AI人工智能+时代，AI能否实现降本增效？

人工智能（AI）的飞速发展，各行各业都在探讨“AI+”的未来（AI人工智能+）。AI技术的日新月异，从最初的简单自动化到现在的生成式AI，其能力不断进化。不少企业跃跃欲试，希望借助AI的力量实现降本增效，提升竞争力。然而，在实际应用中，AI真的能像想象中那样轻松地带来效益或提升效率吗？本文将结合AI实施成本、执行角色、数据依赖、安全问题以及业务集成等多个方面，客观地探讨AI在企业降本增效中的作用和挑战。

一、AI的实施本身需要大量成本：并非“随手可用”

在传统的思想中，很多企业会认为引入AI就像安装一个软件一样简单，投入一点成本就能看到效果，立即实现效率提升。但现实并非如此，AI的实施成本远比想象中高昂，主要体现在以下几个方面：

• 技术人才成本： 数据清洗、训练、部署和维护AI大模型需要专业的数据科学家、机器学习工程师、算法工程师等高薪人才。
• 数据准备成本： AI模型需要大量高质量的数据进行训练，数据的清洗、标注、整合等工作耗时耗力。
• 硬件设备成本： 训练大型AI模型需要强大的计算能力，这通常意味着需要购买或租用高性能服务器和GPU，同样如果只是部署AI大模型，要获得并发性、快速性也需要大量的硬件投入，同时AI运行硬件因为其高负载运行，其更新换代和损坏频率也非常高，一般在2-3年就会更替一篇。
• 软件工具成本： 除了AI模型本身，还需要各种辅助工具，例如数据处理平台、模型管理平台、AI+业务系统对接开发等。

因此，企业在引入AI之前，需要充分评估自身的资源和能力，避免盲目跟风，否则可能会陷入“投入巨大，回报甚微”的困境。

二、AI是执行工具：企业的主动运行和决策仍需人类

AI在很多场景下可以替代重复性、规则明确的工作，例如自动回复邮件、数据录入、按固定规则生成、分析现有数据等。但不可否认的是，AI目前仍然是一个执行工具，它无法像人类一样进行主动思考和决策。

想象一下，一个电商平台的客户服务部门，引入了AI客服机器人。机器人可以处理大部分简单的咨询问题，减轻人工客服的压力。但是，当遇到复杂、个性化的客户投诉或需求时，仍然需要人工客服介入处理，那这里就有问题了，比如：何时介入？因为机器人无法理解客户的情绪、判断问题的本质，更无法提出有效的解决方案。

AI的价值在于提升效率，解放人力，让人们能够专注于更具创造性和战略性的工作。但它不能取代人类的判断力和决策能力。

三、数据是基石：AI应用不能脱离企业核心系统

AI的应用离不开数据，没有数据，AI就如同无源之水、无本之木。更重要的是，AI应用不能脱离企业的实际运行数据和业务系统（例如ERP、进销存、CRM客户关系管理软件、IT运维系统等）。

很多企业在引入AI时，只关注了模型本身，忽略了数据的整合和利用，最终把AI部署轮落为一个聊天工具。例如，一个生产企业想要利用AI优化生产流程，但由于生产数据分散在不同的系统里，无法进行统一管理和分析，导致AI模型的训练或使用效果不佳，无法真正提升生产效率。

只有将AI应用与企业的核心业务系统紧密结合，才能充分发挥AI的价值。这意味着企业需要投入资源进行数据整合、业务系统改造和融合AI能力、数据治理、接口开发等工作。

四、闭环反馈：AI效率提升需要数据回传与业务融合

AI的效率提升并非一蹴而就，它需要一个持续学习和优化的过程。这个过程依赖于数据的闭环反馈，即AI模型的输出结果需要回传或融合到企业业务系统中，才能真正带来价值和业务提升。

举例来说，一个物流公司利用AI预测货物需求量，并据此调整库存和运输计划。如果预测结果不准确，导致库存积压或货物短缺，那么就需要将这些反馈信息回传到AI模型中，进行重新训练和优化。

只有建立起数据闭环反馈机制，才能不断提升AI模型的准确性和可靠性，最终实现企业的业务目标。

五、安全是底线：本地化部署降低隐私和数据风险

随着AI应用的普及，数据安全和隐私安全问题日益突出。尤其是在涉及敏感数据的行业，例如金融、医疗等，更需要高度重视数据安全和隐私保护。

如果AI模型将用户数据上传到云端进行训练和推理，那么就存在数据泄露的风险。为了降低这种风险，越来越多的企业选择本地化部署AI大模型，这意味着需要在企业内部搭建AI计算环境，并对数据进行加密和脱敏处理。

本地化部署虽然可以提高安全性，但也增加了实施成本和运行维护成本。因此，企业需要在安全性和成本之间找到一个平衡点。

六、AI智能体局限性：业务集成是价值体现的关键

目前流行的AI智能体概念，虽然听起来很酷炫，但其独立流程的作用局限性在于工具链的使用。例如，一个智能体可以自动生成报告，但如果报告的内容与企业的实际需求不符，或者无法及时传递给相关人员，那么它的价值就无法体现。

AI人工智能显然需要与企业的业务集成之后才可以带来效率提升和价值体现。这意味着企业需要将AI智能体嵌入到现有的业务流程中，并与其他系统进行联动。

例如，一个销售团队可以使用AI智能体自动生成销售报告，并根据报告结果调整销售策略。这时，AI智能体不仅仅是一个工具，而是成为了销售团队决策支持的重要组成部分。

七、理性看待AI的价值

综上所述，AI在企业降本增效中确实有潜力发挥作用，但并非万能灵药。企业需要理性看待AI的价值，避免盲目跟风。

以下是一些建议：

• 明确目标： 在引入AI之前，明确要解决的具体问题和期望达到的目标。比如：作为常规工具，对话，生成报告还是在特定系统中生成结构化数据（比如知识图谱管理）。
• 数据先行： 确保拥有足够高质量的数据，并建立起完善的数据管理体系。如果需要训练或微调大模型，数据是关键一环，直接影响AI大模型的效果。
• 业务集成： 将AI应用与企业的核心业务系统紧密结合，实现数据闭环反馈。现在AI都属于孤岛工具，很难与企业业务系统直接对接或嵌入，因此在AI人工智能+应用场景中，在业务系统中无感对接AI是AI人工智能+的重要发展方向，比如在CRM中，通过联系记录让AI分析和生成后续跟进方向、根据客户的购买记录生成客户后续购买能力等。
• 安全为先： 重视数据安全和隐私保护，根据实际情况选择合适的部署方式。AI的应用和训练都离不开数据，通用大模型一般是通过公开的数据训练，对于企业的私域数据则很少，比如医院的病历、片子，企业的经营数据等，然后这些数据大都是重要的隐私数据，需要进行充分的安全考虑，否则随意传入公共AI大模型，为给企业、客户带来极大的安全风险。
• 持续优化： AI模型需要持续学习和优化，才能不断提升准确性和可靠性。AI大模型微调和训练是企业部署AI的一个方向，但其成本会非常高，对预算有限的企业则不适合。
• 人才培养： 培养或引进具备AI技能的人才，为AI应用提供技术支持。

只有这样，才能真正发挥AI的价值，实现降本增效，提升企业竞争力。 “AI+”时代，并非简单的技术堆砌，而是需要企业与AI深度融合，实现企业业务系统的无感AI人工智能+能力，共同创造新的价值。