AI擅长应用的场景的特征
未来是AI的时代，在未来的时代，我说要All in AI。那么我们可以在哪些场景里面，把AI的能力应用起来呢？
数据密集型: 自动化处理和分析大量数据的场景，比如传感器数据分析、质量控制和市场趋势预测。
模式识别: 需要从数据中识别复杂模式和趋势的场景，比如故障诊断和预测性维护。
标准化流程: 有明确和重复性流程的场景，这使得AI可以通过学习最佳实践来优化这些流程，如生产线的自动化。
复杂决策: 需要考虑多个变量和可能性的决策制定场景，比如供应链管理和产品设计优化。
实时分析与响应: 需要快速响应的场景，AI可以提供即时分析和决策支持，如自动驾驶和安全监控系统。
客户交互: 需要个性化和自然语言理解的客户服务场景，如客户支持和个性化营销。
在具有这些特征的场景中，AI可以发挥特别大的价值，具体原因包括：
- 效率提升: AI可以快速处理和分析巨量数据，比人工更快、更精确，特别是在数据密集型场景中。
减少人为错误: 通过自动化标准化流程，AI减少了因人为失误导致的错误。 - 复杂问题解决: AI能处理大量的变量和数据，解决复杂决策问题，这对于人类来说可能太复杂或花费时间太长。
- 持续运行: AI系统可以24/7不间断运行，不受传统工作时间或生理限制的影响，特别适合需要实时分析与响应的场景。
个性化服务: AI可以学习用户的偏好和行为，提供更加个性化的服务和产品，满足客户交互的需要。 - 自我优化: AI系统可以从经验中学习，不断调整和优化自己的性能和决策。
2023-2024的跨年演讲，罗振宇也讲了一段关于AI的论述。AI就像是一群无限数量的大学生，真正挑战的是你能指挥多少这样的大学生做事，把事情分解下去并得到可控结果的能力。
当然比较关键的要素还有一个，就是AI这玩意太费钱了，难度不在技术，在找场景。故事是这样的：
- 如果是公域的知识，AI可以做得很好，因为搞模型的人能拿到数据，可以随意调模型
- 如果是私域的信息，那么，企业往往不愿意把知识贡献出来，有很多知识产权、保密的顾虑
- 既然如此，那就要本地化部署
- 可配置可用的模型，XXB级别的，1台八卡还不太够，来三台就六百万了，再加上AIOPS的平台，千万起步
- 如果你的场景，只是替代几个人工，那这个故事不用讲了，让老板掏钱的时候一准被打回来
企业信息系统建设的代际演进
企业信息系统建设的代际演进可以被看作是一场向高度集成和智能化攀登的旅程，这个旅程可以分为几个层级。
第一代：单体系统阶段
• 层级：基础数据集成
• 特点：
￮ 实现企业内部财务、物流、生产等核心业务的信息化
￮ 数据集中管理，支持基本的业务流程自动化
￮ 为企业提供了一致的操作界面和数据存储系统
第二代：云原生时代
• 层级：服务和平台化
• 特点：
￮ 采用分层架构，将服务集成到统一的中台，摒弃烟囱式系统
￮ 实现前后端分离，提供更灵活的服务开发、部署和维护
￮ 云技术成为标配，提高资源利用率和系统可扩展性
￮ 约一半的企业完成了这一转型，建立起更现代化的架构
第三代：AI集成
• 层级：智能化与知识图谱
• 特点：
￮ 在前端和数字化层之间构建AI中台，新长出来的也可以叫做模型层
￮ 集成微调和预训练的AI模型，如大型模型、NLP等，实现深度学习和自然语言处理
￮ 数据层升级为数据+知识层，整合结构化和非结构化信息
￮ 强调高质量知识的获取效率，帮助企业员工快速获取和加工知识
￮ AIOPS成为企业运维的新范式
￮ 在这个阶段的后面，可以展望到多端多模态的交互新形态，重构人机交互方式
企业业务活动的标准化和流程显性化
流程一直都在，但并非所有流程都是显性化的。在信息系统未普及之前，流程的执行依赖于个体的能力和态度，这导致执行过程缺乏标准化和一致性。然而，引入单体系统的应用，有效地缓解了这一问题。
在流程数字化方面，多数企业尚未对基本业务实体及其转换过程【跨部门】地统一认知，不同部门对统一业务实体的描述维度往往是不一致的。这种认知的不统一，补课途径便是各种老板们不太看得起的【数据治理】。这很痛苦，也会涉及到不同部门之间利益的重新分配，所以往往得是【一把手工程】才有成功的可能。
为什么标准化和流程显性化至关重要？
一旦业务流程显性化并集成到信息系统中，特定的业务环节就会具备明确的边界和定义，不仅使进度可追踪，还能将共用的业务活动抽象出来，改造成一个【代理】或者【API/微服务】。如果用机器完成这个活动，投资回报率（ROI）更高，那么让机器执行这些活动显然是更有意义的。将业务活动细分，并根据这些细分将任务合理地分配给机器和人类，是提升企业运营效率的新趋势。在这一过程中，企业的“员工”不再仅限于人类，还包括了机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI）。这可以是一个数量级提升的机会。
那么，为何在某些领域中，引入AI的效益并不明显呢？
经过数十年的企业数字化进程，那些容易获取的收益——或者说“低垂的果实”——已经被采摘得差不多了。现有的信息系统已将效率提升至某一水平，譬如说“70分”。倘若再加入AI，可能将效率提升至“85分”，因此在表面上看来提升不是非常显著。
这也意味着，在选择将AI应用于何处时，进行细致的ROI分析至关重要。从无到有地开发一个AI项目，动辄需要百万甚至千万级别的投资是相当普遍的。对于企业而言，如若这些领域的投资无法获得相应的回报，那么这样的投资就是不可持续的。
