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

发布时间:2024-10-08 10:34  

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。

关于IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商,帮助超过 175 个国家和地区的客户,从其拥有的数据中获取商业洞察,简化业务流程,降低成本,并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息,请访问:https://www.ibm.com/cn-zh 

文章来源于:ECCN    原文链接
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