华为大咖说 企业应用AI大模型的“道、法、术” -- 法:落地篇 (上)

本文作者:郑岩(华为云AI变革首席专家)全文约2865字,阅读约需7分钟


在探讨企业如何应用AI大模型的“道、法、术”系列文章的前两篇文章中,我们已经深化了对“AI大模型”的理解,并通过“AI场景12问”洞察了潜在的AI应用场景。现在,我们将目光转向更为关键的实践环节,即本篇的核心——“AI变革五阶八步法”。

或许您已经听说过“三层五阶八步”这一方法论。实际上,这一方法论自我们团队初步提出以来,经过集团AI专家们的深入研讨、丰富和持续调整,尽管名称未变,但其内涵和认知已经历了多次迭代和升级。

本次分享旨在延续前文的脉络,同时总结我们在实施过程中的实际经验和教训,为企业AI应用提供更为全面和实用的指导。

五阶八步”的关键在于一套理念:AI大模型的应用,是一场变革。

这一说法的依据在于,我们将AI大模型视为一个“生命体”。正如人类在企业中需要流程、组织、数据和IT的支撑,同理,“AI生命体”在企业中也需要其对应的流程、组织、数据和IT来确保其有效运作。接下来,我们就来深入解析,AI大模型的应用落地,到底意味着哪些变化。

第1阶业务价值

① 识别业务痛点

所谓识别业务痛点,其实跟传统IT解决方案里没太多区别,基本的方法论也都是适用的,包括分析用户旅程、Design Thinking、商业模式九宫格、SWOT等等。

不过,AI大模型适用的场景,其实是有特点的,我们称之为“高能耗 + 高门槛”(自己总结的特点,欢迎指正):

高能耗 :可以从非雇员的角度来审视。一般非雇员团队的工作范围是非核心、低门槛、可替代性强的工作,属于海量、高频、重复的场景,非常适合AI介入。比如说,客服、电网销、测试等。

高门槛 :可以从业务流效和风险地图两个方面来审视。一般意义上,高风险、高经验要求、业务规则复杂、流程频繁变化的场景,很适合AI介入辅助人,因为AI可以及时更新自己的知识库、掌握最新、最完整的流程规范要求。比如说,合同签审、商务申请、客户洞察等。

② 明确业务目标

为了让整个AI项目能有个一致的方向,设置业务目标是必须的。

虽然在前一篇“AI场景12问”里,我们在筛选场景时,对业务价值、业务成熟度、业务运营目标等做了强调。这里再拿出来,是为了把前面初步确定的目标/指标,变成可以确保落地的目标/指标,写在项目的charter或计划书里。

接下来,我将分享一些AI大模型在企业应用中的经验和思考。
 

1、AI适用的四类场景

AI大模型在企业业务中创造的价值主要集中在四个维度:增收、降本、提质、增效。相应的,则会产生四类比较核心的业务目标:

  1. 增加了多少收入?--> 用钱来衡量,关注由AI带来的外部收入增加,这是最直接、最具有说服力的财务指标。
  2. 降低了多少成本?--> 用钱来衡量,评估AI如何帮助企业降低内部成本,实现成本效益的最大化。
  3. 提升了多少质量?--> 通过作业质量的问题数或客户满意度来衡量,确保AI在提高产品或服务质量方面发挥积极作用。
  4. 增加了多少效率?--> 利用计时或计件的方式,明确业务活动的时间指标,量化AI在提高工作效率方面的贡献。

2、一些思考

这里有几个有趣的思考:

“四类目标”背后其实是“四类场景”,是有“鄙视链”的,大致优先级排序就是我上面的顺序,能够用“钱”来衡量的,就不用“质”来衡量,也就绝不用“效”来衡量。

这四类目标,其实在某些场景下,要综合起来看,可能会横跨多个,也有可能会互相演化。尽可能从下往上演化,就价值目标就升级了。如果确实不行,再降级。当然,要降级时,就值得审视下这个场景要不要搞了。

跟业务对齐目标,其最好的办法就是把业务的计划拿过来,直接从业务团队的KPI里选取,或者采用与业务KPI强相关的支撑指标。 

再和大家分享2个错误案例:

错误案例1-AI回答准确率xx%:这是最常见的AI项目目标,也是最容易犯的错误。AI答准率是技术目标,不是业务目标,是无法让业务sponsor买单的,对准这个目标,很可能IT同学搞的很热火朝天,但是业务结果很差,最终项目早期热闹,上线以后就不了了之。

    

错误案例2-AI提效xx%:提效百分比这事儿,太玄学了。这两年AI项目做下来,能不用比例就不要用比例,一定要用具体的计时或计件数。举个例子,客服场景的业务目标不应该是客服AI的答准率,而应该是客户的工单的处理时长、自助解决率、自闭环率等这些业务侧的KPI。

3、一些难点

最后,业务目标这件事儿,看起来在整个“五阶八步”里是容易的,但实操起来可能是最难的。这里我们也踩过不少坑,有三个非常有趣的难点:

  • 在开工前,如何证明AI介入就能带来业务目标改进?
  • 在开工后,如何证明业务目标的改进是AI带来的?
  • 另外,业务还会担心,万一业务真提效了,明年要砍我的预算或者人头怎么办?

对于前两个挑战,我们可能无法找到标准的解决方案,但关键在于业务团队的决心和投入。对于第三个挑战,则需要我们展现出变革的领导力,确保AI的应用能够带来真正的业务价值,而不是简单的替代或削减。

第2阶流程

有了场景和目标之后,剩下的工作就是IT解决方案设计的工作,只不过这一次我们融入AI元素,甚至以AI为核心来看设计。接下来的“流程、组织、数据、IT”四阶,其实都是IT解决方案设计过程中的思考维度。

为什么不仅仅只考虑IT?很简单,就是只考虑IT整个事儿做不下去,别问我们咋知道的。下面先看“流程”部分。

③ AI融入作业流 

在做整个设计时,基于“AI融入作业流”来思考和规划,至关重要。

因为这里有一个陷阱:AI飞轮转不起来。

为什么ChatGPT没有啥流程,咋的我们自己用一下AI大模型就需要流程了呢?

这里的核心是,AIGC 2B与2C的区别,我跟大家捋一下这个逻辑,根源就2C类应用可以获得上亿的MAU,2B则只能以千、百为记。于是就开始这个恶性循环

  • 没有足够的用户
  • 没有用户就没有反馈(主动反馈率低于5%)
  • 没有反馈就没有数据(足量的高质量数据)
  • 没有数据就没有AI大模型的持续改进

这样就闭环了,企业内部AIGC应用,指望AI的增长飞轮自己能转起来,是没戏的。

但是我们也有我们的优势,那就是我们可以调整用户的流程、交互,甚至习惯,因为我们在某种意义上是“垄断”的。

这里的核心设计,就是“作业即标注”的飞轮。通过在作业流程中预埋AI的交互,让我们的用户在作业时,不经意间就使用了AI,并对AI结果做了反馈。

第3阶组织

④ 成立AI团队 

如何组建一个AI团队这个事儿,我们也不能说完全搞清楚了,只是觉得:要干成这件事儿,现有的资源配置和角色是不够的。

这里大致给个示意(葫芦图),蓝色部分是传统软件开发的几个关键角色,红色部分是我们为了AI大模型应用而改造或新增的角色。

有几个新的概念,这里稍作解释:

AI训练师:AI的业务导师,教AI怎么做事的,关键业务活动就是标注数据、给予专业的反馈。

AI SA这是关键角色,也是每个AI子项目的领头羊角色。一方面,承担了IT解决方案架构师的角色;另一方面,对AI能做啥、不能做啥、落地方案是啥非常清楚。这块的人才目前是最缺失的,属于复合型人才。

AI SE这也是一个新的角色,包括提示词工程、模型微调、数据处理等等新IT技能。当然,除了新要求,也包括传统IT SE所专长的IT方案设计,毕竟AI大模型应用,还是需要一整套工程方法来支撑的。

看到这里,本期的分享到此为止。下一期,我们将继续分享“AI变革五阶八步法”。

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