本次圆桌论坛讨论摘要如下:
“作为 CIO,也就是 AI 落地的第一责任人,不仅承担着推动创新的重任,也承受着极大的压力和风险。AI 落地可以从以下三个维度展开:技术范式、业务模式与管理模式。技术层面需要不断演进,近几年大模型的进展就大有成效;而业务模式方面,则需要与具体行业深度融合,识别企业自身的价值链;但最容易被忽略、却至关重要的,是管理模式的变革——即如何将 AI 工具有效管理、落地到组织中。”
“在拥有超 500 名销售人员的组织中,AI 的应用要围绕‘客户共生、价值共创’展开,最终服务于一线优秀销售群体,成为他们提效增值的工具与助力。真正具备成长性的销售人员,不仅依赖静态知识积累,更关键在于能否在 AI 带来的海量场景与知识环境中灵活应对,不断提升服务客户的能力。”
不论是从技术维度、业务维度还是管理维度,对于 AI 在企业中成功落地的路径,都是一项复杂的系统工程:
“数据治理与知识治理,是当前最大的挑战之一。以销售场景为例,‘解决方案’这一概念如果没有统一标准,各业务部门很容易自说自话。有人认为有 PPT 就算有解决方案,有人认为要有代码或成功案例才可以。如果企业内部没有达成共识,就会造成资源分散、方向模糊,AI想要真正提效也就无从谈起。
另一个现实挑战在于,AI 项目与传统项目落地路径完全不同。传统信息系统上线即见效,而 AI 系统往往需要时间积累数据与知识,在初期甚至会对业务带来额外的负担。我们必须保持耐心,AI 系统的成效通常是一个指数级的曲线,需要有一个逐步增长的过程,这就要求管理者具备清晰的预期管理能力。”
“大数据丰富,但洞见稀缺。在 AI 还不够成熟的阶段,进行个性化的的定制,即通过‘人工+智能’的方式来推进 AI 在企业中的落地,或许是当下最可行的方案。尽管挑战存在,但未来仍值得期待。”
“通用人工智能的基础能力在未来几年还有巨大的跨越空间,现阶段不过是‘开始’,远非‘终局’。
首先,营销、管理等业务过程的‘行为-过程-结果’三要素将变得更加可量化,AI 将使企业能更加清晰地追踪业务路径、分析绩效归因。CRM 系统的价值也不再模糊,而是可以有据可依地验证‘创造了什么价值’。
在此基础上,企业软件也将发生跃迁:从‘ SaaS 软件’走向‘商业软件’,即不仅提供功能服务,更直接参与和影响业务结果,‘甲乙双方的价值实现将真正双赢’,这是我对未来最大的期待。”
“然而,面对 AI 技术门槛‘高又不高’的现实,我确实心存忧虑。曾经以为‘满园春色属于自己’,但如今发现竞争者众多、技术创业门槛降低,这让原本心怀希望的企业也感到一丝‘恐惧’。因此,作为一个 CRM 系统的使用者,应当抓住适配企业自身的‘突破点’,找到最适合落地的场景,不盲目追求热点,而是结合组织发展实际需求,扎实推进。
此外,AI 和各类工具可以提升效率、复制知识,但销售团队与客户之间的信任与共创价值,是无法被算法所取代的。这种‘细水长流‘的关系,需要人类智慧与情感的深度参与。”
“在未来的一两年内,AI 与人工的协同工作将成为常态。神州数码在也身体力行进行着 AI 应用的实践,例如‘神州问学’平台,该平台能够帮助企业更容易地使用 AI 技术,实现私有化的大模型能力赋能。未来三到五年,AI 在 B 端市场的数据价值挖掘将带来生产力的大幅提升,推动企业实现更高质量的发展。
随着 AI 与人工协作趋势日益明确,企业应思考如何通过私有化大模型与平台能力,帮助员工快速上手、持续提效。“
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