【观点】打造企业最强AI大脑！“官方厨房”式知识管理、员工赋能怎么做？

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AI 在 2023 年开始史无前例的高速发展，ChatGPT 的出现让人们意识到 AI 技术的潜力，也点燃了科技巨头之间的 AI 军备竞赛战火。各家科技大厂的 AI 策略布局动向在下半年都显着往自身擅长的领域发展，包含 Google 聚焦企业端应用、开发者与智慧手机生态系，亚马逊（Amazon）将 AI 应用于企业云端场域，而 Meta 则专注于社群网站，透过 AI 投放更精准的广告。以整体数位经济生态战局来看，下一阶段的决胜点将建立在 AI 通路之上。

同时，大型语言模型（LLM）展现了在视觉和解读能力上的显着进展，GPT-4 不仅可以识别地标，还可以根据发票内容计算消费税。AI 的应用逐渐渗透进生活，并在多元领域中展现出近乎人类水准的表现，接下来，AI 模型将走向微型化，大模型开始被裂解为不同的轻巧小模型，较易于部署在终端设备内，且维运成本较低。

iKala导入AI模型，优化产品搜寻方式

面对 AI 科技不断迭代更新，企业应如何拟定 AI 战略？以 iKala 为例，分享我们在公司内部如何策略性导入 AI，加值于既有商业模式、赋能内部员工生产力提升。iKala 自3年前开始以“官方厨房”的模式管理内部所有的 AI 模型，透过收集内部散落数据、外部公开数据进行整合与分析，结合自有 140 种应用于精准行销与企业转型场域的 AI 模型，提供不同部门、企业所需的商业洞察。其中有些模型负责分辨顾客情绪、广告价值推算、粉丝偏好侦测等，如同听说读写各自具备不同的功能，这些模型也有各自擅长的任务。这正是未来企业需要的知识管理模式，亦即内部的“企业 AI 大脑”，集中式地管理自身营运与客户所需的 AI 模型。

自去年开始，我们发现企业客户对于知识管理的需求提升尤其明显，我们也常被问及“知识管理该怎么做？”而 iKala 所打造的 AI 网红数据行销平台 KOL Radar，就是一种知识管理的应用。KOL Radar 集中跨国的网红资料提供全世界查找，协助企业找出真正有影响力且符合品牌与产品调性的网红，透过资料管线即时的数据更新，与社群脉动紧密结合，做到全自动化、即时的资料分析并提供给企业客户。

我们也持续优化搜寻方式，从原先的关键字搜寻，到现在使用者可以利用自然语言聊天的方式搜寻，促进使用者和产品之间更自然的互动，并透过分析过往历史资料来预测未来网红的表现，将生成式 AI 结合预测式 AI 产生强大的新应用。以往的知识管理都是在大企业内部，现在运用生成式 AI 搭配资料库技术，可以协助让查找互动更有弹性，并且预期 AI 未来将能进一步解释、提供推论。

此外，我们也发展出自动贴标的 AI，能够分类社群上多元的人类知识类别，当 AI 在分类这些不同领域的知识，我们发现它已经有能力可以穷举完这些知识类别，除了自动贴标，还可以自行产生新的类别，这对于我们发展网红搜寻引擎背后的资料库有很重要的启发。以往人类建立新的知识体系要花很多时间和体力，现在透过 AI 的监督式学习与非监督式学习就可以做到，并且随着外界的变化，AI 可以自动进行调适，这是我们已经发展出的底层技术，未来要如何把语言模型效率提升、缩小、特化也都会是我们持续发展的关键技术。

KOL网红平台结合AI应用，让查找更迅速。

图／ KOL网红平台

数据为AI之本，3招激发生产力

在 AI 技术大跃进的时代下，接下来企业在打造 AI 策略时可以关注3大重点：良好的数据策略、AI 对企业内外部加值、将 AI 当成电力。数据是 AI 策略的基础，收集、整理、保护企业内独有资料会是第一步，接下来是找出 AI 对于既有商业模式带来的加值以及如何赋能员工生产力提升，日前我们内部让工程师导入 AI，历经超过2季的实验证明显示，生产力提升 100％，亦即完成一项 AI 开发专案的时间缩短了1倍，也让我们目前软件更新的频率从2周1次变为1周1次。最后是取得云地端算力方面，企业可以采取混搭的模式来打造最佳算力组合，并将 AI 当成电力来规画事业策略。

展望 2024 年， AI 的发展可归结于信任、使用者体验和商业模式。当 AI 愈普及，黑箱也可能愈加严重，因此近期针对 AI 可解释性的研究数量剧增。欧盟也在日前通过了人工智慧法案（AI Act），明确要求对全球的 AI 进行管制，显示出未来企业经营的成本将不断上升，针对 AI 合规要同时结合技术和法遵，将会是企业庞大的挑战，也是商机。再来是使用者体验，AI 目前有各式各样的应用，包含机器人的互动方式，但针对最能让消费者接受而普及的应用，整个市场都还在持续探索当中。

最后回归到商业模式，当 AI 技术愈便宜、竞争就愈激烈，我建议企业千万要保护好自己的资料，数据将成为企业的独门武器，也会是企业未来长期的竞争力。

责任编辑：苏柔玮

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