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The Open Group 2024生态系统架构·可持续发展年度大会全面解读

article 2024/11/15 9:00:58

在全球数字化转型加速的时代背景下，人工智能技术正以前所未有的速度重塑各行各业的生态系统。尤其是随着ChatGPT、Sora等技术的爆发，AIGC（人工智能生成内容）技术在多个领域展现出超越人类的能力，AGI（通用人工智能）时代的曙光已然初现。面对这场席卷全球的技术革命，企业如何在数字化转型和可持续发展中抢占先机，成为每一位决策者和技术专家必须深入思考的问题。

The Open Group 2024生态系统架构·可持续发展年度大会将于2024年11月隆重召开。这是一场汇聚全球顶尖技术专家、企业领袖和数字化转型先锋的盛会，旨在深入探讨AIGC时代下的业务架构演进、生成式人工智能的企业落地方案等关键议题，为企业数字化转型和可持续发展提供前瞻性的指导和解决方案。

AIGC时代的业务架构演进：从DEAF框架看未来

背景分析：AIGC技术引爆数字革命

随着ChatGPT、Sora等先进技术的问世，AIGC技术在自然语言处理、图像生成、代码编写等方面展现出超越人类的能力。人工智能不再仅仅是辅助工具，而是开始深度介入企业的业务流程和决策环节。这种转变带来了深远的影响：

人机协作模式重塑：从以人为主导到人机合作，再到AI主导、人类监督的模式转变，企业需要重新思考组织架构和工作流程。
数字员工崛起：数字员工的大量出现，要求企业具备培养和管理数字员工的新能力，包括技能培训、绩效评估和伦理道德管理。
业务运作方式变革：AI技术赋能下，业务流程自动化、智能化程度大幅提升，传统的业务模式面临挑战。

DEAF数字化企业架构框架：引领企业智能化升级

武艳军，一汽大众首席架构师，基于其在数字化转型和人工智能领域的丰富实践，提出了DEAF（Digital Enterprise Architecture Framework）数字化企业架构框架。他认为，企业要在AIGC时代保持竞争优势，必须在以下五个方面对企业架构方法进行升级：

数据化（Datafication）：数据是智能化的基础。企业需要构建完善的数据收集、存储、分析和治理体系，实现全业务链的数据贯通和价值挖掘。
- 数据资产化：将数据视为核心资产，建立数据资产管理机制，提升数据质量和可信度。
- 实时数据分析：引入实时数据分析技术，支持快速决策和动态调整。
智能化（Intelligence）：通过AI技术的深度应用，提升业务流程的智能化水平。
- AI赋能业务：将AI技术嵌入到业务流程中，实现自动化、智能化运营。
- 智能决策支持：构建智能决策支持系统，辅助管理层进行战略决策。
体验化（Experience）：以用户体验为中心，重塑客户和员工的交互方式。
- 个性化服务：利用AI技术提供个性化的产品和服务，提升客户满意度。
- 员工体验优化：为员工提供智能化的工作环境和工具，提升工作效率和满意度。
敏捷化（Agility）：在快速变化的市场环境中，保持企业的敏捷性和响应速度。
- 敏捷组织架构：建立扁平化、灵活的组织架构，促进跨部门协作。
- 持续迭代：采用敏捷开发和持续交付的模式，快速响应市场需求。
生态化（Ecosystem）：构建开放共赢的生态系统，实现资源共享和协同发展。
- 生态合作：与产业链上下游、跨行业伙伴建立战略合作关系，形成生态联盟。
- 平台化运营：打造开放的平台，吸引第三方开发者和合作伙伴，共同创新。

数字员工的培养与管理：赋能企业新动能

在DEAF框架的指导下，企业需要针对数字员工的培养和管理制定策略：

工作分析与技能匹配：明确数字员工需要完成的任务和所需的技能，针对性地进行训练和部署。
数字员工训练：利用通用大模型和行业大模型，赋能数字员工具备专业的背景知识和技能。
伦理与合规：建立数字员工的伦理道德规范，确保其行为符合法律法规和社会道德标准。

案例分析：专题演讲中将详细分析一汽大众在数字化转型过程中，如何成功应用DEAF框架，实现了业务流程的智能化升级和数字员工的有效管理，大幅提升了运营效率和客户满意度。

生成式人工智能的企业落地：全方位解决转型痛点

现状与挑战：人工智能转型的多重困境

张莉，大中华区业务敏捷专家兼AI转型架构师，深入分析了企业在人工智能转型过程中面临的典型问题：

缺乏统一的企业级人工智能平台：员工自发使用各种市场上的人工智能工具，导致数据安全和合规风险。
- 数据泄露风险：未经管理的工具可能导致敏感数据外泄。
- 工具碎片化：不同部门使用不同的工具，导致协作效率低下。
试点项目收效甚微：人工智能项目无法产生预期的业务价值。
- 牵头部门选择不当：技术部门主导，缺乏业务部门的深度参与。
- 业务场景选择不当：未聚焦高价值的业务场景，难以体现价值。
人才短缺：缺乏既懂业务又懂人工智能的复合型人才。
数据不就绪：数据质量低下，无法支撑人工智能模型的训练和应用。
治理缺乏：缺乏对人工智能项目的全生命周期管理，存在合规和伦理风险。
技术不配套：IT基础设施和技术架构无法支持人工智能的高效运行。

埃森哲的生成式人工智能企业落地方案：五大核心模块

针对上述挑战，张莉将详细介绍埃森哲的生成式人工智能企业落地方案，该方案从以下五个方面提供全方位的解决方案：

业务场景识别与优先级排序
- 高价值场景优先：识别对业务有重大影响的场景，确保人工智能项目的ROI。
- 业务与技术协同：业务部门与技术部门紧密合作，确保技术方案切实解决业务问题。
技术平台搭建
- 统一的人工智能平台：构建企业级的人工智能平台，提供统一的开发、部署和管理环境。
- 数据安全与合规：集成数据安全和合规管理，确保数据使用的合法性和安全性。
人才培养与组织变革
- 复合型人才培养：通过培训和引进，打造既懂业务又懂技术的团队。
- 组织架构调整：设立专门的人工智能部门或团队，推动组织内部的协同和变革。
负责任的人工智能
- 伦理道德规范：制定人工智能伦理准则，确保技术应用符合社会价值观。
- 透明度和可解释性：构建可解释的人工智能模型，增强用户和监管机构的信任。
治理与管控
- 全生命周期管理：建立从项目立项、开发、部署到运营的全流程管理机制。
- 持续监控与优化：通过实时监控和反馈，持续优化人工智能系统的性能和效果。