AI在企业业务中场景落地的问题思考
作者：微信文章单口视频
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前言
AI在企业业务应用中是场景的问题。先说几个核心的问题。第一个就是就算你企业已经有了一些经年累月的一些数据资源，就比如说一家十几亿年营收的，他已经存在了二十多年的经营历史了。这个时候，他们还是比如传统业务。那这个时候他要去落实agent AI或者是无论什么类型的AI这样的一个系统在内部的一整套的应用。
对于老板来说，就二类，第一类他希望降本增效。因为对于很多的SaaS企业，一些I数字科技企业给老板都这么宣传的，也就是给老板这么样子去去去灌输他们的理念的。所以说从这个理念上程度就已经是有问题了。
第二类就是提效，或者说是强化生产力，在我看来AI在企业数字就数字智能这一块的话，它核心的点是提高能效以及提高每个人的生产力，这是核心。基于这个核心，只不过顺带去做一些降本的一些事情。
To b降本的问题
这个降本不是说只是把人员给他开掉这么简单，而是在你人效变高了，在每一个人都有更多的产出了这样子的情况下，因为效率变高了，所以产生的成本降低了。这是一个我认为的一个核心的一个解决真实的一个问题。因为如果说去降本的角度上来说，那对于企业，不管是什么类任何类型的企业，它都是存在着难以落下去的。
因为我们把实际情况来讲一下，比如说你是某一个部门的一个主管，那按照你原来情况下，你自己你的部门下面有二十几个人，那说要上一套AAI的一套信息化的技术，可以要把你这个部门从原因为降本增加，就从20个人开到只有两三个人，那这个就可能高的降本增效了。那这样子的话就是，对于你来说，对于你是这个部门的负责人，你会愿意吗？对吧？那这个是对于企业老板来说，看上去是愿意的，但实际上落下去是非常困难的。因为对于那些员工来说也是非常不乐意的。因为你下来是把我给开掉，那你这个东西我怎么会愿意去那个呢？
如此来看，这其实不是一条好道。
AI落地的问题
并且对于实际的真实的产品上面来说，AI数字技术他不知道真实工作中的这些流程，以及人与人沟通的这些信息，以及人与沟不管是跟客户以及内部组织的一些协作，这些东西是数据元素没有的那这个是要人去喂给他的，也就是在在流程化，在安全的AI这个事情上面，需要人去把它搭建起来的。并且这是属于完全定制化的一个行为。而且这个完全定制化的行为会随着时间业务环境的变化而变化。所以就本质上面来说，没就是如果奔着降本的这个逻辑去就这样的一个不管是多少先进的数字业务，数字技术，它都是目前来说是非常困难的。
因为对于这些老员工来说，他考虑的是你这个东西落下来要多久能够正式应用。那其实对于老员工来讲，就是说我还能混多久，我还有我还有多久能够被要要被替代，这个是他们真实的一个想法。而并不是说你通过这个东西，通过这么长周期真的就是上线了。就是对于企业来说是我看的好了，对于员工来说他看的不是就是多少好。而是对我来说有什么帮助，对我来说有什么样的一个不好。所以我们我认为这个事情应该换一个角度上来说。这对于员工来说，你能够帮助他什么？对于他升职加薪有什么样的一个帮助？对于他们的这个部门，对于他这部门的老大在公司中的地位的增长有什么样的一个帮助？这个我是认为是我认为需要万分去关注的。
对于科技创业企业来说，也正是因为此，所以出现了一次机会。
重点关注
并且现在就是自动体在落地过程中，在技术层面存在着一些问题。几个核心的一个问题就是说因为Agent AI智能体它没它是不能主动去触发所有的流程的，他都是被动性的那被动性导致一个流程如果非如果是不管是复杂性，或者说是因为权限问题，或者说说是因为单个流程断裂了。那么这个断裂会导致这个流程进入死循环，没法进入下一个，这样子对于企业来说是不可接受的。
第二个就是说这是智能体在配合知识库的这个过程中，只要出现幻觉的情况。比如说只有1%的幻觉情况，那对于企业来说，它是非常难以去识别出这1%的幻觉是真还是假。并且他要花出更多的人，更多的成本去解决这样的一个问题。如果可以把幻觉的问题调整到0.01%或者以下，那么对于不是百亿千亿及以上年营收 的企业或者是to G类的企业业务一般都是可以接受的了。当然要把错误率做得这么低当然也不是一件容易的事儿，这自然也就是二次机会出来了。
第三个问题就是现在因为安全的AI这个东西，它有很多比如说在业务过程中的这个流程，以及人与人见面之后的一个沟通协作，以及对客户的一个沟通处理，这都是人来处理的。这些信息跟数据是没有进入到我们自己的这个信息系统里面去的，也并没有进入到整个的AI接口里面去的，所以他们是不知道的那因为是需要人去做这样的一个处理，所以NNG的AI它是非常的难以承接这一块的。
对员工需要关注
除非是说你这个东西是对他们来说，帮助他们在升职加薪，帮助他们有更好的业务的一个成长，帮助他们有自己更好的一个成长性上面。那这些东西下去之后才会有真实的一个可能性，不然的话就是属于会产生一个恶性循环。因为你因为我们想一下，就是说你不是这个目的，员工就不会愿意去用它，员工不会愿意去用它。对于这个部门来说，他们也会对他产生的是消极的态度。整个消极的态度会增加自动体，对他们产生的是负担。产生负担了，这里就是需要人工的去做处理。因为这个训练数据的丢失，造成了安全的AI的迭代的一个停滞。这里就是属于性能上的一个问题了。它这里还有一些其实有有关键的一个突破点，就是我前面讲的，就是说我们把它调整掉。
对员工的帮助
不是说降本，不是说把人开掉来说，还是这么多人我帮你提升你在公司的这个话权，帮你提升你升职加薪，帮你提升你的业务能力。你原来比如说这个客服部门，我让你也产生这个不仅降本，不仅提效了，并且还产生营收。那你并且给你带来一个奖金，并且给你带来升职加薪，他们肯定是愿有这个意愿度的。基于这样的一个情况，我们再把流程引擎的流程引擎人工工单跟他的一个处理协作，以及知识库的一个治理中台。这里的训练的一个针对场景化的分布实施，还有人资协作的整个的一个界面的一个处理。通过传统的这样的，比如说AB测试的这样的交互的设计，并且基于IoT结合新的人机交互方式（当然最好的是具身智能了，只是这个的发展最快也得五年之后了）以及AI在生产关系中的应用，然后它自然而然就能够把它提升上来了。
小结
所以是说这里的智能体它的核心是说我们是要为企业提升业务能力，强化我们定制部门的所对应实施部门的他们的话语权，而不是让他们减少人员，让他们做了这个东西，就是对应的这些岗位就不要了，肯定不是这样。
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