Gartner：构建GenAI端到端服务解决方案的三个建议

自从GPT4发布之后，它对于所有的企业技术提供商或者是个人带来相当大的颠覆性力量：一方面，极简的使用者界面，只需要输入内容就可以得到答案；另一方面，更注重以“人本”为主体的体验根据情况产生不同的推理；此外，它交付的价值也更为明显，可以透过生成式AI得到语言、客户的训练……

种种表现，很难不让人联想到iPhone的成长轨迹，其正是凭借着极简化的使用者界面，完全颠覆了应用的改变，也就是在那个时候，企业应用也开始采用这种直觉触控式的交互的体验。

显然，一个很成功的消费者体验案例是会影响到企业的应用。但是与消费者个人相比，企业的情况更为复杂，快速落地企业级场景有一定的门槛。在这样的趋势下，生成式AI的创新，尤其是对于技术提供商来说，必须要优先地去将他的资源放在最容易实践客户价值的创新上才会有意义。

毋庸置疑的是，生成式AI已经被认为是对企业实现高速增长最关键的技术。然而它不是单单只是一个技术层面的创新，还是一个业务的革新。

“与RPA、低代码等不同的是，生成式AI不是一个单纯的技术，它是完全会颠覆掉原有的业务流程、作业方式以及人机互相交互体验的。”Gartner研究副总裁蔡惠芬日前在接受笔者的采访时表示，这会涉及到各个业务单位部门，比如客户的工作、HR的审阅、营销策略的制定等。

如果一个技术提供商希望能够在产品使用生成式AI来创新的话，它真正应该要关注的不是技术、也不是产品，而是客户本身所期待的这个价值是什么，这才是创新最首要的一个目标。

Gartner调研数据显示，技术提供商希望利用生成式AI提升的客户价值主要聚焦在三个方面：提升产品服务的质量、价值实现、提高员工生产力和改善客户体验。

“假设我们要做一个对话机器人，它能够很精准地理解客户的意图并解决客户的问题，提出相关的配套方案或是推荐适合客户的个性化商品，这就是一个精准质量的提升，才能够有效推动所有客户的运营增长。”蔡惠芬表示，在做任何的产品创新时，聚焦重点不应该只是在技术本身或产品，而是能否有效地交付重要的客户价值，这是客户最在意的。“因为如果一旦强调产品技术，这跟客户所希望得到的价值中间还是有一段落差，而没有办法做有效的连接，即你的产品对它有什么样的帮助。”

Gartner认为，利用合成数据、个性化能力、对话式AI能力以及AI智能体这四个关键GenAI的能力，能够为客户提供最优先的客户价值：提升产品/服务质量，改善客户体验，缩短价值实现时间，提高生产力。

“合成数据”可以把它想象成客户的数据，例如使用行为、喜好、产品使用的情况等，通过这些合成、推理出不同可能的使用场景，从而更精准地预测客户的需求。质量提升的关键在于数据的质量，透过“合成数据”就可以弥补数据的偏差和样本的有效性，让它更完整。

例如在银行领域会有很多的信用风险。这个“信用风险”往往是来自于数据不完整性。用合成数据可以模拟推论——样本数不足，可以更完整地推理还有什么样的可能性的行为风险，然后预测判断，降低坏账的机会。

假设现在用合成数据去模拟欺诈可能会用的方式，不管是它跟人惯用的欺诈的说话口吻、说话的剧本或者去验证链接的真实性，都是可以用合成数据来帮助客户侦测可能的欺诈行为。

此外，合成数据还可以根据客户过去的购买行为准确地细分，扩大细分客户的行为跟市场。

当有了“合成数据”之后，我们就可以产生一个“个性化推荐”，例如更细分客户的类别、更细分的市场、更细分的使用情境，可以做各种不同的个性化服务跟产品的推荐，大幅改善客户的体验。

例如，Khanmigo是一个线上的软件公司，提供免费的教育软件，它可以根据客户的情形，在解题过程当中去判断并试图用各种方法提示和反馈。

在完成合成数据和个性化的推荐后，最关键的就是会话式AI。如果没有一个合成的数据去了解客户的使用情境推测客户可能的需求，没有个性化的答案的话，“对话AI”是没有办法胜任。也就是说，“对话AI”的价值就在于面对语言的理解和推理时，可以更快速地把价值实现，找到相对应的解决方案并帮客户执行。

AI智能体可以把它想成是一个可以全自动或者半自动的AI智能体，是软件AI为依据的，它可以判断场景，不管是物理世界还是线上世界去做相关的决策和实际的行动，最后实现目标。

“举例来说，AutoGen是可以辅助软件工程师透过AutoGen能够去做这种大语言模型下面的一个应用的开发。开发的过程当中，往往需要很多的开发程序、应用、工程。透过AutoGen有很多的AI智能体。有的是一个AI智能体发号，进行一个工作的分配，让多个AI智能体帮它完成，或者是AI智能体跟智能体之间互相的对话跟合作，然后一起来完成。”蔡惠芬认为，AI智能体在未来会扮演非常关键的角色，来提升员工的生产力，帮员工做一些应用或者是工作流程的执行。可以填补企业在嵌入式AI构建方面的存在缺口。

写在最后

事实上，GenAI最重要的战略转变是要构建端到端的服务解决方案，这是创新过程中最重要的环节，无论是硬件，还是软件和服务。

所以在构建GenAI端到端的服务解决方案方面，Gartner给出了三个建议：首先，利用四种关键GenAI能力，推动以客户价值为导向的产品和服务创新；其次，突破产品领域的界限，通过提供端到端解决方案最大限度发挥GenAI的创新价值；最后，将AI智能体投资纳入战略规划并探索多智能体系统的潜力，应对多种任务和场景。