圖片來源@視覺中國
文 | 假裝是運營
今年，AI的發(fā)展速度可謂瘋狂。
ChatGPT從3.5到4.0僅歷時105天，AIGC ，最初只能生成圖片，到現(xiàn)在已能產出電影級別的視頻。
3月，微軟發(fā)布了結合GPT能力的office 系統(tǒng)，旗下的bing搜索也一馬當先，利用AI創(chuàng)造了新一代搜索引擎。不到30天的時間，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)官宣加入競爭。
創(chuàng)新的單位由年變成天，一時間，百舸爭流。
這項被比爾蓋茨夸贊為“40多年來最革命性的技術”，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，可以看到，最先應用AI技術的這批企業(yè)，已經開始暫緩招聘和裁撤員工。
站在企業(yè)的下游，企業(yè)服務領域深深感受到了AI的沖擊。行業(yè)中也產生了許多焦慮和疑問：AI變革，到底會將企業(yè)帶入何方？基于企業(yè)軟件，基于SaaS，AI將發(fā)揮怎樣的價值？更關鍵的是，在這輪技術爆發(fā)中，中國SaaS能否有機會彎道超車？
為了解答這些疑問，我們采訪了中國人力資源科技領先者易路的CEO王天揚，希望他們在ChatGPT上的前瞻應用能夠像一束光，照亮新世界的雛形。
訪談者：您本身是經驗豐富的管理者，也是科技企業(yè)的CEO，相信更能感受到AI力量的沖擊。所以您會怎么看待AI對企業(yè)帶來的改變？
王天揚：我想先講一個小故事，幾周前，在OpenAI的發(fā)布會上，它的CEO做了一個GPT 4.0的演示。場景是在家要招待朋友用餐。根據(jù)給到的口味喜好，GPT自動生成了菜單，接著，GPT去購物網(wǎng)站上訂購了菜單所需的食材。食材到家后做完拍了個照，GPT還能把照片自動分享到FaceBook上去。
事實上今天企業(yè)也需要這樣的一個工具，或者這樣的一個平臺。使用一個很簡單的交互，就能夠幫他完成一系列的事情。這里說的不僅僅是輸出想法，而是要輸出行動，真正完成這件事。像微軟結合GPT的能力，推出了Microsoft 365 Copilot，企業(yè)辦公的流程和工作就會帶來很大的改變。不管是從降本的角度，還是增效的角度，技術把客戶想做的事情直接做完，這才是客戶真正想要的。
訪談者：您在企業(yè)信息化領域有20多年的經驗，相信也經歷了不止一次的技術革命。這次的AI革命，您覺得之前有哪些經驗可以類比？
王天揚：我覺得上一個類似的體驗是移動互聯(lián)網(wǎng)。移動互聯(lián)網(wǎng)中的每個人都有手機，手機又有一個很重要的功能叫做LBS。數(shù)字化的基礎，是數(shù)字孿生，也是現(xiàn)實世界和信息世界1:1復刻，那LBS就能幫助我們做到這點。而在此之前，通過電腦的記錄都是事后記錄，是沒有這些信息的。所以移動互聯(lián)網(wǎng)是我認為的上一次革命，不過從影響力來說，我覺得AI會遠遠超過移動互聯(lián)網(wǎng)。
訪談者：所以您把AI類比成移動互聯(lián)網(wǎng)，甚至覺得這次的影響力會超過上一次？
王天揚：一定會超過。每個人每天都在做的事情有三件，第一是認知、第二是思考、第三是行動。
移動互聯(lián)網(wǎng)把現(xiàn)實世界數(shù)字化，事實上是提升了人的認知，而AI技術是取代了一部分人的思考能力，甚至通過AI和其他技術的結合，直接能將思考轉化為行動。
訪談者：GPT出來后，我們看到有不少企業(yè)已經在內部使用AI進行提效，是否可以認為，未來使用AI的能力將會是企業(yè)的基本功。誰用的更好，誰的競爭力可能就更強？
王天揚：可以肯定地說，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非常非常大。
我舉個例子，我們有個客戶，員工數(shù)有十幾萬人，HR 有2000多人，每月只是做算薪就這一個動作要花費20天。做完薪酬，其實所有的HR都累癱了，但接下來的幾天更難，他們要解答所有員工對數(shù)據(jù)的疑問。一步步排查，解釋，消除理解上的分歧，反復溝通導致HR和員工的體驗都很差。那我們做了什么事情呢？將公司所有信息整合在一起，結合了GPT的聊天和對話能力，形成了一個問答終端。它既能理解員工提出的問題，又能夠快速提取邏輯并給出答案。光這個事情，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小時不間斷工作，很快地響應，還能保持穩(wěn)定的問答質量。你可以想象，光這一點，就省了多少時間和成本。
還有最近IBM的新聞，已經暫緩招聘像HR這類不直接面向客戶的崗位了。他的CEO認為AI可以輕松地完成30%至50%的任務，并且能表現(xiàn)得比人類更好。
訪談者：AI技術出現(xiàn)后，大家一度非?？只?，不僅是個人擔心被替代，SaaS公司也會擔心被顛覆。作為SaaS從業(yè)者，您怎么看待這件事？
王天揚：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，事實上它的背后要整合很多其他的自動化技術，然后用ChatGPT來驅動這些技術，就像它能驅動購物平臺直接下單一樣。通過一系列的自動化可以直接達成用戶期望的結果，這才是未來的發(fā)展方向。
訪談者：也就是說，簡單地把ChatGPT嵌入自己的產品，是沒有意義的一件事情？
王天揚：是的。比如在HR SaaS里嵌入GPT的問答窗口，讓HR去做一些文案的輔助工作，這樣的解決方案就太基礎了。我們要徹底思考未來企業(yè)應用的形態(tài)是怎么樣，它很可能就沒有菜單和界面，完全跳脫從軟件時代沿用至今的這一套體系，也可能也沒有獨立的入口，就是依托于微信這樣平臺來使用。今天我們對企業(yè)應用軟件，包括SaaS的所有認知，在未來或許都會被顛覆。
訪談者：現(xiàn)在我們在講一個概念叫做MaaS，意思是模型即服務，把領域內的具體問題，結合AI來做深度解決。那創(chuàng)造和使用這些模型，是否會是SaaS公司的一條新路呢？
王天揚：所有基于大模型的應用公司，都在做一件事情。就是把能力應用到某一個場景上去。每個場景的解決方案，就生成了一個個模型。在互聯(lián)網(wǎng)上，我們看到有應用能自動輸出產品需求文檔，自動寫ppt，這都是屬于MaaS的范疇。SaaS其實有機會去組合應用這些MaaS模型，組裝成適用于一個大的業(yè)務領域的解決方案。要考慮在使用不同的模型時，如何設計他們之間的交互，如何管理模型帶來的基礎數(shù)據(jù)，以及根據(jù)自己的具體場景來調優(yōu)。
說到這里，我想分享一個我們自己的實例。
再小的企業(yè)，都會有員工手冊，對吧？企業(yè)里的員工會有很多很多政策上的問題，規(guī)范上的問題，都會去問HR，可以想象一個小公司的HR的工作有多繁重。那我們可以給到企業(yè)一個后臺，只要企業(yè)準備好員工手冊，收集好各類政策，無需梳理總結，直接上傳給大模型，這個系統(tǒng)就準備好了。員工不需要任何系統(tǒng)培訓，遇到問題時只需要打開微信，輸入問題詢問GPT，無論企業(yè)大小，80%-90%的問題都能得到回答。
而且，這個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性化的答案。同樣是問：這個月再多簽100萬的合同，我能拿到多少獎金。我們的AI會告訴你，結合公司的薪酬制度，績效評定標準，你能得到具體多少錢。
易路一直瞄準的是中大型客戶，但嘗試去做這些模型的時候，我們發(fā)現(xiàn)不論多大的客戶都可以快速使用起來，是一件非常好的事情。
訪談者：對于想應用LLM技術（大型語言模型）的SaaS企業(yè)，有什么經驗之談可以分享嗎？
王天揚：一方面需要深入找場景，根據(jù)對行業(yè)的理解，找到一個可組裝的點，深入地去組裝而非直接嫁接。像前面講的那個例子，就是使用 LLM和人力資源系統(tǒng)組裝，才能做出區(qū)別于ChatGPT的產品。SaaS產品要盡可能做到可組裝，每個模塊的業(yè)務能力都可以互相進行連接，甚至可以去連接外部的一些數(shù)據(jù)和組件，才能真正構成一個能適應環(huán)境靈活變化的企業(yè)服務的產品。
另一方面就是需要做到領域里的最強者，不是說什么都有就好，而是有一點最強就可以讓所有人都來接入。當前，這一切都要建立在核心價值上，有了核心價值在生態(tài)里才會被需要。
事實上我們和Gartner對人力資源發(fā)展趨勢有這樣一個共識。就是傳統(tǒng)一體化HR SaaS的發(fā)展瓶頸已經顯現(xiàn)，而采用可組裝式HCM SaaS的企業(yè)機構，在新功能的實現(xiàn)速度上將比競爭對手快80%。并且我們也和Gartner在可組裝的方向上積極探索著新合作。
訪談者：對于應用AI的風險，SaaS公司應該關注哪些？
王天揚：首先在使用的規(guī)范上要合規(guī)，再怎么強調數(shù)據(jù)保護和隱私都不為過；其次，AI要有真實性，保證數(shù)據(jù)源頭的真實；另外，個人數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)在AI容器的交互的邊界，雙方可以有一個制衡，很多公司在管理時候沒有意識到。我們自身，從技術框架創(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?？粗氐囊稽c。
訪談者：SaaS已經問世二十多年了，市場上也有市值千億的公司，你覺得他代表了SaaS的發(fā)展終局嗎？
王天揚：我認為遠遠還達不到終局，甚至說我們還在很初級的一個階段?，F(xiàn)在僅僅只是把線下的工作搬到了線上，提供的價值也不夠明顯。未來還有很大的發(fā)展空間，特別是有了大模型以后，SaaS應該更有想象力。
例如你公司有個很棒的員工叫馬克，有一天你想再招一個像馬克一樣的人，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，自動生成人才畫像并發(fā)布崗位、找到候選人、面試，只需要終面時，由人來進行最終把控。這只是其中的一個場景，AI+SaaS能做的事情還有很多。
訪談者：可以看到，大模型是首先誕生在美國，中國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，會使中美SaaS的差距進一步被拉大嗎？
王天揚：去年我們就使用了大語言模型，但相對來說還不夠流暢，只能去問一些被訓練過的問題?，F(xiàn)在有了GPT 4.0，基本上說什么機器都能夠理解了，這是非常大的進步。
而且大語言的算法是通用的，當前的差距無非是訓練時間和訓練難度導致的。GPT的訓練語言是英文，所以在英文環(huán)境下表現(xiàn)較好。但中國的優(yōu)勢是什么？我們有著海量的應用數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)是可以被搜集和使用的，相信通過訓練，可以很快在這方面趕上。
所以，我不僅不認為AI會拉大這個差距，反而覺得這可能是中國SaaS彎道超車的一個機會。
這場訪談的獨特之處在于，在訪談前，參與雙方都借助了AI技術進行了充分準備。訪談者使用AI輔助生成了訪談提綱，而溝通過程中，訪談者頻頻笑稱“這個問題我問過GPT”，受訪者也多次表示“這個問題GPT是這么說的……”雙方的溝通不僅沒有因為AI而遜色，反而因為AI出人意料的回答方向，碰撞出了更多的火花。
這個微小的改變，或許正是我們今天討論AI的原因所在。
通過這次交流，我們深深感覺到，技術窗口已經敞開，它公平地降臨在了所有企業(yè)面前，無論企業(yè)在中國，還是在美國，企業(yè)規(guī)模是大還是小，是SaaS企業(yè)還是軟件企業(yè)，他們的未來都有著無限的可能。
可以說，科技的發(fā)展如同一輛永不停歇的列車。
還沒有上車的企業(yè)，正在上下求索，只求一張登車的票。
而已經在車上的企業(yè)，既有已經發(fā)布大模型的Google、微軟、百度、華為、阿里等一眾國內外科技巨頭，也有已經在應用大模型，進軍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)度過車上的時光，以及列車的終點在哪里。
無數(shù)的疑問等待著企業(yè)家，等待他們和時間一起，共創(chuàng)答案。
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