當(dāng)前AI很火，但對(duì)于企業(yè)應(yīng)用而言，特別是傳統(tǒng)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)想通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)降本增效的需要冷靜的思考，并非引進(jìn)技術(shù)那么簡(jiǎn)單，AI技術(shù)的背后是對(duì)企業(yè)管理的深刻變革。AI并非利器，而是一面照妖鏡，能照出企業(yè)管理的漏洞與不足。當(dāng)前很多企業(yè)都在嘗試引進(jìn)AI技術(shù)，但又很謹(jǐn)慎，一時(shí)難以找到合適的切入點(diǎn)與落地場(chǎng)景，于是知識(shí)庫(kù)程成了熱門(mén)選擇。

企業(yè)為什么熱衷于AI知識(shí)庫(kù)建設(shè)

1.場(chǎng)景單一，易于落地，門(mén)檻低，建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)低；2.知識(shí)文檔便于整合，提升效率；3.訓(xùn)練成本低、相對(duì)可控，風(fēng)險(xiǎn)較小；4.更重要的是，知識(shí)庫(kù)搭建周期短可以快速、直觀的展示AI價(jià)值，增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)信心，逐步推動(dòng)企業(yè)整體數(shù)字化進(jìn)程。所以從老楊接觸過(guò)的企業(yè)來(lái)看，做AI項(xiàng)目知識(shí)庫(kù)是首選，被戲稱(chēng)為“萬(wàn)金油”，通過(guò)知識(shí)庫(kù)項(xiàng)目的建設(shè)可積累經(jīng)驗(yàn)，為逐步拓展AI應(yīng)用范圍打下良好的基礎(chǔ)。

搭建AI知識(shí)庫(kù)簡(jiǎn)單嗎？

有資料就能解決一切問(wèn)題嗎？顯然不是。首先需確定搭建何種業(yè)務(wù)類(lèi)型的知識(shí)庫(kù)，明確業(yè)務(wù)需求，避免盲目投入資源；其次搭建AI知識(shí)庫(kù)需細(xì)致梳理企業(yè)知識(shí)體系，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與結(jié)構(gòu)化處理，而非簡(jiǎn)單堆砌資料那般簡(jiǎn)單；最關(guān)鍵的是涉及數(shù)據(jù)安全還得需要一個(gè)平臺(tái)來(lái)進(jìn)行功能及權(quán)限配置，而非接入大模型便萬(wàn)事大吉。平臺(tái)需具備靈活性和擴(kuò)展性，以適應(yīng)企業(yè)不斷變化的需求，同時(shí)保障數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。此外，最重要的是模型的訓(xùn)練需結(jié)合企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行精細(xì)調(diào)優(yōu)，確保模型準(zhǔn)確性和實(shí)用性，還有最不容忽視的是AI知識(shí)庫(kù)需要不斷的優(yōu)化和迭代，是一個(gè)長(zhǎng)期的持續(xù)的過(guò)程。

做AI知識(shí)庫(kù)最擔(dān)心的是什么？

很多企業(yè)知識(shí)庫(kù)搭建完成了，卻面臨如下問(wèn)題：第一，知識(shí)庫(kù)內(nèi)容更新不及時(shí)，導(dǎo)致信息滯后；第二，知識(shí)庫(kù)使用率低，員工缺乏積極性；第三，知識(shí)庫(kù)與實(shí)際業(yè)務(wù)脫節(jié)，無(wú)法解決實(shí)際問(wèn)題；第四，AI幻覺(jué)導(dǎo)致生成錯(cuò)誤信息，存在誤導(dǎo)行為；以上這些這些行為將直接導(dǎo)致知識(shí)庫(kù)效能低下，特別是員工使用率低，讓知識(shí)庫(kù)淪為昂貴的擺設(shè)，這種投入與產(chǎn)出極不成比例，不僅浪費(fèi)資源，更打擊團(tuán)隊(duì)對(duì)AI的信心，最終影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體進(jìn)程。因此，某企業(yè)信息部門(mén)部門(mén)技術(shù)負(fù)責(zé)人直言不諱的指出：用AI搞企業(yè)知識(shí)庫(kù)真的是一個(gè)偽需求！

知識(shí)庫(kù)真的是企業(yè)的偽需求嗎？

老楊認(rèn)為如果為了AI而AI，搞一個(gè)知識(shí)庫(kù)來(lái)應(yīng)付上級(jí)檢查或跟風(fēng)潮流，那無(wú)疑是偽需求。老楊在群內(nèi)經(jīng)常看到一些企業(yè)信息部門(mén)的負(fù)責(zé)人在抱怨做了AI知識(shí)庫(kù)卻無(wú)用武之地，比如做了AI應(yīng)用系統(tǒng)的問(wèn)答，但業(yè)務(wù)部門(mén)有了問(wèn)題依然是電話或者微信聯(lián)系，根本不使用知識(shí)庫(kù)，原因很簡(jiǎn)單：操作太麻煩，還不如打個(gè)電話解決問(wèn)題更便捷。所以老楊認(rèn)為，AI知識(shí)庫(kù)的價(jià)值在于真正解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，而非形式主義。所以企業(yè)選擇AI場(chǎng)景應(yīng)遵循“三高原則”：高頻、高價(jià)值、高復(fù)雜度，選擇那些日常業(yè)務(wù)中頻繁出現(xiàn)、對(duì)企業(yè)價(jià)值重大且處理過(guò)程復(fù)雜的場(chǎng)景。而員工的工作習(xí)慣需要的是轉(zhuǎn)變和培養(yǎng)，首先需要轉(zhuǎn)變的便是AI思維，從傳統(tǒng)工作到AI模式的思維轉(zhuǎn)變，如果企業(yè)員工還用傳統(tǒng)思維還使用AI工具，無(wú)異于將知識(shí)庫(kù)視為“百度”，只會(huì)搜索而不深入應(yīng)用，難以發(fā)揮其真正價(jià)值。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)必須要知道的是AI的核心優(yōu)勢(shì)的創(chuàng)新與高效，而非簡(jiǎn)單的信息檢索。

企業(yè)不要為了AI而AI

企業(yè)應(yīng)將AI視為提升效率、優(yōu)化流程的工具，而非“裁人”的利器，只有真正理解AI的價(jià)值，將其融入業(yè)務(wù)流程，才能最大化其效能。可惜的是大部分傳統(tǒng)企業(yè)對(duì)AI的理解仍留在“降本增效”，要知道技術(shù)是冰冷的，雖然AI能在一定程度上提升效率，但人的經(jīng)驗(yàn)與智慧才是難以復(fù)制的，技術(shù)與人性的結(jié)合才是企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。比如，現(xiàn)在很多企業(yè)利用了AI人工客服來(lái)處理常見(jiàn)問(wèn)題，但客戶滿意度并未顯著提升，原因在于AI缺乏人情味，無(wú)法理解客戶的情感需求，在與很多行業(yè)朋友交流后發(fā)現(xiàn)大家都很討厭AI客服，那種機(jī)械式的回復(fù)常常讓大家火大，最后怎么辦？只能把這個(gè)商家拉黑，徹底斷了合作。企業(yè)利用AI人工客服從表面看看似解放了人工，節(jié)省了成本，實(shí)則因缺乏情感連接，失去了客戶。因?yàn)榇蟛糠值钠髽I(yè)之所以引進(jìn)AI客服，表面上看是為了提升效率，改善服務(wù)體驗(yàn)，其實(shí)真正目的就是為了干掉人工客服，降低人工成本，這種以“砍人工”“降本”為目的的項(xiàng)目，后期也會(huì)缺乏持續(xù)運(yùn)維及優(yōu)化過(guò)程，因?yàn)槎家ㄥX(qián)，所以這一步直接省略，也節(jié)省了成本，這就是導(dǎo)致所謂的人工智能客服變成了“人工智障”。因此企業(yè)在AI技術(shù)的利用上還是要綜合體系化考慮，不能只追求短期效益，而忽視長(zhǎng)期價(jià)值。當(dāng)前AI在企業(yè)的定位應(yīng)該是輔助工具而非完全替代。企業(yè)應(yīng)深入挖掘AI在提升服務(wù)質(zhì)量、增強(qiáng)客戶粘性方面的潛力，而非僅限于成本削減。AI知識(shí)庫(kù)在一定程度上可以提升工作效率，但前提是應(yīng)用場(chǎng)景的選擇必須精準(zhǔn)，貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，避免盲目堆砌技術(shù)。如果只是為了完成任務(wù)而做的形式主義，不僅無(wú)法實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果，反而可能適得其反，增加員工負(fù)擔(dān)，那就是一個(gè)偽需求。那么你認(rèn)為你所在的企業(yè)正在做的AI知識(shí)庫(kù)是偽需求還是真正的業(yè)務(wù)賦能？