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最近有個(gè)數(shù)據(jù)在圈里傳得很廣:65%的新一代ERP產(chǎn)品已實(shí)現(xiàn)AI原生架構(gòu)。
我也被這數(shù)字吸引了,65%,這么精確的比例,出處在哪?誰統(tǒng)計(jì)的?怎么定義的AI原生架構(gòu)?
查了下,結(jié)論四個(gè)字:無從考證。
不管它是真是假,無所謂。我們來聊聊到底什么算AI原生?
網(wǎng)上版本是這樣的:AI能力不是外掛模塊,而是從系統(tǒng)底層嵌入,大模型是核心引擎,數(shù)據(jù)在系統(tǒng)里天然流動(dòng),智能決策是默認(rèn)能力,不是可選配件。
但現(xiàn)實(shí)是,目前市面上自稱AI原生的產(chǎn)品,大多數(shù)做了什么?在原有ERP上加了一個(gè)大模型接口,配了幾個(gè)智能助手,支持自然語言查詢,做了些自動(dòng)推薦和預(yù)測(cè)。這大概叫AI集成,不叫AI原生。
真正的AI原生,意味著系統(tǒng)的底層架構(gòu)就是圍繞AI設(shè)計(jì)的,數(shù)據(jù)模型從建模階段就考慮智能體的調(diào)用需求,業(yè)務(wù)流程不是人編排而是智能體實(shí)時(shí)推理出來的,系統(tǒng)的核心邏輯從記錄發(fā)生了什么變成在規(guī)則之內(nèi)自主規(guī)劃下一步該做什么。
某乎上有一篇講ERP架構(gòu)升級(jí)的長(zhǎng)文,寫得挺扎實(shí)。作者把AI原生架構(gòu)拆成了三層:穩(wěn)態(tài)核心負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)可信和合規(guī)控制,敏態(tài)能力負(fù)責(zé)快速響應(yīng)和創(chuàng)新,智能體編排把兩層串起來形成業(yè)務(wù)閉環(huán)。
這三層架構(gòu)的落地前提是什么?主數(shù)據(jù)定義統(tǒng)一、業(yè)務(wù)狀態(tài)清晰、歷史數(shù)據(jù)有可解釋的業(yè)務(wù)上下文。光這三條,多少企業(yè)做不到?
所以現(xiàn)在的情況是這樣的,宣傳的AI原生,多半是AI集成加上營(yíng)銷包裝。真正的AI原生架構(gòu),概念清晰,落地稀少,離65%這個(gè)數(shù)字甚遠(yuǎn)。
既然AI原生架構(gòu)是未來的方向,那企業(yè)為什么轉(zhuǎn)型這么慢?
技術(shù)層面確實(shí)有障礙,舊系統(tǒng)的歷史包袱沒人敢動(dòng),主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)各分子公司各搞一套,業(yè)務(wù)流程文檔化都做不全,這些問題每一個(gè)都能拖上兩三年。
就算IT部門想推,CFO問投入產(chǎn)出比,業(yè)務(wù)部門問我的流程會(huì)不會(huì)被改,合規(guī)部門問智能體做的決策出了問題誰擔(dān)責(zé),這些問題很難回答。
那AI原生架構(gòu)有沒有價(jià)值?答案是有的,只是現(xiàn)階段,價(jià)值不明顯,且分布極不均勻。
有價(jià)值的場(chǎng)景集中在兩類,一是高頻重復(fù)性決策,比如庫存補(bǔ)貨、生產(chǎn)微調(diào)、財(cái)務(wù)對(duì)賬,AI確實(shí)能比人快比人準(zhǔn)。
二是跨模塊數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng),比如生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè),供應(yīng)鏈異常提前觸發(fā)采購(gòu)調(diào)整,這些靠人工確實(shí)做不到實(shí)時(shí)。
但這兩類場(chǎng)景,用AI集成也能做,不需要AI原生架構(gòu),集成一個(gè)大模型接口,配上行業(yè)微調(diào),照樣能縮短排程時(shí)間、照樣能做需求預(yù)測(cè)。區(qū)別只是響應(yīng)延遲和閉環(huán)程度,對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)來說,這個(gè)差距目前不是決定性的。
所以現(xiàn)階段,AI原生架構(gòu)的價(jià)值更像是一種潛力,它對(duì)企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)競(jìng)爭(zhēng)力的影響可能是根本性的,但從投入產(chǎn)出來看,眼下這筆賬算不清楚。
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