当前,AI火热得不行,要是搞AI 建设的厂家,不带点含有AI能力的产品,都不好意思见客户了。客户也把AI技术视为驱动效率革命的核心引擎,不做点和AI相关的项目,都对不起现在的CXO的岗位。
然而,很少项目能够真正实现规模化落地。在金融、制造、零售等To B领域,企业普遍面临"AI价值认知清晰但落地路径模糊"的困境,我把现在国内做企业服务的各个大厂的产品翻了一遍。
一、TO B落地困境
其实当下AI 大家主要瞄准了大模型, 大模型擅长的是做内容生成,但是两个的问题,或者我们称之为困境:
1、因为大语言模型是基于下一个内容的可能性不断生成的,是可以生成一个很长的内容链的,但是如果某个内容链条上的某个语义环节不是用户想要的预期,那么得到的结果又不准确,这个也常为我们称为幻觉。
2、因为得到的结果是基于语料库的可能性,如果语料库已经被污染了, 那么输出的结果很可能存在错误,这种错误很难从推理的角度去解决,所以对业务输出的准确性高度依赖训练的内容,而非是推理的过程。
二、破局
• 工程化思维:将AI开发拆解为可复用的功能模块(如数据预处理、模型工厂、部署监控),将生成的内容结构成多个能力环节,每个环节的内容,每个模块根据事情情况选择AI 实现的方式,离人越近的,采用大语言模型,离系统近的,采用专家模型、逻辑推理。
• 业务配置化:可视化编排工具降低开发门槛,业务专家可直接参与流程设计,让AI 更加低成本的与业务结合起来,而非是高不可攀的 “图腾”
强化Agent:Agent 是系统集成AI 的重要甚至是主要途径,那么高效的逻辑编排是业务系统智能化的重要手段
• 标准化体系:降低业务系统相对复杂度(数据结构),便于AI 与简单的数据结构发生交互,降低AI接入的难度,
• 强化专家模型:让专家模型(逻辑计算、决策分类、维度评估、回归预测)更多的参与到业务系统中,通过精确化的能力去提升系统的智能化
三. 典型应用场景
• 智能供应链:通过预置的库存预测模型库,快速适配不同仓库的SKU波动规律
• 智能客服:利用NLU模块工厂,1周内完成行业术语库迁移上线
• 工业质检:基于迁移学习框架,新品类模型训练周期从3周压缩至3天
当AI落地从"技术竞赛"转向"工程能力比拼",业务快速开发平台通过重构开发范式,正在打开新的可能性,业务快速开发平台、逻辑引擎、规则引擎、智能排产、数据加工引擎等等,都是不错的基础工具,AI+基础工具的结合才是成为业务增长的原子级能力。
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