如何讓AI從試點走向規模應用，真正惠及企業

北京2024年6月19日/美通社/ -- 匯聚全球5000多位商業、技術領導人，以及IBM行業客戶、合作伙伴的IBM THINK大會，兩周前在美國波士頓結束。本文將本次為期四天大會的核心內容總結為"六大啟示"，來回答大家廣泛關心的‘AI現在與未來朝什么方向發展？'，‘如何讓企業真正從生成式AI中獲益？'兩大問題，希望幫助企業近距離了解，AI從‘創新技術'走向‘商業價值'的切實方法和有效實踐。

啟示一、"AI從試點走向規模應用"的拐點已經來臨！

IBM 董事長兼首席執行官Arvind Krishna表示：企業廣泛采用人工智能的時代已經到來，是時候讓AI從企業內部的小型實驗試點轉向大規模實施。在整個企業范疇，系統地注入和規模化部署人工智能技術，把技術的進步落實到賦能業務與商業價值之上。

Arvind談到，混合云、AI和量子計算等技術經過多年發展日益成熟，達到了通過自動化、規模化可提高生產力并拉動企業業務成長的程度。到2030年，這一輪人工智能創新有望每年為各行業帶來約 4萬億美元的經濟效益。IBM設計推出的新一代AI與數據平臺watsonx 就是為支持企業解鎖技術價值，現在就以可信、靈活、安全的方式加速構建企業AI核心生產力。

Arvind也分享了AI走向規模化應用的趨勢和路徑，并指出"我們將第一次擁有真正增強人類且同我們一道工作的助手"。從數以千計進展中的項目可看出，目前企業嘗試集中在三個領域——重塑客戶服務、代碼現代化，和工作流程自動化。他對客戶和合作伙伴的實踐做了介紹，說明企業如何使用 watsonx 技術擴展其生成式AI項目，以最大化投資回報率。例如，歐洲一家電信商使用watsonx月均處理80萬次客服來電，平均客戶反饋時間減少30%，客戶滿意度提升40%。IBM自身的人力資源工作方面，當前95%的查詢需求都已交由AI和自動化技術驅動的"數字勞動力"來解決。如業界共識所講的那樣，"這不是技術上的投入而是通過使用它獲得價值"。

【每隔50年，就有一種基礎性技術出現，幫助世界真正改變。從蒸汽機、電、到互聯網，現在是生成式AI時代！規模化應用AI建設企業核心生產力，真正惠及企業發展！】

啟示二、以最廣泛的模型靈活性降低AI部署門檻，滿足企業級業務需求

面向普通消費者的通用型AI，或者在企業中做零星試點是一回事，戰略性地在整個企業內部規模化應用AI完全是另一回事。

IBM 軟件產品高級副總裁 Dinesh Nirmal與IBM數據和人工智能產品管理總經理Ritika Gunnar分享了過去一年中，IBM如何進一步發展和完善watsonx平臺，滿足客戶特定業務需求，完成從實驗走向生產的跨越，其中包括：為企業提供市場上最廣泛的模型靈活性以加速企業采用AI；簡化數據訪問，方便企業調用數據，訓練和調優模型，實現定制化的生成式 AI；幫助企業治理和管理AI，并滿足眾多新興人工智能法規的合規要求。

IBM認為，模型并非越大越好，模型的本質是數據的表達，重要的是可信、精準，是將企業數據充分利用起來，滿足特定業務需求。IBM針對不同場景給出不同大小的模型，方便企業向模型中添加自身的數據和技能、調優模型，將自身的數據價值發揮到最大。同時，IBM和紅帽創新革命性推出InstructLab開源項目借由這個大規模模型對齊技術將企業數據透明地放在大模型中，自動生成放大企業數據，微調適配行業、企業場景。同時，watsonx 三件套包括watsonx.data, watsonx.governance, 有一整套涵蓋高效數據處理和數據治理的體系，保障企業更有信心使用自身數據來構建有保護的、準確、可信的AI應用程序。

如今，80%以上的組織都在采用多模型策略，為特定用例選擇合適的模型。IBM的目標是提供市場上最廣泛的模型靈活性。在IBM的模型庫中，既有 IBM自身的基礎模型，也有來自第三方的各類商業和開源模型，這個模型庫仍在持續擴大中。例如：THINK大會上，IBM宣布計劃與 Mistral AI 建立新的戰略合作伙伴關系，將其最新的商業模型引入 watsonx 平臺；同時，也在與領先的軟件公司合作，將 watsonx 的功能嵌入其技術解決方案，并通過 IBM 咨詢服務為企業業務轉型提供支持。截止目前，IBM已宣布將watsonx引入AWS、Adobe Experience Platform和Microsoft Azure等平臺。

【這是生成式AI的世紀！選擇一個可信的基礎模型，將‘企業知識'融入其中，再部署、擴展并使用屬于‘自己的AI'實現企業生產力的真正提升！】

啟示三、AI驅動的自動化，將成為企業技術和運營的中樞系統！

現在，企業的實際情況是要管理多個云環境（公共云和私有云）和平均大約1,000個應用程序。預計到 2028年，生成式 AI 將驅動多達 10億個新增應用程序，每個新應用程序都會帶來大量數據、數百個依賴關系、復雜的互連性和各類管理工具。加上日益增長中的IT環境復雜性，以及數據停留在不同的地方所帶來的有效及時管理的缺失……企業不得不面對效率低下，資源浪費的困境，更面臨潛在風險的隨時挑戰。這些日益顯著的矛盾和問題，是否有解？

IBM高級副總裁、軟件業務負責人和首席商務官Rob Thomas給出了答案——人工智能驅動的自動化。IBM 通過提供一系列 AI 驅動的自動化功能幫助企業應對這些挑戰，讓首席信息官能夠從自主管理 IT 環境轉變為 AI 驅動的預測性自動化管理，這將成為幫助企業提升基礎設施速度、性能、可擴展性、安全性與成本效益的重要手段。

在此次IBM THINK大會上，IBM預告了一款名為IBM Concert自動化產品，它由watsonx驅動，使用 AI 來了解應用程序生命周期，提供 360 度運營視圖，跨不同環境和工具集解釋復雜數據。它可在企業多個應用程序產品中提供生成式 AI 驅動的洞察力，識別并預測問題的同時提供解決問題的建議，也可觸發自動化操作來改進關鍵業務應用。IBM Concert將幫助企業深入了解應用程序實際運行情況，減少復雜性并簡化運營，讓業務創新更具彈性和成本效益，IT 運營更自主，員工也獲得解放。

【以生成式AI驅動的自動化支持企業掌控運營的時代已經到來！】

啟示四、借助量身訂制的AI助手，規模化提升企業生產力

AI助手已成為提高員工和企業生產力的重要方式，但AI助手一定要是通用的嗎？IBM 軟件產品管理和增長高級副總裁Kareem Yusuf在THINK大會上回應了這個問題。開始時，可以是通用助手的，但隨著AI廣泛深入地應用于企業，人工智能助手應該是針對特定用例量身定制的，并執行企業內非常具體的任務。事實也證明了這一觀點。

IBM 商業價值研究院最新發布的年度 CEO 調研報告顯示，與同行相比，處于生成式 AI 前沿、以數據驅動創新的公司年凈利潤要高出 72%，年收入增長高出 17%。實現這些收益的關鍵一步就是采用針對業務量身定制的 AI 助手。

通過部署人工智能助手，企業可以利用自然語言理解和機器學習技術自動化業務流程，將各種數據轉化為個性化的見解和及時的自動化操作，從而為團隊提供所需的專業知識，達成更高水平的績效，包括更快回應和解決客服問題，提高開發人員工作效率等。

IBM即將對其watsonx Assistant產品線進行更新和升級，包括年內推出的watsonx Assistant for Z，一款基于AI的編碼助手，旨在加快大型主機應用的應用生命周期，利用生成式 AI 和自動化功能推動應用現代化。今年晚些時候，IBM 也將針對企業 Java 應用程序推出watsonx Code Assistant。這兩款產品都是滿足量身定制的特定工作的AI助手。

IBM的AI不為‘炫技'，只為盡快落地到企業的真實業務場景中，帶來實際的商業價值。在今年的THINK大會現場，有另一款今年即將發布的AI助手產品IBM watsonx BI Assistant吸引了相當多參會者的關注。有了該產品，企業不需要花很多時間、資源和人力，就可輕松擁有滿足自身業務需求的智能對答BI系統，這正是當下不少企業迫切需要的。

IBM還將推出名為watsonx Orchestrate 的新功能，幫助客戶跨領域構建自己的 AI 助手，它使用生成式人工智能，通過簡單的低代碼體驗創建AI助手，幫助企業以可重復的方式在廣泛的業務流程和行業中快速構建自身業務需要的AI助手。

【這是企業以生成式AI助手改變工作的完成方式，并大幅提升生產力的時代！】

啟示五、混合云與AI相輔相成，鋪就企業級AI創新之路

人們習慣將混合云和AI看成兩個獨立的概念，其實它們是一枚硬幣的兩面，它們都與數據有關。IBM 基礎設施高級副總裁Ric Lewis在THINK大會上分享了這樣的觀點。在他看來，混合云可以受益于人工智能，人工智能也可以受益于混合云，二者相輔相成。

隨著人工智能的普及，數據量繼續呈指數級增長，未來5 年內存儲的數據總量將增長 250% 以上。企業必須利用這些數據來訓練、測試和完善人工智能，但在此過程中也必須優先考慮治理和安全問題。將企業就緒的數據和人工智能平臺IBM watsonx 與 Red Hat OpenShift 和 IBM 基礎架構解決方案相結合，幫助企業在不影響性能的情況下管理并保護其數據和人工智能模型。

Ric與IBM 咨詢高級副總裁兼首席運營官Mohamad Ali談到，當涉及到如何最大限度地利用生成式人工智能項目所使用的數據時，企業希望采用一種有計劃的方法。客戶實例表明，大多數公司數據通常存儲在本地，有時在企業內部、邊緣、私有云或公共云中。為了使他們的生成式人工智能計劃取得成功，他們需要能夠隨時隨地訪問和使用所有這些數據。這意味著要選擇能在混合云環境中良好運行的平臺，如OpenShift、watsonx 和新發布的IBM Concert，混合設計方法成為擴展和部署AI工作流的企業所的首選 IT 架構。

更加形象地理解，混合云架構如同一個人的健康體魄，企業級AI與數據平臺watsonx是智慧的大腦，自動化平臺IBM Concert 則是靈活的手腳。當一個企業擁有了這三個核心平臺能力，就會步入敏捷的業務價值創造狀態。"

【"客戶要去哪里，IBM的AI同樣會出現在那里！"】

啟示六、企業級AI應用的未來在‘開放'和‘開源'

人工智能的未來是開放、開源的。在THINK開幕式上，Arvind分享了IBM投資、建設和貢獻開源 AI 社區的計劃，并將其作為 IBM 戰略的核心，同時強調任何技術要想獲得快速發展和普及，必須兼顧三點：競爭、創新和安全，開源是實現這三點的絕佳途徑。借助開放社區的力量，企業可以選擇和整合符合業務需求的開源模型、專有模型，或者自建模型，以恰當的成本獲得最大的業務價值。

IBM堅信要將開放創新的精神引入 AI，希望借助開源的力量，在AI領域取得像 Linux 和 OpenShift 那樣的成功。IBM 高級副總裁兼研究總監Dario Gil博士指出IBM基礎模型的兩個關鍵更新：Granite 模型系列的開源，以及用于大規模對齊及微調基礎模型的開源項目 InstructLab 的推出。

通過開源Granite基礎模型，我們可以根據不同的企業用例對模型進行更大程度的定制和調整，從而提高整體效率和有效性。Granite代碼模型在許多行業基準測試中都勝過更大的代碼模型，借助開源的資源，它們還將得到進一步改進。

為了向模型添加知識和技能，我們需要一種方法來教授它們，而InstructLab 可以讓用戶利用特定領域的知識和技能來調教模型。Dario以 IBM watsonx Code Assistant for Z 為例，介紹了該AI助手使用 InstructLab 對 COBOL 編程語言轉Java進行訓練相較傳統方法訓練，原來9個月、14次迭代的過程減少為1周、1次迭代，通過這一方法，代碼轉化能力提升20%。

【IBM與您攜手，以開放與創新打開通向未來的AI之門！】

THINK2024已順利落下帷幕，然而，THINK不停歇，創新無止境。IBM將依托業界領先的混合云平臺OpenShift、企業就緒的數據與AI平臺watsonx，憑借IBM咨詢+IBM科技的ONE IBM提供的從頂層設計、數據治理到底層架構的全棧能力，以及遍布全球的合作伙伴生態，幫助各行各業的中國企業打通從試驗到擴展的 AI 應用之旅，實現生產力和效益的真正提升。

審核編輯 黃宇