圖片來(lái)源@視覺(jué)中國(guó)
文 | 假裝是運(yùn)營(yíng)
今年，AI的發(fā)展速度可謂瘋狂。
ChatGPT從3.5到4.0僅歷時(shí)105天，AIGC ，最初只能生成圖片，到現(xiàn)在已能產(chǎn)出電影級(jí)別的視頻。
3月，微軟發(fā)布了結(jié)合GPT能力的office 系統(tǒng)，旗下的bing搜索也一馬當(dāng)先，利用AI創(chuàng)造了新一代搜索引擎。不到30天的時(shí)間，阿里宣布釘釘已接入旗下的大模型，賦能企業(yè)在協(xié)同辦公領(lǐng)域使用AI。同月，僅大模型方向，就有百度、華為多家企業(yè)官宣加入競(jìng)爭(zhēng)。
創(chuàng)新的單位由年變成天，一時(shí)間，百舸爭(zhēng)流。
這項(xiàng)被比爾蓋茨夸贊為“40多年來(lái)最革命性的技術(shù)”，也被阿里CEO張勇推崇：“所有行業(yè)都值得用大模型重做一遍”。世界的顛覆隨之而來(lái)，可以看到，最先應(yīng)用AI技術(shù)的這批企業(yè)，已經(jīng)開(kāi)始暫緩招聘和裁撤員工。
站在企業(yè)的下游，企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域深深感受到了AI的沖擊。行業(yè)中也產(chǎn)生了許多焦慮和疑問(wèn)：AI變革，到底會(huì)將企業(yè)帶入何方？基于企業(yè)軟件，基于SaaS，AI將發(fā)揮怎樣的價(jià)值？更關(guān)鍵的是，在這輪技術(shù)爆發(fā)中，中國(guó)SaaS能否有機(jī)會(huì)彎道超車？
為了解答這些疑問(wèn)，我們采訪了中國(guó)人力資源科技領(lǐng)先者易路的CEO王天揚(yáng)，希望他們?cè)贑hatGPT上的前瞻應(yīng)用能夠像一束光，照亮新世界的雛形。
訪談?wù)撸耗旧硎墙?jīng)驗(yàn)豐富的管理者，也是科技企業(yè)的CEO，相信更能感受到AI力量的沖擊。所以您會(huì)怎么看待AI對(duì)企業(yè)帶來(lái)的改變？
王天揚(yáng)：我想先講一個(gè)小故事，幾周前，在OpenAI的發(fā)布會(huì)上，它的CEO做了一個(gè)GPT 4.0的演示。場(chǎng)景是在家要招待朋友用餐。根據(jù)給到的口味喜好，GPT自動(dòng)生成了菜單，接著，GPT去購(gòu)物網(wǎng)站上訂購(gòu)了菜單所需的食材。食材到家后做完拍了個(gè)照，GPT還能把照片自動(dòng)分享到FaceBook上去。
事實(shí)上今天企業(yè)也需要這樣的一個(gè)工具，或者這樣的一個(gè)平臺(tái)。使用一個(gè)很簡(jiǎn)單的交互，就能夠幫他完成一系列的事情。這里說(shuō)的不僅僅是輸出想法，而是要輸出行動(dòng)，真正完成這件事。像微軟結(jié)合GPT的能力，推出了Microsoft 365 Copilot，企業(yè)辦公的流程和工作就會(huì)帶來(lái)很大的改變。不管是從降本的角度，還是增效的角度，技術(shù)把客戶想做的事情直接做完，這才是客戶真正想要的。
訪談?wù)撸耗谄髽I(yè)信息化領(lǐng)域有20多年的經(jīng)驗(yàn)，相信也經(jīng)歷了不止一次的技術(shù)革命。這次的AI革命，您覺(jué)得之前有哪些經(jīng)驗(yàn)可以類比？
王天揚(yáng)：我覺(jué)得上一個(gè)類似的體驗(yàn)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的每個(gè)人都有手機(jī)，手機(jī)又有一個(gè)很重要的功能叫做LBS。數(shù)字化的基礎(chǔ)，是數(shù)字孿生，也是現(xiàn)實(shí)世界和信息世界1:1復(fù)刻，那LBS就能幫助我們做到這點(diǎn)。而在此之前，通過(guò)電腦的記錄都是事后記錄，是沒(méi)有這些信息的。所以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是我認(rèn)為的上一次革命，不過(guò)從影響力來(lái)說(shuō)，我覺(jué)得AI會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。
訪談?wù)撸核阅袮I類比成移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，甚至覺(jué)得這次的影響力會(huì)超過(guò)上一次？
王天揚(yáng)：一定會(huì)超過(guò)。每個(gè)人每天都在做的事情有三件，第一是認(rèn)知、第二是思考、第三是行動(dòng)。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)把現(xiàn)實(shí)世界數(shù)字化，事實(shí)上是提升了人的認(rèn)知，而AI技術(shù)是取代了一部分人的思考能力，甚至通過(guò)AI和其他技術(shù)的結(jié)合，直接能將思考轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。
訪談?wù)撸篏PT出來(lái)后，我們看到有不少企業(yè)已經(jīng)在內(nèi)部使用AI進(jìn)行提效，是否可以認(rèn)為，未來(lái)使用AI的能力將會(huì)是企業(yè)的基本功。誰(shuí)用的更好，誰(shuí)的競(jìng)爭(zhēng)力可能就更強(qiáng)？
王天揚(yáng)：可以肯定地說(shuō)，使用AI的企業(yè)，和不使用AI的企業(yè)，它們之間的差距將會(huì)非常非常大。
我舉個(gè)例子，我們有個(gè)客戶，員工數(shù)有十幾萬(wàn)人，HR 有2000多人，每月只是做算薪就這一個(gè)動(dòng)作要花費(fèi)20天。做完薪酬，其實(shí)所有的HR都累癱了，但接下來(lái)的幾天更難，他們要解答所有員工對(duì)數(shù)據(jù)的疑問(wèn)。一步步排查，解釋，消除理解上的分歧，反復(fù)溝通導(dǎo)致HR和員工的體驗(yàn)都很差。那我們做了什么事情呢？將公司所有信息整合在一起，結(jié)合了GPT的聊天和對(duì)話能力，形成了一個(gè)問(wèn)答終端。它既能理解員工提出的問(wèn)題，又能夠快速提取邏輯并給出答案。光這個(gè)事情，我們的客戶就高興得不得了，他再也不用被自己的員工挑戰(zhàn)了，GPT可以24小時(shí)不間斷工作，很快地響應(yīng)，還能保持穩(wěn)定的問(wèn)答質(zhì)量。你可以想象，光這一點(diǎn)，就省了多少時(shí)間和成本。
還有最近IBM的新聞，已經(jīng)暫緩招聘像HR這類不直接面向客戶的崗位了。他的CEO認(rèn)為AI可以輕松地完成30%至50%的任務(wù)，并且能表現(xiàn)得比人類更好。
訪談?wù)撸篈I技術(shù)出現(xiàn)后，大家一度非?？只?，不僅是個(gè)人擔(dān)心被替代，SaaS公司也會(huì)擔(dān)心被顛覆。作為SaaS從業(yè)者，您怎么看待這件事？
王天揚(yáng)：回到前面聊到的OpenAI CEO用ChatGPT4.0演示的在家招待朋友用餐的例子，這個(gè)演示是想告訴大家GTP本身能夠做很多事情，但是要真正的讓它更好的為客戶服務(wù)，事實(shí)上它的背后要整合很多其他的自動(dòng)化技術(shù)，然后用ChatGPT來(lái)驅(qū)動(dòng)這些技術(shù)，就像它能驅(qū)動(dòng)購(gòu)物平臺(tái)直接下單一樣。通過(guò)一系列的自動(dòng)化可以直接達(dá)成用戶期望的結(jié)果，這才是未來(lái)的發(fā)展方向。
訪談?wù)撸阂簿褪钦f(shuō)，簡(jiǎn)單地把ChatGPT嵌入自己的產(chǎn)品，是沒(méi)有意義的一件事情？
王天揚(yáng)：是的。比如在HR SaaS里嵌入GPT的問(wèn)答窗口，讓HR去做一些文案的輔助工作，這樣的解決方案就太基礎(chǔ)了。我們要徹底思考未來(lái)企業(yè)應(yīng)用的形態(tài)是怎么樣，它很可能就沒(méi)有菜單和界面，完全跳脫從軟件時(shí)代沿用至今的這一套體系，也可能也沒(méi)有獨(dú)立的入口，就是依托于微信這樣平臺(tái)來(lái)使用。今天我們對(duì)企業(yè)應(yīng)用軟件，包括SaaS的所有認(rèn)知，在未來(lái)或許都會(huì)被顛覆。
訪談?wù)撸含F(xiàn)在我們?cè)谥v一個(gè)概念叫做MaaS，意思是模型即服務(wù)，把領(lǐng)域內(nèi)的具體問(wèn)題，結(jié)合AI來(lái)做深度解決。那創(chuàng)造和使用這些模型，是否會(huì)是SaaS公司的一條新路呢？
王天揚(yáng)：所有基于大模型的應(yīng)用公司，都在做一件事情。就是把能力應(yīng)用到某一個(gè)場(chǎng)景上去。每個(gè)場(chǎng)景的解決方案，就生成了一個(gè)個(gè)模型。在互聯(lián)網(wǎng)上，我們看到有應(yīng)用能自動(dòng)輸出產(chǎn)品需求文檔，自動(dòng)寫ppt，這都是屬于MaaS的范疇。SaaS其實(shí)有機(jī)會(huì)去組合應(yīng)用這些MaaS模型，組裝成適用于一個(gè)大的業(yè)務(wù)領(lǐng)域的解決方案。要考慮在使用不同的模型時(shí)，如何設(shè)計(jì)他們之間的交互，如何管理模型帶來(lái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及根據(jù)自己的具體場(chǎng)景來(lái)調(diào)優(yōu)。
說(shuō)到這里，我想分享一個(gè)我們自己的實(shí)例。
再小的企業(yè)，都會(huì)有員工手冊(cè)，對(duì)吧？企業(yè)里的員工會(huì)有很多很多政策上的問(wèn)題，規(guī)范上的問(wèn)題，都會(huì)去問(wèn)HR，可以想象一個(gè)小公司的HR的工作有多繁重。那我們可以給到企業(yè)一個(gè)后臺(tái)，只要企業(yè)準(zhǔn)備好員工手冊(cè)，收集好各類政策，無(wú)需梳理總結(jié)，直接上傳給大模型，這個(gè)系統(tǒng)就準(zhǔn)備好了。員工不需要任何系統(tǒng)培訓(xùn)，遇到問(wèn)題時(shí)只需要打開(kāi)微信，輸入問(wèn)題詢問(wèn)GPT，無(wú)論企業(yè)大小，80%-90%的問(wèn)題都能得到回答。
而且，這個(gè)模型是可以和客戶的人力資源系統(tǒng)組裝的，組裝后員工能得到完全個(gè)性化的答案。同樣是問(wèn)：這個(gè)月再多簽100萬(wàn)的合同，我能拿到多少獎(jiǎng)金。我們的AI會(huì)告訴你，結(jié)合公司的薪酬制度，績(jī)效評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，你能得到具體多少錢。
易路一直瞄準(zhǔn)的是中大型客戶，但嘗試去做這些模型的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)不論多大的客戶都可以快速使用起來(lái)，是一件非常好的事情。
訪談?wù)撸簩?duì)于想應(yīng)用LLM技術(shù)（大型語(yǔ)言模型）的SaaS企業(yè)，有什么經(jīng)驗(yàn)之談可以分享嗎？
王天揚(yáng)：一方面需要深入找場(chǎng)景，根據(jù)對(duì)行業(yè)的理解，找到一個(gè)可組裝的點(diǎn)，深入地去組裝而非直接嫁接。像前面講的那個(gè)例子，就是使用 LLM和人力資源系統(tǒng)組裝，才能做出區(qū)別于ChatGPT的產(chǎn)品。SaaS產(chǎn)品要盡可能做到可組裝，每個(gè)模塊的業(yè)務(wù)能力都可以互相進(jìn)行連接，甚至可以去連接外部的一些數(shù)據(jù)和組件，才能真正構(gòu)成一個(gè)能適應(yīng)環(huán)境靈活變化的企業(yè)服務(wù)的產(chǎn)品。
另一方面就是需要做到領(lǐng)域里的最強(qiáng)者，不是說(shuō)什么都有就好，而是有一點(diǎn)最強(qiáng)就可以讓所有人都來(lái)接入。當(dāng)前，這一切都要建立在核心價(jià)值上，有了核心價(jià)值在生態(tài)里才會(huì)被需要。
事實(shí)上我們和Gartner對(duì)人力資源發(fā)展趨勢(shì)有這樣一個(gè)共識(shí)。就是傳統(tǒng)一體化HR SaaS的發(fā)展瓶頸已經(jīng)顯現(xiàn)，而采用可組裝式HCM SaaS的企業(yè)機(jī)構(gòu)，在新功能的實(shí)現(xiàn)速度上將比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手快80%。并且我們也和Gartner在可組裝的方向上積極探索著新合作。
訪談?wù)撸簩?duì)于應(yīng)用AI的風(fēng)險(xiǎn)，SaaS公司應(yīng)該關(guān)注哪些？
王天揚(yáng)：首先在使用的規(guī)范上要合規(guī)，再怎么強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私都不為過(guò)；其次，AI要有真實(shí)性，保證數(shù)據(jù)源頭的真實(shí)；另外，個(gè)人數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)在AI容器的交互的邊界，雙方可以有一個(gè)制衡，很多公司在管理時(shí)候沒(méi)有意識(shí)到。我們自身，從技術(shù)框架創(chuàng)建的第一天起，就把數(shù)據(jù)的安全和可靠性作為原則，這也是客戶非常看重的一點(diǎn)。
訪談?wù)撸篠aaS已經(jīng)問(wèn)世二十多年了，市場(chǎng)上也有市值千億的公司，你覺(jué)得他代表了SaaS的發(fā)展終局嗎？
王天揚(yáng)：我認(rèn)為遠(yuǎn)遠(yuǎn)還達(dá)不到終局，甚至說(shuō)我們還在很初級(jí)的一個(gè)階段?，F(xiàn)在僅僅只是把線下的工作搬到了線上，提供的價(jià)值也不夠明顯。未來(lái)還有很大的發(fā)展空間，特別是有了大模型以后，SaaS應(yīng)該更有想象力。
例如你公司有個(gè)很棒的員工叫馬克，有一天你想再招一個(gè)像馬克一樣的人，直接讓AI幫你處理就好了。AI所需的信息，系統(tǒng)里都有，AI可以根據(jù)系統(tǒng)中馬克的所有信息，自動(dòng)生成人才畫(huà)像并發(fā)布崗位、找到候選人、面試，只需要終面時(shí)，由人來(lái)進(jìn)行最終把控。這只是其中的一個(gè)場(chǎng)景，AI+SaaS能做的事情還有很多。
訪談?wù)撸嚎梢钥吹剑竽Ｐ褪鞘紫日Q生在美國(guó)，中國(guó)還在奮力追趕這方面的能力。AI作為可能助力SaaS騰飛的一種技術(shù)，會(huì)使中美SaaS的差距進(jìn)一步被拉大嗎？
王天揚(yáng)：去年我們就使用了大語(yǔ)言模型，但相對(duì)來(lái)說(shuō)還不夠流暢，只能去問(wèn)一些被訓(xùn)練過(guò)的問(wèn)題?，F(xiàn)在有了GPT 4.0，基本上說(shuō)什么機(jī)器都能夠理解了，這是非常大的進(jìn)步。
而且大語(yǔ)言的算法是通用的，當(dāng)前的差距無(wú)非是訓(xùn)練時(shí)間和訓(xùn)練難度導(dǎo)致的。GPT的訓(xùn)練語(yǔ)言是英文，所以在英文環(huán)境下表現(xiàn)較好。但中國(guó)的優(yōu)勢(shì)是什么？我們有著海量的應(yīng)用數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)是可以被搜集和使用的，相信通過(guò)訓(xùn)練，可以很快在這方面趕上。
所以，我不僅不認(rèn)為AI會(huì)拉大這個(gè)差距，反而覺(jué)得這可能是中國(guó)SaaS彎道超車的一個(gè)機(jī)會(huì)。
這場(chǎng)訪談的獨(dú)特之處在于，在訪談前，參與雙方都借助了AI技術(shù)進(jìn)行了充分準(zhǔn)備。訪談?wù)?/em>使用AI輔助生成了訪談提綱，而溝通過(guò)程中，訪談?wù)哳l頻笑稱“這個(gè)問(wèn)題我問(wèn)過(guò)GPT”，受訪者也多次表示“這個(gè)問(wèn)題GPT是這么說(shuō)的……”雙方的溝通不僅沒(méi)有因?yàn)锳I而遜色，反而因?yàn)锳I出人意料的回答方向，碰撞出了更多的火花。
這個(gè)微小的改變，或許正是我們今天討論AI的原因所在。
通過(guò)這次交流，我們深深感覺(jué)到，技術(shù)窗口已經(jīng)敞開(kāi)，它公平地降臨在了所有企業(yè)面前，無(wú)論企業(yè)在中國(guó)，還是在美國(guó)，企業(yè)規(guī)模是大還是小，是SaaS企業(yè)還是軟件企業(yè)，他們的未來(lái)都有著無(wú)限的可能。
可以說(shuō)，科技的發(fā)展如同一輛永不停歇的列車。
還沒(méi)有上車的企業(yè)，正在上下求索，只求一張登車的票。
而已經(jīng)在車上的企業(yè)，既有已經(jīng)發(fā)布大模型的Google、微軟、百度、華為、阿里等一眾國(guó)內(nèi)外科技巨頭，也有已經(jīng)在應(yīng)用大模型，進(jìn)軍MaaS的金山云、易路人力資源科技等。他們更多思考的是以什么樣的狀態(tài)度過(guò)車上的時(shí)光，以及列車的終點(diǎn)在哪里。
無(wú)數(shù)的疑問(wèn)等待著企業(yè)家，等待他們和時(shí)間一起，共創(chuàng)答案。
快報(bào)
根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全法》實(shí)名制要求，請(qǐng)綁定手機(jī)號(hào)后發(fā)表評(píng)論