IBM专家观点：企业需破除AI应用迷思，“与数据对话“将重塑企业运营模式

近日，世界物联网500强峰会在北京成功举行。本次峰会围绕"智联世界 共赢未来"主题，举行了开幕式、500强企业论坛、国际合作论坛、发布2024世界物联网500强排行榜等活动。IBM大中华区数据与人工智能技术总监刘胜利应邀参会，并在"500强企业论坛"环节与企业代表围绕对物联网数字经济的新观点、物联网与数字经济的关系等话题展开讨论。

刘胜利表示，在物联网乃至更广泛的应用场景中，企业已经在积极地落地人工智能技术，但存在模型太少、越大越好、开箱即用等"迷思"。以AI助理为例，企业在现阶段的交互形式仍以"与应用对话"为主，未来企业是否具备"与数据直接对话"的能力，将成为降本增效、提升竞争力的关键。他认为，不论现在的行业竞争有多"卷"，我们应该相信，科技能为人类创造美好的生活和未来。

此外，IBM入选了大会发布的"2024世界物联网500强排行榜"，并在"金榜百强"名单中位列第十一位。

以下是他的发言节选（部分内容经重新编辑）：

AI应用的三个迷思：模型太少、越大越好、开箱即用

IBM是一家历史超过113年的老牌IT公司，在上个世纪90年代之前，IBM的发展史可以说就是计算机的发展史。今天的IBM是一家专注混合云和人工智能（AI）的科技公司，我们非常专注于这两项创新技术的落地。

这两年，关于生成式AI、大语言模型的讨论在全球非常火热，大家似乎没有看到IBM在这条赛道上特别"卷"。实际上，我们在全球已经扎扎实实地做了很多工作，尤其是大模型在企业落地等方面。

这也引出了我今天要分享的第一个观察：企业不需要"卷"大模型，现在的大模型不是不够用了，而是太多了；企业投入的大量时间其实是在选模型上。以HuggingFace开源平台为例，它已经有70多万个开源模型，目前足够用了。

第二，大家都很关注支持ChatGPT的那些超大语言模型，但是对于多数企业来说，使用的模型参数通常在1B到70B之间，就足够确保成本可控、性能达标。超大模型既无必要，成本也非常高。

第三，当企业选好了大模型，在部署时会发现，与自身业务的匹配度往往低于60分（满分100分），在某些场景下连30分都达不到。IBM在全球包括中国市场的大量实践和落地案例，就是在帮助企业选好模型、选对场景，把30分提高到80到100分的区间。

"与数据对话"将重塑企业运营模式

在中国市场，IBM在过去的七八年时间里，服务了大量的智能制造企业，包括汽车制造、新能源等行业的头部客户。我基于与一些客户高层交流的经验，分享两个观点：

第一，今天的先进制造企业还在谈"无人工厂"等概念，但是在不久的将来，我们将迎来"无人管理"或者"更少人管理"的企业。所谓的"无人管理"并不是不需要人，而是将人从重复性、事务性的工作中解放出来，专注于更具创造性的工作。以IBM为例，我们已经在使用 watsonx等AI 技术，加速实现HR、IT、供应链、内部运营等不同业务领域的智能化和自动化。

第二，"与数据对话"将帮助企业实现"无人管理"。我最近和国内某车企客户交流时，共同畅想了一个直接"与数据对话"的情景，而不是传统意义上的"与应用对话"：某销售负责人借助AI工具，对过去几天的销售数据提问"车型A过去三天在北京地区的销量趋势""为什么会发生这样的变化""企业应该采用怎样的行动"。换句话说，不仅可以查到发生了什么，还可以找出发生的原因，并规划下一步的行动。

过去，这些工作依赖大量的白领"知识工人"。今天，这些知识正在被AI快速学习，并以更加精准、高效的方式完成。比如，借助最新发布的IBM watsonx BI Assistant，我们可以和数据直接对话，不需要写程序。专业人员的不断提问可以帮助AI持续学习，变得更专业；专业人员也可以在对话过程中提高自己，掌握和AI对话的更多技巧。

企业级AI Assistant的未来：从助手到主角

今天企业的IT系统，基本还是基于"用户界面+逻辑+数据"的架构构建。从"与数据对话"的场景来看，我认为逻辑和流程的部分会逐渐"AI化"。目前，AI在企业IT系统中更多扮演助手（assistant）的角色，而在不久的未来，"助手"将变成"主角"。

不论现在的行业竞争有多"卷"，我们应该相信，科技能为人类创造美好的生活和未来。IBM也愿意和更多的中国企业沟通，共同探索提升竞争力的新技术、新模式。