摘要：AI Agent 爆發(fā)在即，但或許大部分企業(yè)還沒做好 AI Ready。
在 ChatGPT 發(fā)布一周年之后，大模型的下一個高地是什么？
2023 年 11 月，比爾·蓋茨發(fā)表了一篇文章，他表示，AI 代理（Agent）將是大模型之后的下一個平臺，不僅改變每個人與計算機互動的方式，還將在五年內(nèi)徹底改變我們的生活。
如今，越來越多的大模型公司、科技公司開始布局 Agent，為 AI Native 時代做準備。
比如，昆侖萬維發(fā)布了“天工 SkyAgents ”平臺，智譜 AI 發(fā)布了 CogAgent 模型，具備基于視覺的 GUI Agent 能力。字節(jié)跳動旗下的飛書，推出了一個 AI 產(chǎn)品“飛書智能伙伴”，可以看作 Agent 的一種組合形態(tài)。OpenAI 即將開放的 GPT Store，就是打造的 AI Agent 商店。
通常，2023 年被看作大模型元年，而 2024 年被看作大模型大規(guī)模落地元年。
有人說，“人間一天，AI 一年”。對很多企業(yè)而言，在討論走向 Agent 的 AI Native 化之前，或許更應(yīng)該優(yōu)先討論的問題是，你 AI Ready了嗎？
1.從 AI 玩具到 AI 工具
2023 年，大模型公司在忙于找算力、煉模型，AI 應(yīng)用層公司忙于找場景做 AI 改造或 AI 原生應(yīng)用。
這一輪的生成式 AI 被熱炒為 AI 時代的工業(yè)革命，因此它不僅僅是滿足寫詩作畫等 to C 的娛樂性需求，還需要滿足于 to B 領(lǐng)域的提升生產(chǎn)力的需求。2023 年，大模型主要還停留在前者的 AI 玩具階段，而今年將會更多進入 AI 工具階段。
經(jīng)過一年的探索期，目前大模型的應(yīng)用形態(tài)，大體上可以分為兩大類：“+AI 與 AI+”。
第一類“+AI”就是在原有的軟件系統(tǒng)上做加法，典型代表就是 Copilot。
微軟將其軟件全家桶都添加了 Copilot 的功能，連 Bing Chat 的名字都直接改成了 Copilot。在國內(nèi)，也有一些 SaaS 軟件嘗試做 Copilot，比如大數(shù)據(jù)分析與指標平臺廠商 Kylingence。
第二類“AI+”就是 AI 原生應(yīng)用， 相對成熟的應(yīng)用聚焦在AI生成文本、AI生成圖象、AI生成視頻三大場景，各個領(lǐng)域都誕生了一批 AI 新星。
AI 生成文本以對話機器人為主，代表產(chǎn)品是 ChatGPT、Bard、文心一言等；AI 生成圖像領(lǐng)域，以 Midjourney、DALL-E 為代表；AI 生成視頻，以 Runway、Pika 為代表。
2024年，AI Agent 將是大模型之后下一個爆發(fā)點。?如果大模型是未來水電煤一般的基礎(chǔ)設(shè)施，那么 Agent 則是未來用戶接觸、使用 AI 的方式。Agent 將會成為大模型在 to B 場景落地的主要方式之一。
今天，大模型落地還有一系列尚待解決的挑戰(zhàn)，成本過高、存在幻覺，以及無法從 Demo 變?yōu)檎鎸嵔鉀Q實際場景等問題。
AI Agent 廠商瀾碼科技創(chuàng)始人周健曾表示：“我們接觸到的客戶，不管是銀行保險，還是各種國家電網(wǎng)，東方航空、南方航空這樣的央國企，還是相應(yīng)的中等民企，三四億收入的民企，甚至是一些小的企業(yè)，其實都會遇到這樣的一個困難——模型怎么那么貴，算力也很貴?！币虼?，周健表示，怎樣做到讓大模型能夠在企業(yè)能夠被用起來，實際發(fā)揮業(yè)務(wù)價值將是未來重點考慮的方向。
如何真正把大模型轉(zhuǎn)變?yōu)?AI 工具，引入自己的業(yè)務(wù)流？2023 年 11 月飛書 CEO 謝欣曾提出一個“AI Ready”的理念，指企業(yè)在數(shù)據(jù)系統(tǒng)等方面為擁抱 AI 做好準備，與 AI 時代共同進步。
去年，很多企業(yè)對大模型的投入呈觀望狀態(tài)，或者僅由一小部分積極擁抱新鮮事物的員工自發(fā)嘗鮮。
而今年，AI Ready 這件事，需要企業(yè)更加系統(tǒng)性、全面性地投入，這是踏向 AI 時代的第一塊踏板。
2.AI ready 沒有捷徑
為什么要單獨提出“AI Ready”的理念？
這跟大模型的工作原理有關(guān)。大模型是一個技術(shù)綜合體，它涉及到大算力、大數(shù)據(jù)、大算法的方方面面。?企業(yè)使用 AI 的場景基本是基于行業(yè)和場景的數(shù)據(jù)加業(yè)務(wù)流程，這是真正讓 AI 進入企業(yè)的內(nèi)核，而且沒有捷徑。
企業(yè)數(shù)字化水平越高，沉淀的高質(zhì)量數(shù)據(jù)越多，大模型的養(yǎng)料就越豐富——AI Ready 的狀態(tài)就越充分。從這個角度來說，大模型的發(fā)展一定程度上推動了企業(yè)數(shù)字化的進程。
不同的大模型性能最終會趨同，價格也會降低，最大的差異化將來源于數(shù)據(jù)的差異化。
通用大模型通曉世界知識，但在解決專業(yè)知識領(lǐng)域上能力不足，甚至?xí)槐菊?jīng)地胡說八道。為了讓聰明的大腦更好地為企業(yè)服務(wù)，需要給它更專業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)及系統(tǒng)信息沉淀，讓它從“聰明大腦”變成“有聰明大腦的企業(yè)專家”。
數(shù)據(jù)的質(zhì)量對于大模型效果影響顯著。比如，Llama 2 的研究人員在做微調(diào)時發(fā)現(xiàn)大部分第三方的 SFT（有監(jiān)督微調(diào)）數(shù)據(jù)集多樣性與質(zhì)量都不足，因此他們自己構(gòu)建了 27540 個高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)集，可以顯著提高 SFT 的效果。
相較于互聯(lián)網(wǎng)上的公開數(shù)據(jù)集，這些專業(yè)知識數(shù)據(jù)往往掌握在企業(yè)自己手中，屬于“獨家秘方”。專業(yè)數(shù)據(jù)越多、質(zhì)量越高，價值也就越大，企業(yè)想要大模型部署效果表現(xiàn)好，離不開企業(yè)提供足量、質(zhì)量夠高的數(shù)據(jù)來支撐模型的二次訓(xùn)練與微調(diào)。
比如，客服是一個 AI 優(yōu)先改造的場景。假如一家美妝電商公司使用不加企業(yè)數(shù)據(jù)喂養(yǎng)的大模型，AI 客服就無法理解這家企業(yè)的賠付邏輯、商品情況，就無法真的承擔(dān)起客服的工作。
數(shù)字化水平的高低與 AI Ready 的狀態(tài)息息相關(guān)。數(shù)字化水平較低的企業(yè)，AI Ready 的狀態(tài)也會比較差。
比如，如果企業(yè)還停留在傳統(tǒng)的紙質(zhì)辦公的階段，數(shù)據(jù)都沒有數(shù)字化，大模型更是“巧婦難為無米之炊”。
一些規(guī)模較大的企業(yè)數(shù)字化水平并不差，陸續(xù)上了不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，共同承載了企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。但由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)散落在不同的“數(shù)據(jù)煙囪”中，也很難一鍵導(dǎo)入大模型。
而做好數(shù)字化的企業(yè)，AI Ready 的狀態(tài)就比較充分。
這一類企業(yè)，要么之前做過類似數(shù)據(jù)中臺這樣的數(shù)字化建設(shè)項目，把數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行了標準化的管理，但可能建設(shè)周期比較長，成本比較高；要么就是利用飛書這樣的一體化工作平臺，建設(shè)一個在線型的學(xué)習(xí)型組織，在沉淀數(shù)字化資產(chǎn)的同時，還可以打通各個第三方業(yè)務(wù)系統(tǒng)，打破數(shù)據(jù)煙囪。
一旦做好 AI Ready，只要選擇一個合適的通用大模型底座，就可以把 AI 引入業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn) AI 改造。
3.如何實現(xiàn) AI Ready？
最先實現(xiàn) AI Ready 的企業(yè)，已經(jīng)率先擁抱 AI 了。飛書就是其中一個代表性的工具。
安克創(chuàng)新是一家全球化的消費電子企業(yè)，有一項很重要的工作是消費者洞察。他們會把銷售過程中得到的用戶反饋收集回來，進行分類和打標簽，并把這些數(shù)據(jù)存儲在自研的 QMS 質(zhì)量管理系統(tǒng)中。
過去，要想利用這些數(shù)據(jù)反向指導(dǎo)業(yè)務(wù)，比如搞清楚消費者為什么退貨，在哪個渠道上經(jīng)常退貨等問題，需要配備一個專門的研發(fā)團隊，登錄系統(tǒng)，下載數(shù)據(jù)，制作報表。
而去年，通過飛書智能伙伴，安克創(chuàng)新正在把 QMS 系統(tǒng)進行新一輪的迭代升級，產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)團隊、客服團隊，都可以在飛書上使用直接用問答的方式進行提問，快速了解退換貨的渠道、原因、數(shù)量以及下一步的改善措施等等。
安克創(chuàng)新研發(fā)工程師 William 表示，飛書智能伙伴，讓質(zhì)量管理系統(tǒng)，變成了「質(zhì)量智庫」，“就像打個響指一樣”，這些關(guān)鍵洞察就在身邊，被真正用起來。
飛書不是唯一能做 AI 這件事的企業(yè)，但飛書的特色在于，飛書扮演的角色不僅是數(shù)字化工具，還是一個 AI 共創(chuàng)者。
飛書的定位是“AIl in One”的綜合性工作平臺。最新更新的飛書7的整體產(chǎn)品理念是“業(yè)務(wù)在手邊”，在對企業(yè)信息進行充分沉淀的基礎(chǔ)上，開放接口給第三方系統(tǒng)。
對于各個解決 to B 垂直場景數(shù)字化的企業(yè)而言，飛書“All in One”的產(chǎn)品定位正好與其產(chǎn)生互補。
新核云是一家制造業(yè)SaaS廠商，為制造業(yè)客戶提供“MES+ERP”的工廠管理系統(tǒng)，其數(shù)字化終端選擇了與飛書合作。
新核云創(chuàng)始人陶濱江曾分享與飛書合作的思考：“新核云作為垂直SaaS廠商，核心競爭力是解決制造業(yè)的業(yè)務(wù)問題，包括產(chǎn)研供銷服（生產(chǎn)、研發(fā)、供應(yīng)鏈、銷售、服務(wù)）各個環(huán)節(jié)，但并不太需要自研一個終端入口。這是選擇飛書作為數(shù)字化終端入口的重要原因?！?/p>
現(xiàn)在的一個飛書約等于“Slack+Zoom+Google Doc+Workday+Airtable+Teambition”，未來還可能繼續(xù)加，都集成在一個平臺。這使得飛書成了一個重要的管道，讓企業(yè)自然實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
另一方面，在幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化的同時，飛書智能伙伴能夠自然承接數(shù)字化的結(jié)果，幫助企業(yè)一鍵啟用 AI 。
飛書推出的智能伙伴，有知識、有記憶，有主動性，也能深入到業(yè)務(wù)中。在內(nèi)容創(chuàng)作、內(nèi)容總結(jié)、數(shù)據(jù)分析、場景構(gòu)建、系統(tǒng)搭建等業(yè)務(wù)場景，用戶均可與智能伙伴一起共事。此外，“飛書智能伙伴”作為一個開放的 AI 服務(wù)框架，企業(yè)可根據(jù)業(yè)務(wù)場景自主選擇適合的底層大模型。
據(jù)公開信息顯示，飛書智能伙伴已經(jīng)與數(shù)家企業(yè)進行了深度共創(chuàng)，除了前文提到的安克創(chuàng)新，還與元氣森林共同探索 AI 在門店管理場景提效的可能性；與企業(yè)服務(wù)公司數(shù)米科技一起利用飛書智能伙伴重塑銷售場景；與電商營銷公司追極傳媒合作，用 AI 打造高效業(yè)務(wù)流程……
相比更偏個人提效的大模型應(yīng)用，飛書智能伙伴的“企業(yè)”屬性似乎更強，可以說每一個企業(yè)場景應(yīng)用就是一個 Agent。
AI 將會是水電煤一樣的底層能力，不是所有人都要自己產(chǎn)水產(chǎn)電，而是思考如何用好它們。企業(yè)需要一個好的工具和平臺來讓自己迅速入局。飛書的特質(zhì)決定了它或許是最好的選擇之一，是打開就能用的 AI 水龍頭。（作者｜甲子光年 ?趙?。?/p>
原創(chuàng)文章，作者：陳晨，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：http://2079x.cn/article/617217.html
