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当前AI大模型在企业管理软件中的实际应用还远未达到革命性变革的程度,更多是改良性质的尝试。 核心内容: 1. AI大模型在企业管理软件中的常见应用场景分析 2. 对现有企业管理软件实践价值的评估与思考 3. AI技术在企业管理软件领域的发展潜力与挑战
自从AI大模型前年开始火起来,企业管理软件公司如果不跟AI 大模型扯上点边,似乎就要落伍于时代了;另一方面,就连微软CEO 也公开PUA传统企业应用软件厂商,再不上AI 的车,你们就完蛋了。
那么实际情况究竟如何呢?
在过去这大半年,我受多家企业管理软件 (即ERP、HCM、CRM、PLM等类型软件产品)公司邀请,评估其基于人工智能大语言模型的应用创新。
这些公司有国际头部厂商,也有国内头部厂商,有传统国际大厂出来的、产品经验丰富的创业团队,也有从来没干过企业应用软件、出于对ToB 行业的兴趣进到这个跑道的技术创业者。
我看完各种Demo 后,对这些企业老板直接说了我的结论:
从企业实际应用的角度,你们产品的优势还是基于对业务最佳实践的提炼(或者对国外领先软件的像素级替代);
而目前这些AI产品的实用价值,基本上都是噱头。
通过这些评估鉴赏,我观察到国内外企业管理软件的AI 产品,主要有这样一些智能应用场景:
一、最终用户(业务用户)端:
1、知识查询:
用户在操作业务时,可以利用自然语言通过跟智能体聊天的方式,来查询企业知识库的相关内容
2、数据查询:
基于自然语言对话的“问数”是最常提供的场景,AI 对于复杂业务问题的理解还存在不足,而且企业管理软件的“问数”如果不是基于独立的数据平台,可能在生产环境下还有性能问题
3、调用功能:
取决于软件的底层架构,对那些业务能力服务化做得比较好、软件架构现代化特性比较强的产品,可以直接调用原子化的能力,并且对这些能力进行组合;而那些本身架构较老,业务能力未实现充分解耦的软件,则是用大模型对用户实现功能界面的导航。
4、文档理解和生成:
可以利用大模型对业务流程中涉及的销售文本、采购合同、报表附注等进行阅读理解,发现风险、合规等问题,或者整合系统结构化数据来生成这类文档;
5、系统功能解释:
相当于在线帮助文档,解释系统的数据、流程、功能的含义;从我观察到的实际情况来看,大模型生成的文字比较啰嗦,针对性也不强。
二、专业用户(实施顾问)端:
1、生成数据模型和表单:
相当于前些年开始热门起来的“低代码”工具的AI 升级版,用自然语言来生成数据、表单、流程这些业务对象。
2、生成业务逻辑的软件代码:
系统要实现各种复杂的业务逻辑,传统国外高端软件由于底层数据模型很强大,可以通过简单“配置”来实现,对那些用配置无法实现的复杂逻辑或者功能增强,就需要写软件代码;而相对来说数据模型较弱的国内软件或者新创软件,在实施中,就需要大量的写代码的工作。我观察到一些新创国内软件,可以根据用户(即实施顾问)的提示词,用大模型来生成算法、流程的脚本代码,提高写代码的效率。
3、生成前端用户界面:
大模型可以根据实施顾问的提示词,来快速生成前端,并实现和后端服务的对接。
以上这些应用不能说不好、不创新,但是我始终觉得这些并没有给企业管理软件带来革命性的变化。就我自己过去做实施顾问的体验,这些 AI 就像玩具一样,并不能提高实施的效率——本来企业管理信息系统的实施,技术工作只占很小的部分,主要都是在人际互动上。
对企业管理软件的这些AI大模型应用,我的感觉有点像能认识鸡翅的AI 烤箱,它能用人工智能认出放在烤盘上面的食材是12 个鸡翅,并且自动设置烤制温度和时间:
你说它不创新吗?显然它还是有够创新!
你会买这种烤箱吗?反正我购买烤箱,并没有这个需求。
鸡翅的实际材质很多变——鸡种、温度、产地等等,所以AI 即使认出是十二个鸡翅,烤制效果好是多半分钟还是少半分钟,其实这个烤箱并不能掌握准确。
所以,我觉得这个能认鸡翅的AI 烤箱,应该有一批确实具有需求的目标客群,例如盲人?? ,但是,这并不是烤箱的革命。
回到一个本质的问题,企业管理软件究竟有多需要AI?
“企业管理软件”的本质是用信息技术、计算机,来解决企业的管理问题,即:了解业务准确的信息,做出准确的决策,提高业务流程的效率。
信息技术在企业管理里有三个作用:
一、智能:认知环境动态、做出行动决策、产生行为反馈
二、记录:产生数据,并处理为业务信息
三、行动:根据智能,完成特定的任务,并生成数据
然而企业管理如果自身都没把流程搞好,数据不准,那么人工智能就毫无意义,我这个视频讲了这个观点:
53AI,企业落地大模型首选服务商
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