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AI for Business: Multiplying the Impact of AI
2023/9/5
Smart Talks with IBM
K
Karim Youssef
Karim Youssef：企业运营的核心是流程、数据和决策。AI可以帮助企业更好地处理数据，辅助决策，并自动化流程。企业对AI的采用经历了两个阶段：早期阶段主要采用标准机器学习模型进行特定任务的处理；近期则随着生成式AI的兴起，基于基础模型的AI应用日益普及，能够处理更多样化的任务。基于基础模型的生成式AI能够通过训练一个大型模型，然后将其微调以适应各种任务，从而实现规模化应用。WatsonX是一个平台，它包含三个核心组件：用于模型操作的AI工具、用于数据存储的下一代数据存储以及用于AI治理的工具包。WatsonX平台与其他生成式AI选项的区别在于其开放性、针对性和可信赖性。WatsonX平台的应用案例包括：增强客户服务、基于AI的任务编排和自动化以及代码生成和应用现代化。WatsonX平台注重客户赋能，帮助客户利用AI创造价值，而非仅仅消费AI价值。在企业环境中，AI的可信赖性体现在对AI洞察结果的理解、对AI中潜在偏差的识别以及对AI提供商的信任。企业应将AI视为核心业务模式的一部分，而非外围附加物，可以通过识别业务流程中的痛点和改进机会来实现AI的整合。AI可以通过自动化日常工作来提高员工的创造力，从而使他们能够专注于更高价值的任务。未来，生成式AI将在企业中得到更广泛的应用，并以多种方式改变业务流程，例如通过对话式界面增强软件交互。在IBM的企业AI工作中，治理是指建立政策、规则和框架来管理AI活动，这包括对数据来源、使用方式以及模型性能的跟踪和问责。
Deep Dive
AI in business starts with making sense of data, supporting decisions, and automating activities resulting from those decisions.
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