什么是企业 AI？

企业 AI 的核心是 AI 软件工具，这些工具利用了最先进的方法，包括机器学习、自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉等。这些技术使组织能够在各种用例中实现流程自动化，简化复杂的业务功能，自动执行重复性任务，并充分利用所积累的数据。

通过使用 AI 分析这些数据，公司可以提取有关关键绩效指标 (KPI) 的宝贵见解，并完善其业务战略。然而，通过企业 AI 实现数字化转型的过程也面临着挑战。实施这些系统需要对技术基础设施进行大量投资，同时要对人员进行技能方面的培训。

企业 AI 的应用涵盖了广泛的业务运营领域，例如供应链管理、财务、营销、客户服务、人力资源和网络安全等。在每个领域，企业 AI 都能促进更明智的数据驱动决策，提高运营效率，优化工作流程，提升客户体验。因此，各组织的业务流程得到明显改善，并实现了更高的弹性和盈利能力。

企业 AI 的一个重要方面是其大规模应对高价值、复杂挑战的能力，如对于较简单的工作负载实现自动化、增强产品供应、协助客户决策、提供个性化用户体验以及解决复杂的业务问题。向 AI 驱动运营的转变永久性地改变了公司管理内部流程以及与客户互动的方式。

企业 AI 是造福当今世界的许多产品和服务创新背后的驱动力，并有可能提高从初创企业到全球性组织等所有组织的生产力。

• 供应链优化：AI 工具可以预测产品需求、优化库存水平并识别供应链生态系统中的潜在干扰。这类应用可确保更顺畅的运营、降低成本并提高对市场变化的反应能力。
  
  
• 金融欺诈检测：在金融领域，AI 算法可以检测欺诈活动。这些系统会分析交易模式并标记异常活动，从而大大降低金融欺诈的风险。这种能力对于安全性和信任度至关重要的银行业务和在线交易尤为重要。
  
  
• 个性化营销：AI 工具可以分析客户数据，创建个性化营销活动。公司可以通过了解客户的偏好和行为来定制广告和产品推荐，从而提高参与度和销售额。
  
  
• 增强客户服务：人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理提供全天候客户服务，高效处理咨询和解决问题。这些 AI 系统从交互中学习，不断提高帮助客户解决问题的能力。
  
  
• 人力资源管理：在人力资源领域，AI 驱动的产品可协助进行简历筛选和候选人匹配，帮助为空缺职位找到最合适的申请人。他们还可以分析员工数据，为培训、发展和留用战略决策提供建议。
  
  
• 网络安全威胁检测：AI 对于识别和减轻网络安全威胁至关重要。通过分析网络流量和识别异常模式，AI 系统可以在潜在的安全漏洞造成重大危害之前将其检测出来。
  
  
• 医疗保健诊断和研究：医疗保健技术可以协助诊断疾病、分析医学影像和预测患者预后。该应用程序不仅能加快诊断过程，还能提高诊断结果的准确性。

IBM® watsonx 是一个 AI 产品组合，可以提升生成式 AI 在核心工作流中的影响，以提高工作效率。watsonx 产品组合包括 watsonx.ai 平台、watsonx.data 数据湖、用于整个 AI 生命周期的人工智能治理的 watsonx.governance 等。

Microsoft Azure AI 是 Microsoft 云平台的一部分，提供全面的人工智能服务。服务包括机器学习、机器人、认知服务和知识挖掘。

Amazon Web Services (AWS) 提供广泛的 AI 服务和工具，包括用于聊天机器人的 Lex、用于图像和视频分析的 Rekognition 以及用于构建、训练和部署机器学习模型的 SageMaker。

并非所有 AI 提供商都是科技巨头。DataRobot 是一家规模较小的公司，为构建、部署和管理 AI 模型提供丰富的功能，并提供了一个大型预构建模型库。

在选择 AI 产品时，企业应考虑他们需要哪些特定的 AI 功能、与现有系统整合的挑战、产品的可扩展性以及产品提供的整体支持水平。最佳选择可能取决于行业，因为某些产品提供针对特定行业的专门服务。

企业 AI 语境中的“企业级”是指 AI 系统和技术在大型组织的复杂环境中有效运作的能力。此类系统必须满足几个关键标准，才能被视为真正的企业级系统：

1. 可扩展：AI 系统必须能够处理不断增加的工作，或进行扩展以适应企业不断增长的需求。AI 系统必须高效地处理大量和少量数据，并可在用户、数据或复杂性方面进行扩展，而无需进行重大的重新设计。
    

2. 可靠：对企业 AI 的信任意味着稳定的性能和最少的停机时间。这些系统应在不同条件下按预期运行，并能抵御故障或错误，确保持续可用性和准确性。
    

3. 安全：鉴于业务数据的敏感性，企业 AI 系统必须采取强有力的安全措施。这包括保护数据完整性和保密性、确保用户访问安全和抵御网络威胁。
    

4. 集成：AI 系统应与其他业务系统和技术无缝连接。这样就能在组织的 IT 基础设施内实现顺畅的数据流和互操作性，从而提高整体效率和效益。
    

5. 治理：企业 AI 的治理涉及制定 AI 系统的管理策略和实践。这包括遵守法律和道德标准、数据治理、模型管理以及确保 AI 决策的问责制。
    

6. 实现价值：企业 AI 应为组织目标做出积极贡献。这意味着要提供实实在在的益处，如提高效率、节约成本、改善客户体验或提供新的创收机会。
    

7. 易于使用：用户友好性至关重要。AI 工具和界面应便于许多用户使用和理解，而不仅仅是数据科学家或 IT 专业人士。这将提高 AI 解决方案的采用率并使其效用最大化。
    

8. 灵活：灵活性是指 AI 系统适应不断变化的业务需求或目标的能力。这可能意味着要支持各种业务功能，或根据新的市场趋势或组织变革而不断发展。
    

9. 可持续发展：企业 AI 中的可持续发展包括设计可维护的长期高效系统。这包括考虑 AI 运营对环境的影响，以及系统与技术进步和业务战略转变同步发展的能力。
    

企业级 AI 不仅关系到 AI 系统的规模或复杂性，还关系到这些系统如何与组织更广泛的目标和运营保持一致，并为其提供支持。

企业 AI 的成功实施需要一个技术堆栈，能够在安全、灵活的环境中尽可能即时地处理海量高质量数据。所有这一切都需要大规模的处理能力，这就是为什么许多组织选择与提供现代云环境和超级计算平台的科技公司合作，从而使企业 AI 变得可行。

定义组织目标：第一步是概述组织利用 AI 的目标。目标是提高运营效率、增强客户体验、推动创新还是增加收入？了解这些目标有助于指导 AI 战略的方向，并确保实施工作与整体业务目标保持一致。

评估数据准备情况并制定数据策略：评估组织数据的现状，包括数据的可用性、质量和可访问性。这一阶段包括确定数据源、确保数据质量以及建立数据治理和合规流程。坚实的数据战略至关重要，因为 AI 系统在很大程度上依赖于数据来进行训练和洞察操作。

建立跨职能团队：实施 AI 需要多种技能的融合，从数据科学家和 AI 专家到领域专家和 IT 专业人员。组建跨职能团队可确保采用整体实施方法，将不同的视角和专业知识结合起来，处理 AI 项目的各个方面。

制定开发计划：这包括概述 AI 实施的技术和业务方面。这包括选择正确的 AI 技术和工具、确定 AI 项目的范围、设定时间表以及分配资源。该计划应具有灵活性，以适应变化，并可根据组织的发展进行扩展。

制定并启动试点计划：在全面实施之前，谨慎的做法是从试点计划开始。这种较小规模的项目使该组织能够在受控环境中测试 AI 解决方案，找出潜在问题，并为扩大规模收集见解。这是验证 AI 战略可行性和有效性的关键一步。

整合技术：试点成功后，下一步就是将 AI 技术整合到组织的现有系统和工作流程中。这需要仔细规划，以确保兼容性、对当前运行的干扰最小以及用户的有效采用。

维护技术的健康：实施后的持续维护至关重要。这包括定期更新、监控 AI 性能并进行必要的调整。持续评估有助于确保 AI 系统保持高效、安全，并与不断变化的业务需求保持一致。

实施企业 AI 是一个多方面的过程，需要采取战略方法，从确定明确的目标到部署后的技术维护。每个阶段对于确保 AI 的成功实施、可持续发展和为组织带来真正价值都至关重要。

企业 AI 计划通过自动化日常任务和优化业务流程，从根本上改变了业务运营。简化操作可提高效率，降低运营成本。

在安全领域，AI 算法能有效地检测和应对威胁，比传统方法更有效地加强整体网络安全。在数据管理方面，AI 分析海量数据的能力无与伦比，有助于改进数据分类、深入分析和更明智的决策。

此外，AI 为客户支持带来了革命性的变化；人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可以提供全天候帮助，提升客户体验，并为将支持互动转化为创收机会开辟了途径。AI 将其价值延伸至员工和客户：它将员工从琐碎的工作中解放出来，让他们从事更具战略性的工作，并为客户提供个性化的体验。

但是，根据个人需求和偏好，定制服务和互动也存在挑战和风险。实施企业级 AI 的决定需要慎重考虑和管理。以合乎道德和负责任的方式使用 AI 是当务之急，因为如果设计和监控不当，AI 系统有可能出现偏差或违背道德。

另一个重要问题是数据隐私和安全。AI 系统通常会处理大量敏感数据，保护这些数据不被泄露对于维护信任和合规性至关重要。

此外，AI 对工作和劳动力的影响也是一个争论不休的话题。虽然 AI 可以提高效率和生产力，但它引发了人们对裁员的担忧。实施 AI 的企业必须考虑对员工的影响，包括投资再培训和技能提升培训计划，以确保员工在不断变化的工作环境中保持不可或缺的地位。

企业 AI 能够处理和解决以前不可能解决的复杂问题，因而脱颖而出。传统方法往往无法预测和管理全球供应链的复杂性，但企业 AI 可以预测中断、优化路线和库存水平，甚至高精度地预测未来需求。先进的医疗保健、能源优化、金融欺诈和许多其他领域和行业也是同样的情况，这些领域和行业永远都在不断发展。

在零售业，AI 通过个性化服务提升客户体验，并优化库存管理。在制造业中，AI 在预测设备故障和完善生产计划方面发挥着举足轻重的作用。在金融领域，它的实用性超出了欺诈检测的范围，还包括风险管理和个性化金融建议。在医疗保健领域，AI 在制定治疗方案和推进药物研发方面发挥着至关重要的作用。

作为一种面向未来的工具，它以其持续学习和改进的能力为基础，使组织具备适应不断变化的市场和技术的灵活性和洞察力。

生成式 AI 技术的发展释放了企业 AI 固有的高级功能。生成式 AI 技术正在从根本上改变许多跨业务领域的企业 AI 应用。生成式 AI 能够使用大型语言模型 (LLM) 来创建新的内容和解决方案，并超越传统的预测模型，它可以创建高度个性化的内容推荐、撰写营销文案、创建具有视觉吸引力的图形、生成代码，甚至为复杂问题提供创造性的解决方案。这种进步不仅仅是处理数据，而是理解和复制数据中的模式，从而找到创新的解决方案。

随着生成式 AI 和其他突破性 AI 应用等技术融入企业 AI，我们将在以下领域看到关键的进步：

自动化的加强：未来的企业 AI 系统很可能会突破自动化的界限，以最少的人工干预处理极其复杂的任务。这一演变将简化管理业务流程和决策工作流程。

增强预测：AI 算法将更加擅长预测市场趋势、客户行为和业务风险。值得信赖的 AI 预测将使组织能够做出更明智、更主动的决策。

先进的图像和语音识别：图像和语音识别技术的准确性和效率将使医疗保健、安全和客户服务等行业受益，因为这些行业对精确度要求极高。

个性化定制：从营销到服务交付，AI 的进步将提供更加细致入微和个性化的客户体验。AI 理解自然语言和迎合特定客户偏好的能力将继续发展。

细分行业领域中 AI 驱动的解决方案：预计 AI 解决方案将针对高度细分行业的需求量身定制，应对独特的挑战，并为农业、教育和制造业等行业的发展提供更多机会。

完整集成：企业 AI 将与新技术无缝集成，以增强其功能和应用。例如：

• 物联网设备将为 AI 分析提供实时数据，改善预测性维护和客户服务。
  
  
• 在大数据背景下，AI 将实现更高效的处理和分析，从庞大的数据集中提取有价值的见解。
  
  
• 区块链技术将增强 AI 的安全性和透明度，尤其是在金融和供应链管理领域。
  
  
• 边缘计算将促进更快的本地化 AI 处理，这对于时间敏感的应用程序至关重要。

虽然利用内部人才和开源应用程序自己动手实现企业 AI 是可行的，但这是一条充满复杂性和挑战的道路。实施企业 AI 不仅仅需要拥有合适的工具；还需要深入了解 AI 方法、深度学习、数据科学、云计算框架以及组织业务领域的具体细微差别。它需要能够开发、维护和发展这些系统的专家、合格的程序员、开发人员和数据科学家。

企业 AI 本质上是一个复杂而脆弱的系统。其有效性和效率取决于最初的实施以及持续的监测和调整。AI 模型会随着时间的推移而退化，有效性变得越来越差。如果没有警惕性的监督和定期更新，企业 AI 系统可能会变得过时或与业务目标不一致。一个在 AI 集成方面经验丰富、值得信赖的合作伙伴可确保新系统与旧系统和谐共处，从 AI 投资中获取最大价值。