)在國際頭部科技公司都在思考一個問題,即如何讓數(shù)據(jù)通往大模型的道路更加平坦,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。針對不同場景或領(lǐng)域需要應(yīng)用不同模型,包括對話式、生成式,如何同時接入多個大模型,這背后必須有一套新的數(shù)據(jù)體系和模型治理平臺/工具。

五是文化。共創(chuàng)的文化是未來主題,沒有任何一個團(tuán)隊(duì)能夠?qū)⑦@件事情做成,而是需要專業(yè)化分工、相互協(xié)作溝通的機(jī)制。

過去一段時間內(nèi),馬上消費(fèi)圍繞著五個方面的變化,做了三件事:一是推動組織變革、二是提升團(tuán)隊(duì)能力、三是加速技術(shù)創(chuàng)新。團(tuán)隊(duì)層面,要求全員學(xué)習(xí)使用大模型;組織上,構(gòu)建新型數(shù)據(jù)平臺團(tuán)隊(duì),對數(shù)據(jù)平臺和大模型平臺體系進(jìn)行重新調(diào)整;技術(shù)創(chuàng)新上,企業(yè)需要積極應(yīng)對,既要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素與大模型的深度融合,也要推動大模型使用的“微調(diào)優(yōu)”,以便更好地適應(yīng)變化。

不確定性時代的應(yīng)對策略

但并非所有企業(yè)都能快速跟上時代步伐,大模型多種革新因素的交織下,無論是企業(yè)還是經(jīng)營個體,都在面臨巨大壓力。

在楊巍看來,“大語言模型的應(yīng)用,一腳油門也許就可以做到95%的程度,但是我們不能把這樣的應(yīng)用當(dāng)作一個傳統(tǒng)IT系統(tǒng)上線,必須在技術(shù)上和工作流程上去處理這百分之幾的幻覺,才能真正在業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用。”

“在AI大潮里,從來沒有感受到領(lǐng)導(dǎo)在此次AI浪潮中表現(xiàn)出的如此焦慮、欣喜、沖動的復(fù)雜情緒。”趙磊表示。

趙磊的經(jīng)驗(yàn)是:盡管領(lǐng)導(dǎo)很焦慮,管理好高層領(lǐng)導(dǎo)的情緒價值,是IT人的額外要務(wù),也是基矗其次要有頭腦十分清醒的AI整體規(guī)劃,不擅長的事情不要輕易嘗試,也不要把資源投入到不擅長的領(lǐng)域。

“比如算法層面,要尊重專業(yè)技術(shù)公司,不要試圖在技術(shù)上超越他們。而在數(shù)據(jù)層面,也只有我們熟悉民航業(yè)的IT人員,才有能力做好。只有這樣,才能共同實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新。”他表示。

對于龍湖而言,2019年開始組建AI團(tuán)隊(duì),核心要求是基于產(chǎn)品和場景,而不是基于項(xiàng)目立項(xiàng),拆出900多個場景,分析哪些場景可以優(yōu)先提效。

在李博看來,AI落地短期內(nèi)還無法替代人類,更多是建立人機(jī)交互的提效,重構(gòu)人機(jī)合一的新運(yùn)營流程。2022年后雖然有了大模型的嘗試,但目前來講,可能更適合容錯率較高的場景,而在生成式方面,也存在某些偏見、細(xì)節(jié)刻畫不足的問題,還需要時間持續(xù)解決。在B端的落地,大模型的落地會更晚一點(diǎn),模型作為生產(chǎn)力工具,基于業(yè)務(wù)場景做人機(jī)合一流程上的改造,最終實(shí)現(xiàn)降本增效。

下一代,李博預(yù)估,大模型會成為機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),所有的模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)各項(xiàng)算法都會基于大模型訓(xùn)練,最終企業(yè)會基于統(tǒng)一的AI智能體平臺實(shí)現(xiàn)AI驅(qū)動的場景應(yīng)用。

為此,李博的建議是,企業(yè)調(diào)整時會有顛覆式想法,制定目標(biāo)往往有高倍績效。因此,一定要把賬,效率算在前面,業(yè)務(wù)和技術(shù)一起想路徑,才能找到新的做法。

如果把這件事情干好,企業(yè)要有三個能力:一是低成本試錯的能力,如果成本太高就等不到場景跑出來;二是長期系統(tǒng)性的思考能力,一定要把技術(shù)結(jié)合到業(yè)務(wù)流程和場景中;三是全方位防忽悠的能力,不要被外界的忽悠而影響。

客戶、廠商,都在選擇符合自身的最佳路徑

期間,各行業(yè)企業(yè)客戶紛紛主動探索AI路徑,試圖先一步上馬。

對于地產(chǎn)行業(yè)和航空業(yè)的兩家龍頭企業(yè),他們基于自身業(yè)務(wù)的考量,也正走出不一樣的應(yīng)用路徑:

對于龍湖而言,李博指出,“大模型現(xiàn)在放下身段,價格越來越便宜,完全沒有必要自己搭建底座了,我們搭建了智能體平臺,基于開源項(xiàng)目,對接各個大廠的大模型,其主要精力還是放在智能體相關(guān)業(yè)務(wù)場景。例如,空間智能體、流程智能體,以及數(shù)字員工,面向一線員工的助理和智能問題,幫助他們及時解決問題。”

為此,龍湖希望從ChatBI入手,可以實(shí)時獲得各類數(shù)據(jù),對企業(yè)產(chǎn)生價值。傳統(tǒng)的報(bào)表開發(fā)周期長,且為格式化,很多時候無法應(yīng)對快速變化。換言之是,以大模型驅(qū)動的交互式的數(shù)據(jù)分析。

而對南方航空而言,趙磊指出,傾向于“上三路打前期,下山路打中后期”策略:

對于通用行業(yè)或場景,比如代碼助手、行政助手、智能客服,用“上三路打前期”,直接使用通用大模型,為企業(yè)提供持續(xù)積極的反饋;

對于能夠體現(xiàn)航空企業(yè)自身的IT實(shí)力和業(yè)務(wù)實(shí)力的場景,對企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型有幫助的,用“下三路打中后期”,深度開發(fā)大模型,做民航業(yè)的行業(yè)大模型。如飛行員的編排,過去是用運(yùn)籌學(xué)算法,但是無法體現(xiàn)飛行員的個性化特征。這往往就會涉及航空業(yè)底層邏輯、操作規(guī)則,以及圍繞規(guī)則之上形成的飛行員畫像。這些都不是通用大模型能解決的問題。

“我們希望做民航業(yè)的行業(yè)大模型,也愿意為大模型廠商的研發(fā)投入付費(fèi)。大模型要么給企業(yè)產(chǎn)生現(xiàn)金收入,要么是提高員工和領(lǐng)導(dǎo)滿意度。我們選擇了后者,將幾百個功能模塊改造成為基于大模型交互式、一站式服務(wù)的平臺,為員工提供服務(wù)。即大模型驅(qū)動的企業(yè)IT系統(tǒng)的入口。”趙磊表示。

馬上消費(fèi)圍繞四個維度,即技術(shù)戰(zhàn)略的規(guī)劃、技術(shù)治理的完善、技術(shù)平臺的構(gòu)建和關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)的突破,踐行AI與企業(yè)發(fā)展的深度融合,布局“大模型+”模式創(chuàng)新和實(shí)際應(yīng)用。

在企業(yè)發(fā)展過程中,數(shù)字化積累至關(guān)重要。蔣寧認(rèn)為將這些數(shù)據(jù)與大模型的應(yīng)用相結(jié)合,構(gòu)建屬于企業(yè)自身的大模型,是一項(xiàng)關(guān)鍵戰(zhàn)略。例如,馬上消費(fèi)去年發(fā)布首個金融大模型“天鏡”,目前該大模型在交互、分析以及決策等方面均發(fā)揮出了重要的作用。

從關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)維度來看,蔣寧認(rèn)為數(shù)據(jù)生成,數(shù)據(jù)管理,原數(shù)據(jù)技術(shù),大模型自動打標(biāo),以及大模型認(rèn)證技術(shù),都是未來大模型構(gòu)建需要關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。

最后,在談到企業(yè)導(dǎo)入大模型最適合的案例時,蔣寧認(rèn)為數(shù)據(jù)背后即是業(yè)務(wù),在保證數(shù)據(jù)安全的前提下,從數(shù)據(jù)密集度高、質(zhì)量好的業(yè)務(wù)開始導(dǎo)入大模型,會產(chǎn)生更優(yōu)的效果。(本文首發(fā)于鈦媒體APP)

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