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從+AI挺進AI+ 四大攻略轉動企業革命

IBM緊追AI大勢,董事長暨執行長克許納5月初即發布企業可運用AI的發展策略。羅之盈攝
IBM緊追AI大勢,董事長暨執行長克許納5月初即發布企業可運用AI的發展策略。羅之盈攝

【文 / 李建興 攝影 / 陳之俊】

企業AI轉型的時代大齒輪,已經啟動!隨著新冠疫情退散,《遠見》團隊直擊美國佛羅里達州IBM「think 2023」大會,帶回最新的AI趨勢與企業轉型觀點。

好用的ChatGPT,是令人驚豔的生成式AI,但如何幫助企業做生意?這已經成為所有經理人2023年最興奮、也最擔憂的課題。

「隨著基礎模型發展,企業級AI比以往任何時候,都更加強大,因為基礎模型讓AI更具擴展性、經濟性(affordable),也更高效!」IBM董事長暨執行長克許納(Arvind Krishna)慎重地說。

他直言,AI大大增加企業發展速度,以及敏捷度,同時也會降低錯誤,增加效率。他指出AI進入新時代,將更快改變企業IT資訊生態的樣貌。

AI不只是進化,而是革命

IBM「think 2023」大會,5月初在美國佛羅里達州奧蘭多市舉辦,《遠見》團隊直擊這場擁有數十年歷史的策略會議,在疫情散去後,首度聚集將近千名IBM客戶、投資人、媒體。在熱烘烘的墨西哥灣暖風吹動下,所有人殷切地交換技術進展,深究應用情境的改變,談論的都是AI、AI、AI。

IBM做為全球最大的軟硬整合型企業IT解決方案公司,克許納面對企業客戶的AI焦慮,有深刻的觀察。

他指出,最近AI被關注的愈來愈多,某種程度上可稱為一種「進化」,「但當事物變得比原來好100倍時,我認為這更像是一場革命(revolution),而不是一種進化(evolution)。」

AI發展歷程中,2000~2010年之間進入「機器學習」,大量集成,促進AI發展,當時大家都還在摸索怎麼用;到了2010~2022年,則又進入「深度學習」時代,人們開始思考,這種AI的成本是多少?該如何標記自己的數據?如何組建團隊來進行訓練?

但它始終有一個限制,每次完成一個很重要的成果之後,若要解決另一個任務,又得重新開始:重新標記數據、重新組建團隊、重新建構模型。

「但現在不同了。使用大型語言模型和生成式AI,可以基於基礎模型,在一個週末,就完成數百個、數千個任務。這種可重複使用的顯著優勢,帶來難以置信的時間價值!而且也就意味著,成本將降低到非常小,這就是我說的『百倍效應』,這也是我認為每個人都感到興奮的原因。」

從think 2023大會初步揭露的訊息來看,IBM在服務架構裡增加wastonx模型,讓企業得以訓練自己的AI模型。但難道,企業不能使用ChatGPT之類的通用模型嗎?

克許納接受媒體團訪時表示,企業需要可擴展性,所以有些工作任務適合放雲端,或是適合使用生成式AI、語言模型,例如撰寫電子郵件、草擬行銷文案,並沒有太大的公有雲風險;但企業有時也需要準確的結果,需要可信任的數據與資訊。

而且,這些企業數據,甚至可能用於技術創新、再創價值,所以企業數據有些是敏感的、私有的、不可分享的。「所以企業有時需要公有雲,有時需要私有雲,我相信這波生成式AI,將推動更多混合雲的需求,」克許納分析。

圖/IBM年度策略大會think 2023大今年在美國佛羅里達州奧蘭多市舉行,近千名企業經理人參與探討AI進程。羅之盈 攝
圖/IBM年度策略大會think 2023大今年在美國佛羅里達州奧蘭多市舉行,近千名企業經理人參與探討AI進程。羅之盈 攝

攻略1〉改變組織思惟,從+AI到AI+

根據國際研究機構IDC今年3月報告,全球企業對AI相關軟硬體支出總額,2023年將達到1540億美元,比 2022年的支出增長26.9%。隨著AI深入愈來愈多產品,2022~2026年的企業支出複合成長率(CAGR)將達到27%,預計到2026年將超過3000億美元。

觀察企業支出的類型,預計今年將著重在IT優化、增強資安防衛,以及詐騙分析和調查,將以金融業、零售業為投資最大的產業。

中長期來看,將會側重於銷售和客戶服務領域,三大類目包括:替代或增效客戶服務、強化銷售的推薦流程,以及項目顧問系統。幾乎所有行業的AI投資都包括這三大類目,約占2023年所有企業AI 支出的1/4以上。

「AI可能不會取代專業經理人,但使用AI的經理人,將取代不使用AI的經理人,」IBM商務長湯瑪士(Rob Thomas)表示。

他指出,「無法否認的是,AI確實改變了人們的工作方式」,現在企業要從「+AI」的思惟,轉變為「AI+」的思惟,既有產品與新技術之間的主從關係,已經改變。例如如何使用AI模型、改變業務流程,甚至是消滅部分業務流程,AI提供的自動化特色,對商業過程是全盤變革。

攻略2〉以增效為目的,結合既有產品

落實到產品層面,AI模型結合既有產品,是最基本的應用模式,其將賦予產品全新的生命,典型案例就是微軟與ChatGPT結合,導入Bing搜尋引擎與office文書軟體,展現生成式的圖文,能提供使用者粗略的概要或草稿,只要進而修整,便能完成。

「增強效率,是企業營運的重要目標。透過AI工具輔助,我們可以讓員工更有效率之外,也能讓員工有更多的時間精力,去做更有價值的事,」台灣微軟Microsoft 365事業部副總經理朱以方談及自家產品,其為全速發展中的Copilot生成式AI文書輔助插件。

她進一步解釋,未來的企業與員工溝通的價值核心,其實是「purpose」(目的,實現理想的意志),企業與員工需要共享這個價值核心。

擺脫日復一日的庶務牽絆之後,可讓員工保持熱情、好奇心,並願意不斷的學習,全面釋放員工的潛力。

員工不再是來領一份薪水的人,公司也不再將員工視為完成任務的工具,而是成為彼此的伙伴,這就是以增效為目的、導入AI結合產品的魅力。

另一種產品類型,是既有產品,導入AI成為新產品,附有不同的商業模式。

攻略3〉從「新」出發,扭轉劣勢

「現在幾乎所有人都在講:我跟ChatGPT的結合是什麼?」ProphetStor先智雲端數據創辦人陳文賢,在矽谷深耕AI技術超過20年,2012年創立ProphetStor,協助企業雲端管理,全球團隊超過百人,專門服務年度雲端費用超過1000萬美元的中大型企業。

陳文賢指出,回應這個AI轉捩點,得先回頭想想企業想要的是什麼?「降低成本,增加效率」不曾改變。

於是,陳文賢重新審視自家產品,企業客戶的資料,有其隱私性,並不適合「餵給」通用型的ChatGPT。

但ChatGPT不受國家語種限制的對話式介面,在自然語言應用下,非常有影響力。

而且這類大型語言模型,特色是一大群人不斷的訓練它(你每問ChatGPT一次,它就會吸納再校準一次),讓它愈來愈精準。只是它是一個龐大的模型,內容多,但不夠精緻。

所以,陳文賢認為,「我們的核心能力不變,仍然非常具有價值,但與ChatGPT連結及使用者介面,都可以重新建構,變成動態生成。」

結合的方式之一,可以是精選模式知識庫相關的一部分,並加入企業相關的數據訓練,更加契合企業客戶需求,「我們往外做一段串聯,將系統Retrain(再訓練)、Refine(精煉)。所以規劃、自動化、優化,是雲端管理系統導入ChatGPT的方向。」

攻略4〉數據基本功,無法彎道超車

整體而言,AI終究是軟體程式,若企業期待AI模組能夠精準預測,或是生成可用內容,核心都是「數據」,沒有數據、空有AI,如同沒有油的法拉利,完全無法前行。

一般來說,若是AI模型的可用數據愈多,結果的質量和準確性就愈好。實務上,數據常必須是最新的,才能達到足夠的洞察力,以及最佳預測所需的回應速度,而且也需要足夠的「質量」,例如對數據精細的標註。

此外,數據的「多樣性」,也是企業鮮少留意、但需要關注的面向。企業除了撈出更多質量並具的數據之外,也可以添加上下文,做為日後判別誤差的參照點。

數位轉型浪潮在疫情來臨時,成為顯學,當時有一句很有名的趣談:帶動你們家企業數位轉型的是什麼?不是技術長,不是執行長,而是COVID-19。

來到AI時代,帶動數位轉型的驅動力又新增一項:「你的競爭對手正在導入AI」。如何讓AI帶動轉型?是今年所有企業資訊架構與商業模式變革之中,最迫切、最切入要害的大事。

【本文摘自《遠見雜誌》;訂閱遠見雜誌知識庫;訂閱遠見雜誌電子版

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