企业数字化的核心步骤，软件产业面临大变革

从上世纪五十年代至今，国内人工智能经历了几次潮起潮落。每一次潮起，往往都因为更“像人”，而每一次潮落，更多是因为难以在产业端落地而收尾。

就像如今火遍全球的GPT一样，其再次把人工智能推向了又一个新高度。尤其是近两个月，各企业抓紧赶进度，出现了扎堆发布大模型的现象，“日日新、天工、式说...”等大模型产品陆续亮相。

“大家关心的话题仍是‘参数多大？如何扩大参数？涌现了吗？’等话题，但从长远考虑，大模型如何对商业世界产生真正的影响，带来积极的变化？才是下个阶段人们更应该关注的焦点。”第四范式联合创始人胡时伟向雷峰网表示。

企业数字化转型必由之路

“数字经济时代，数据成为新的关键生产要素，迅猛增长的数据已成为社会基础性战略资源，蕴藏着巨大潜力和能量。”陈宝国在接受《中国电子报》记者采访时表示，“数据要通过应用才能起到要素的作用，数字世界的感知、控制、行动，都体现在应用上，没有应用很难体现数据价值，没有应用很难进行分析决策，没有应用很难做出行动。”

因此，软件产业作为数字经济的核心，一直都是我国国民经济中增长最快的战略性新兴产业之一。“未来每一家企业都将是软件企业，软件迭代的敏捷性将成为未来企业构筑自身持续竞争力的决定性因素，也是企业在高频竞争时代中能够持续积累竞争优势的重要基础。”华为云战略与产业发展部总裁黄瑾告诉记者，“应用现代化让企业能够加速创新、降低风险、加快上市速度并降低总体拥有成本，是数字化转型的关键。”

据统计，传统应用维护已经占到企业IT每年40%的预算，传统应用所使用的技术和架构已经无法支持企业数字化业务的高质量增长，如故障平均恢复时间长达天极，应用发布上线达到月级，体验也跟不上现在移动化、轻量化、多媒体、智能化的时代要求。

“让应用更易开发、更短时间交付、更低成本运维，是加速整个数字化体系运行的底层逻辑，传统企业应用面临的诸多挑战需要通过应用现代化的升级来加速解决，应用现代化是企业数字化转型的必由之路。”陈宝国说。

从国际上看，欧美领先厂商和头部用户在2017~2022年开始实践“应用现代化”。

“各行各业的应用各不相同，应用所采用的技术栈和所承载的企业业务也不尽相同。”华为云PaaS服务产品部部长徐峰表示，“华为践行‘一切皆服务’的理念为客户提供一系列的产品和服务，但是我们也认识到仅靠华为自身的能力远远无法满足企业数字化转型和应用现代化的诉求。”

因此华为云推动应用现代化有三条思路：一是持续构筑领先的应用现代化产品和服务，持续开放华为自身在ICT领域的技术积累；二是推动成立应用现代化产业联盟，凝聚全产业的力量；三是推动应用现代化标准和成熟度评估，通过标准来牵引各行各业的传统应用逐步升级到现代化应用。

AIGS＋CoT改变企业管理和组织模式

现在大模型的出现，尤其是AIGS（以生成式AI重构企业软件）这件事情，有机会把B端企业软件改造成“让员工与系统持续对话的新型交互范式”。

“生成式AI这种基于人类自然语言的对话框式交互，让今天整个（员工与员工之间）生成手册的过程，进入到了系统内部。这也是我们看到大模型在企业数字化、产业数字化上的一个根本的价值。”

从数据角度来看，大模型更强的感知能力和对话能力，让人更愿意与系统对话。而随着大量业务与对话的数据被不断沉淀在系统中，企业具备了更强的数据生产能力，甚至可以通过更低的成本来获取新数据。

胡时伟认为，从表面上看，大模型出现后有一部分人被干掉了，或一些任务被系统替代了。但从根本上理解，是被完整的数字化了。在这期间，所有用户的行为与交互数据都被记录了下来。换句话说，AIGS的核心价值，就是能够获取传统的结构化交互模式所得不到的，另外95%的数据。

当然，从企业最关心的成本角度，相较于传统开发方式，AIGS的界面通常是简洁的对话框形式，而成本压力通常被下放到大模型端。因此，企业端的定制化开发成本会大幅下降，但开发效率却能够从月级别提速到天级别。与之而来的是，业务的不停迭代也不用非得让员工延用早已过时的系统，以至于影响业务开展效率。

从应用层面出发，可数字化的场景数量也会有很大的提升。胡时伟告诉雷峰网，过去第四范式构建一个模型只能在一个场景应用，譬如搜索引擎算法只适用于搜索，这就意味着开发模型要严格计算投入产出比。

而现在，多模态大模型能力变成一个可以承接多个场景的底座。“相比于以前我们做策略数字化（决策型AI），如今生成式AI，让企业数字化转型的广度和深度真正做到了数量级增长。”胡时伟说。

某种程度上，AIGS不仅会影响企业软件的开发，还会给企业的组织管理带来新的变化。

每个行业都存在同一个问题：人怎么做业务和人怎么用软件，是两件事情。

在一家上万人的产业互联网企业，优秀员工和表现不好的员工，用不同的方式完成工作，都只是把结果填进软件中。

在这个过程中，为了让优秀员工帮助差一点的人，企业往往会聘请咨询公司访谈优秀的员工，比如“面对不同的客户群体使用什么样的话术”等，根据回答生成标准行为手册，再让排名靠后的员工跟着学。

而这个标准的行为手册，就是“思维链”，也是AIGS的一部分。

AIGS不会给优秀员工添加负担，还会变成他/她的助理。用户在不断调用大模型能力的时候，自身的行为链会被大模型记录下来，然后在结合数据与行为去做标注，形成在垂直领域的任务拆分及推理能力。换句话说，优秀员工把解决问题的正确逻辑赋予了系统。差一点的员工使用对话框时，系统便可以引导他的行为。

“思维链的能力就像是一个人一直在影馆看着别人用PhotoShop，看久了他就会了。”

胡时伟指出，这个过程中，在员工不断做出反馈的数据驱使下，系统将最终达到“没有行为手册，却可以生成行为手册”的高段位，从而更好地配合人执行复杂的工作。

BI沉浮，核心是满足企业诉求

根据《2021-2022年中国企业级应用软件市场研究年度报告》，2021年，中国企业级应用软件市场快速回升，增速达16.2%，比2020 年上升了 5.3 个百分点，市场规模达 606.2 亿元，其中BI 市场得益于本地化部署需求较高，国产厂商迎来快速增长期，相关数据显示，成立16年的帆软凭借多年用户积累、本地化特色、技术实力及创新优势连续5年占据 BI 市场第一位置，2021年市占率高达23.9%。

商业智能（BI）这一概念，自1996年提出至今，已过26年,企业对他的态度从好奇、探索到逐步落地，这期间BI在中国企业级应用软件市场的份额也逐步扩大，由5%以内涨到现如今的7.2%，竞争方也从国外厂商逐步迁移到国内厂商。

然而，无论是市场规模的变化还是赛道内的角逐，其核心原因依旧是“BI是否能满足企业的诉求”，厂商需要与客户同频思考。

管理角度：企业对数据驱动决策的需求促使了BI的诞生，支撑管理决策也就成了BI最核心的目的。对于管理经营层面来说，BI的价值主要是强化经营管控，驱动管理转型。即通过准确、实时的数据发现经营问题，管控经营过程，实现科学决策，从而驱动管理由粗放向数据驱动的方式转型。

业务层面：BI对业务的价值则在于提高业务效率，降低业务成本。业务运营过程中涉及的大量手工报表、人工统计、逐级取数等操作，都可以由BI来代替，既能减少人为干涉错误，提高数据的准确性，又可以提高效率，节省时间成本，让业务人员把更多时间放在业务本身上。

基于以上实用性需求，企业也对BI产品的能力提出了新要求，指明了新方向，从认知来看，在Gartner定义的分析与BI平台众多关键能力中，数据可视化、数据准备、数据连接是受访企业认为BI平台最应该具备的3项关键能力；从企业当前应用的BI技术来看，数据可视化、数据仓库、ETL等展示层和数据底层技术也稳居前列，这表明，中国企业当前更关注BI产品的可视化展示和底层数据整合上，在企业完成BI基础建设后，会将更多需求转移到分析类功能和技术上。

这些诉求也在无形中牵引着BI厂商的发展，在这场马拉松式的竞逐中，谁能提前半步把握客户需求，并做好产品的迭代，谁就有更大的先发优势。

来源：帆软软件，雷峰网，中国电子报