麦肯锡7000员工开始用自家GPT办公!这里面潜藏什么趋势?
2023-08-24 15:45:09 来源:凯迪网
你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
(资料图片)
大型咨询公司往往会建立自己的知识库,但是,如果知识库过于复杂反而会让员工难以理出头绪,利用率会大大降低,全球最大的咨询公司麦肯锡就试图用AI解决这一问题。
8月16日, 麦肯锡宣布推出生成式人工智能聊天工具“Lilli”,让员工可以更加轻松地访问他们多年积累下来的庞大的知识库。
据介绍,Lilli的界面与市面上主流的生成式AI聊天工具相似,用户在底部的文本框中输入想要查询的内容、问题或者提示词,Lilli就会开始生成相应的答案。
不过它也有不同之处,Lilli包括两种模式,一种是“Client Capabilities”,用于搜索麦肯锡的知识储备,另一种是“GenAI Chat”,用于查找互联网上的外部资源。
那么,像Lilli这样的生成式聊天工具,在咨询业务中有什么实际用途呢?
麦肯锡认为,AI在咨询的每一步操作中都有使用的空间,比如,让Lilli生成麦肯锡内部的电子商务零售专家名单,或者展望美国未来十年新能源产业的发展前景,以及制定一个新能源工厂的建设计划等等。
麦肯锡高级合伙人Erik Roth接受媒体采访时提到,目前已经有7000名员工使用过Lilli,能够将研究和规划的时间从几周缩短到几个小时,也就是说,Lilli极大地提高了工作效率,未来,他们还会考虑将其开放给客户使用。
值得注意的是,Lilli是由麦肯锡CTO Jacky Wright领导下的内部技术团队打造的,底层技术来自麦肯锡合作伙伴Cohere公司开发的大语言模型,以及微软Azure提供的OpenAI GPT大模型,在此基础上,利用麦肯锡的10万份内部文档和访谈记录训练而成。
这与我们打造“AI王煜全”的思路一样:在大模型基础上,用我在科技特训营3年来积累的600万字语料进行训练,如此一来,它就会给出符合课程体系的专业答案,而不是像通用聊天机器人那样泛泛而谈,使它能够成为科技特训营的专属AI助教,随时随地解答学员们的问题。
其实,这预示着企业内部知识库的一个大变革!传统的企业知识库,是互联网时代的产物,本质上就是搜索引擎,只是将知识汇集后提供查询功能。
不过,进入生成式AI时代后,AI不仅仅能查询信息,还能进行信息汇总和提炼,按需生成符合基本逻辑的结果,这就让原本僵化的企业内部知识库,升级为大幅提升工作效率的内部企业服务。
你可能会问,麦肯锡是咨询公司,常年做内容输出,需要向甲方交付咨询报告,自然而然会积累大量的知识和数据,可是,其他行业有可能打造像Lilli一样的AI工具吗?
从理论上讲,拥有专属知识库和语料库的企业都可以打造属于自己的生成式AI产品。
很多企业日常管理中都会形成大量资料与数据,比如,IT部门会产生开发日志和代码,行政部门会产生规章制度和管理记录,市场部门会产生客户数据和沟通记录。
表面上看,这些数据只是简单的记录,但是,其中必然带有企业的个性化特征,都是专属私有数据,如果能够利用AI重塑数据价值,完全有可能像麦肯锡那样实现管理效率的提升。
这就意味着,企业内部信息化将迎来新的发展趋势,现在,每个企业都会使用信息化系统,有些选择自建系统,有些使用第三方平台,未来,每个企业都可能会有类似于“Lilli”的专属AI应用,为每个员工提供AI助手。
这还只是企业数据的内部价值,如果能够将内部语料库与外部服务需求相结合,就有潜力创造新的服务模式。
在我们的前哨AI创业营中,就有各行各业的专家级学员,有红酒品鉴师、芯片选型专家,还有资深的兽医,他们在工作中积累了大量专属数据和经验,这些语料对每家公司来说都是值得挖掘的宝藏,如果与大模型结合就有潜力转化为专家级的AI服务。
然而,即使看到了机遇,可不熟悉软件开发怎么办?
这个问题,我的朋友,CSDN的创始人、CEO蒋涛有新的看法,他认为,借助人工智能,未来的企业应用软件会由企业内部业务人员自己开发。
以前,软件开发技术门槛较高,企业要委托外部技术团队做开发。 问题是,外部团队对企业的业务并不熟悉,难以做出深度定制的信息系统,这就导致系统与业务出现隔阂。
据麦肯锡数据显示,中国的企业数字化转型成功率仅为20%,换句话说,有80%的企业数字化转型失败,盲目依赖外部支持、系统开发出来之后水土不服就是一大原因。
如今,生成式AI已经具备强大的编程能力,软件开发的学习成本将会不断降低,开发者的效率会成倍提高。 这就意味着,未来的开发模式很可能发生转变,将从外部为主转向内部为主,企业可以根据自己现实业务需求创造个性化的应用。
但关键在于,我们不能被动等待美好的未来,而是要在AI技术的展开期参与其中。从这一层面上说,麦肯锡主动用AI提升自身业务的尝试就值得称赞,所以,最明智的选择是无论自主开发还是外部合作,都应该尽早参与到AI变革中来。
以上是今天的内容,更多详细的产业分析和底层逻辑,我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号,报名加入!
王煜全要闻评论,我们明天见!
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