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企業(yè)AI應(yīng)用痛點(diǎn)(四)-長(zhǎng)期建設(shè)與決策層的項(xiàng)目預(yù)期不符

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  企業(yè)AI應(yīng)用最大的痛點(diǎn)并非上周所說(shuō)的那三個(gè),而是今天我們要討論的這個(gè)。雖然很多企業(yè)都把AI當(dāng)成戰(zhàn)略來(lái)提,不過(guò)這種提法僅僅限于主席臺(tái)上,而實(shí)際上,目前絕大多數(shù)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)腦子里并沒有真正的AI時(shí)代企業(yè)的新藍(lán)圖,而僅僅把AI當(dāng)成一個(gè)工具,把推行AI技術(shù)當(dāng)成項(xiàng)目來(lái)做,就像當(dāng)年很多企業(yè)做數(shù)字孿生一樣。

  在前幾期里我提到了企業(yè)AI應(yīng)用落地需要數(shù)據(jù)治理,需要對(duì)業(yè)務(wù)做數(shù)字化建模,構(gòu)建企業(yè)業(yè)務(wù)的“語(yǔ)義層”定義。目前哪怕數(shù)據(jù)治理做得很好的企業(yè)(雖然我 還沒見到是否存在,假設(shè)是存在的),擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù),但是缺乏讓人一看就懂的理解數(shù)據(jù)的語(yǔ)義化描述,一些復(fù)雜的業(yè)務(wù),師傅帶徒弟的情況下,徒弟要搞明白也不是三兩個(gè)月就能完成的。在這種情況下,我們?cè)趺慈ソ虝?huì)"AI"這個(gè)徒弟如何理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)呢?

  想讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型,首先在頂層必須構(gòu)建起企業(yè)級(jí)的戰(zhàn)略藍(lán)圖,用以指導(dǎo)未來(lái)十年二十年的建設(shè)。而在基層需要慢慢完成業(yè)務(wù)語(yǔ)義層的描述,先跑通一些點(diǎn)狀的業(yè)務(wù),然后慢慢鋪開,隨著數(shù)年的努力逐步連接成網(wǎng),最終達(dá)成目標(biāo)。我這一說(shuō)都是三五年起步的,領(lǐng)導(dǎo)可能等不了這么長(zhǎng)時(shí)間,因?yàn)轭I(lǐng)導(dǎo)的領(lǐng)導(dǎo)可能希望馬上就啟動(dòng),年內(nèi)就見效,任內(nèi)就結(jié)項(xiàng)。

  這是一種不太符合客觀規(guī)律的項(xiàng)目為導(dǎo)向的AI建設(shè)方案。其工程依據(jù)是經(jīng)過(guò)科學(xué)分析,覺得AI能把那么麻煩的年終報(bào)告都寫得滴水不漏了,再加上這一年多時(shí)間里層出不窮的AI技術(shù),以及AI大模型能力的快速提升,再加上自己的企業(yè)愿意真金白銀往下投,做個(gè)把AI項(xiàng)目還不是手拿把攥的。

  實(shí)際上這些想法還都過(guò)于“項(xiàng)目化”了,AI大模型技術(shù)的發(fā)展確實(shí)十分迅速,從去年Deepseek開源開始,再到阿里的qwq、Qwen3,基礎(chǔ)模型的能力確實(shí)提升很快,在通識(shí)領(lǐng)域的應(yīng)用效果也十分不錯(cuò)。不過(guò)在專業(yè)領(lǐng)域上,AI大模型很難理解你的行業(yè),以及個(gè)性化管理特征差異極大的企業(yè)個(gè)體的管理流程,因此你必須在上下文中有十分嚴(yán)格的描述,才能讓 AI充分理解業(yè)務(wù),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的輸出。

  最近我們團(tuán)隊(duì)測(cè)試了最新的Qwen3.5,雖然在通識(shí)領(lǐng)域,Qwen3.5開源模型的進(jìn)步巨大,Qwen3.5-27b在綜合能力上遠(yuǎn)超Qwen3-32b,Qwen3.5-35b-a3b對(duì)比Qwen3-30b-a3b也進(jìn)步巨大。不過(guò)測(cè)試的結(jié)果是,我們決定暫時(shí)繼續(xù)使用原來(lái)的 Qwen3-32b。顯然在AIOPS這種對(duì)于推理準(zhǔn)確性要求很高的領(lǐng)域,MOE模型對(duì)于大量具有復(fù)雜邏輯關(guān)聯(lián)度的數(shù)據(jù)的綜合分析方面與密集模型差距甚大,目前還不堪使用,而Qwen3.5-27b則因?yàn)槟壳案鞣N工具的適配還不夠完善,我們決定暫時(shí)不在生產(chǎn)上使用,未來(lái)成熟后,可能會(huì)作為目前Qwen3-32b的替代,不過(guò)這種替代無(wú)論從推理速度還是從資源開銷上,更重要的是準(zhǔn)確性上,并沒有帶來(lái)本質(zhì)的提升。對(duì)于AIOPS這個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域而言,這一年時(shí)間里,AI大模型進(jìn)化的摩爾定律似乎按下了暫停鍵,AI應(yīng)用暫時(shí)無(wú)法從模型能力的提升中受益了。基于此,某些領(lǐng)導(dǎo)指望的等待模型成熟后自行解決AI應(yīng)用問題的想法可能會(huì)落空了 。

  可能有些朋友會(huì)說(shuō),不僅是模型在進(jìn)步,AI技術(shù)進(jìn)步也是很快的,AI Agent、RAG、上下文工程、MCP、Skills等一系列技術(shù)的出現(xiàn),難道不會(huì)讓AI應(yīng)用變得更簡(jiǎn)單嗎?確實(shí),AI應(yīng)用技術(shù)發(fā)展也很快,不過(guò)這些技術(shù)都是讓AI應(yīng)用變得更簡(jiǎn)單的,并沒有解決AI理解企業(yè)數(shù)據(jù)和企業(yè)業(yè)務(wù)的問題。

  很多企業(yè)雖然擁有數(shù)據(jù),但是缺少對(duì)于理解數(shù)據(jù)的規(guī)則的描述。因此企業(yè)無(wú)法直接把數(shù)據(jù)交給AI,讓AI去完成業(yè)務(wù)操作。前些年,我和一些企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)談起AI應(yīng)用的時(shí)候,他們都希望我們幫他們做一個(gè)NL2SQL的工具,他們覺得只要這個(gè)工具能跑得靠譜了,企業(yè)數(shù)字化的AI轉(zhuǎn)型就沒有技術(shù)障礙了。其實(shí)這些領(lǐng)導(dǎo)對(duì)于數(shù)據(jù)的理解并不十分準(zhǔn)確,企業(yè)數(shù)字化并不是體現(xiàn)在企業(yè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)表上。一套系統(tǒng)可能有數(shù)千張甚至上萬(wàn)張表,其實(shí)這些表中的大部分都不是用正確的方式去描述業(yè)務(wù)的,而是ISV為了完成系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)出來(lái)的,這些表很難與“企業(yè)語(yǔ)義層”直接映射。

  拿我們做DBAIOPS舉例,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控工具中的指標(biāo)集、儀表盤、基線、告警規(guī)則、分析巡檢工具等都只是為了實(shí)現(xiàn)以前的白屏運(yùn)維目標(biāo)的,與AI所需要理解的“數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核語(yǔ)義”并不完全兼容。因此想要真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的AIOPS,必須換一個(gè)角度,從“本體論”的視角去重新組織數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的業(yè)務(wù)語(yǔ)義層,才能有好的效果。要想做好數(shù)據(jù)庫(kù)的 AIOPS,無(wú)法指望框架提升,AI模型能力提升,必須踏踏實(shí)實(shí)地一個(gè)個(gè)地標(biāo)注語(yǔ)義數(shù)據(jù)。過(guò)去的一年里,我們已經(jīng)完成了2萬(wàn)多條語(yǔ)義的標(biāo)注,目前這個(gè)工作還在繼續(xù),估計(jì)還要持續(xù)數(shù)年。而且這個(gè)過(guò)程很難加速,因?yàn)橹挥猩倭康膸讉€(gè)專家具備標(biāo)注的能力,指望多投點(diǎn)錢,多招幾個(gè)人來(lái)提速,難度極大。

  因此,要想在企業(yè)業(yè)務(wù)里真正實(shí)現(xiàn)AI賦能,構(gòu)建企業(yè)語(yǔ)義層以及梳理出企業(yè)語(yǔ)義層所需要的數(shù)據(jù)層是必須要做的事情,是無(wú)法通過(guò)AI大模型或者AI應(yīng)用框架的提升就直接解決掉的。企業(yè)想要全面AI轉(zhuǎn)型,這一步總是繞不過(guò)去的。而這一步是最為耗時(shí)的,與領(lǐng)導(dǎo)的短期見效的期望完全違背。

  想要盡快走出企業(yè)擁有數(shù)據(jù),但是無(wú)法真正理解數(shù)據(jù),因此也無(wú)法讓AI真正實(shí)現(xiàn)全面的業(yè)務(wù)賦能這個(gè)怪圈,首先企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)要能夠理解AI應(yīng)用的真實(shí)特征,真正以務(wù)實(shí)的態(tài)度來(lái)對(duì)待AI轉(zhuǎn)型,甚至轉(zhuǎn)過(guò)頭去重新審視數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字孿生等以前做得完全脫了像的爛攤子,企業(yè)信息化方面的 AI轉(zhuǎn)型才算是走上了正軌。關(guān)鍵問題又來(lái)了,領(lǐng)導(dǎo)愿意這樣做嗎?

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