泼个行业冷水 ｜ 当前AI大模型对企业管理软件是改良，还没到革命

说句不客气的话，当前AI大模型在企业管理软件中的实际应用，离“革命”还差得远，更多是“改良”性质的小打小闹。

自从AI大模型前两年火起来，企业管理软件公司要是没跟AI扯上点关系，好像就落伍了，连微软CEO都在公开场合给传统软件厂商施加压力——再不上AI的车，你们就等着被淘汰吧。那么实际情况呢？

过去大半年，受多家企业管理软件公司（包括国际头部、国内头部、传统大厂出身的产品团队，以及从来没做过企业软件的技术创业者）邀请，评估他们的AI大模型应用创新。看完各种Demo后，给出的结论很直接：从企业实际应用角度，这些产品的优势还是基于对业务最佳实践的提炼，而目前AI产品的实用价值，基本是噱头。

通过评估鉴赏，国内外企业管理软件的AI产品，主要集中在这几类应用场景：

一、最终用户（业务用户）端

1、知识查询：用户操作业务时，能通过自然语言跟智能体聊天，查询企业知识库内容。听起来很方便，但实际效果取决于知识库的完善程度。

2、数据查询：基于自然语言对话的“问数”是最常见的场景。不过AI对复杂业务问题的理解还有限，而且如果不是基于独立数据平台，生产环境下性能可能是个问题。

3、调用功能：取决于软件底层架构。架构现代化、服务化做得好的，可以直接调用原子化能力并组合；架构老旧的，更多是用大模型给用户做功能导航。

4、文档理解和生成：利用大模型对销售文本、采购合同、报表附注等进行阅读理解，发现风险、合规问题，或者整合结构化数据生成文档。这个方向确实有潜力。

5、系统功能解释：相当于在线帮助文档，解释系统的数据、流程、功能含义。但从实际情况来看，大模型生成的文字比较啰嗦，针对性也不够强。

二、专业用户（实施顾问）端

1、生成数据模型和表单：相当于前些年热起来的“低代码”工具的AI升级版，用自然语言来生成数据、表单、流程等业务对象。

2、生成业务逻辑的软件代码：传统高端软件通过配置实现复杂逻辑，但国产或新创软件往往需要大量写代码。一些新创软件可以根据提示词，用大模型生成算法、流程的脚本代码，提高编码效率。

3、生成前端用户界面：大模型根据实施顾问的提示词，快速生成前端界面，并实现后端服务对接。

这些应用不能说不好，但并没有带来革命性变化。做过实施顾问的都清楚，企业管理信息系统实施中，技术工作只占小部分，真正耗时间的都是人际互动。就这个角度来看，这些AI应用还像玩具一样，很难真正提高实施效率。

这让人想起一个例子：能认出鸡翅的AI烤箱。它用人工智能识别烤盘上的食材是12个鸡翅，自动设置温度和时间。你说它创新吗？当然。但你买烤箱会因为这个功能而心动吗？反正不会。鸡翅的实际材质、鸡种、温度、产地都不一样，AI就算认出来，烤制时间多半分钟还是少半分钟，它并不能掌握准确。这个烤箱或许有特定目标客群，比如盲人朋友，但这不是烤箱的革命。

回到本质问题：企业管理软件到底有多需要AI？企业管理软件的本质是用信息技术解决管理问题：了解业务准确信息，做出准确决策，提高流程效率。信息技术在企业管理里有三个作用：智能——认知环境动态、做出行动决策、产生行为反馈；记录——产生数据并处理为业务信息；行动——根据智能完成特定任务并生成数据。

但如果企业自身流程都没理顺，数据一塌糊涂，那人工智能就毫无意义。这才是当前最大的现实。