企业人工智能可以生成建议，自动化任务，并帮助组织更快速地做出决策。但是，如果没有对业务实际运作方式的理解，即使是强大的模型也可能会错过决定一个决策是否正确的限制条件和关系。随着公司寻求将人工智能从实验转向日常运营，面临的挑战是为技术提供能够在复杂业务流程中有效行动的上下文。Celonis 的企业人工智能首席科学家德瓦夫拉特·沙赫认为，这种上下文是他所称的“决策智能”的核心。沙赫认为，人工智能代理可以支持更大决策过程中的单个任务，但他们需要理解每个任务的作用及其周围的商业条件。“你不能在真空中就这样做，”他说。没有正确的操作上下文，代理有可能忽视重要的限制条件，造成高昂的错误，或者在试图了解他们需要知道的内容时消耗过多的计算资源。解决方案的开始是将人工智能连接到企业已经使用的流程和数据。上下文层可以帮助代理理解工作流程，在设定的框架内操作，并生成人们可以审核和批准的建议。沙赫建议组织从一个特定的商业决策开始，识别其最困难的步骤，并测试人工智能能否改善这些步骤。衡量速度和价值的提升可以帮助决定一个应用是否值得推广。这种方法还可能改变员工的时间花费。自动化重复的手工工作和跨团队协调任务可以使人们集中精力于更复杂的战略决策。然而，意识到这一好处将需要对员工进行培训投资，以便他们能够理解人工智能的输出及其含义，而不是简单地将决策交给代理。展望未来，沙赫看到的机遇将扩展到从常规运营任务到财务、劳动力管理、市场营销和销售等领域的企业范围规划。在正确的上下文下，人工智能可以帮助组织更快速地评估选项和做出重要决策。正如沙赫所说，“现在，也许（资源规划）不应该花那么多时间，而人们实际上在快速做出正确的选择。” 本期《商业实验室》是与 Celonis 合作制作的。完整转录。梅根·塔图姆：来自麻省理工科技评论，我是梅根·塔图姆，这里是《商业实验室》，这个节目帮助商业领袖理解来自实验室的新技术如何进入市场。本播客是与 Celonis 合作制作的。现在，企业人工智能正处于一个十字路口。在经历了多年的实验、演示和试点后，领导团队希望清楚地证明扩大规模将对他们的底线产生积极影响，但许多人在拼图的一个重要部分上缺失。由于在没有操作上下文的情况下行动，企业人工智能和人工智能代理正在以显著的劣势运行。他们将一般原则应用于专业场景，结果不尽如人意，这让商业领袖们感到无法信服，人工智能的潜力未得以实现。给你两个词：上下文很重要。今天我的嘉宾是 Celonis 的企业人工智能首席科学家德瓦夫拉特·沙赫。欢迎，你好，德瓦夫拉特。德瓦夫拉特·沙赫：你好，梅根。感谢你邀请我来这里。梅根：非常感谢你今天和我们在一起。德瓦夫拉特，首先，为什么组织在这个时候考虑与企业人工智能相关的操作上下文是如此关键？是什么让它成为我所说从实验到规模转变的关键部分？德瓦夫拉特：这是个很好的问题。正如你所正确指出的，我们正处于从实验到主流的边缘，就人工智能而言。正如你所知，我在麻省理工学院教授人工智能已经有超过二十年，所以我对人工智能在企业中的未来非常乐观。我认为人工智能在企业中可以产生最大影响的方式在于决策，帮助企业做出决策，换句话说，我们如何将决策智能带入企业？当我们思考决策时，我们今天如何做出决策？以麻省理工科技评论、Celonis、麻省理工学院或任何大型组织为例。我们有不同类型的决策要做，总体来说很广泛。有一些是战略决策，比如偶发性，还有一些是需要高频率完成的运营决策。在这两者中，我们都有一些流程在起作用。你先做这个，再做那个，再做那个，再做那个。我们中的许多人帮助协调这些事物。我们中的许多人在其中扮演了角色，正如黄仁勋所称的任务。而一旦你逐步完成这些事情，就能达成决策。现在，正是这些任务，或我所称的角色，人工智能可以带来帮助的地方。