编者按： 企业在引入生成式 AI 时，是否陷入了盲目追随聊天机器人的误区，如何真正发挥 AI 的价值潜力？
本文作者提出了一个观点：企业应该首先关注业务流程，而非简单地将 AI 聊天机器人作为万能解决方案。
作者认为企业需要深入分析现有业务流程，识别可以应用 AI 的具体环节，而不是为了使用 AI 而找寻应用场景。同时作者基于十余个生成式 AI 应用的实战经验，详细阐述了如何通过"流程编排"而非"对话交互"，系统性地重塑企业 AI 应用。最后，作者指出生成式 AI 应用不局限于聊天界面，还可以是知识检索、文档编辑、嵌入式流程等多种形式，关键是选择最高效的交互方式。
作者 | Dr. Marcel Müller
编译 | 岳扬
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Background licensed from elements.envato.com, edit by Marcel Müller 2024
许多组织对生成式 AI 应用常常抱有过高的期望。他们一开始对 ChatGPT 或 Microsoft Co-Pilot 这样的技术感到兴奋，阅读了一些关于 AI 如何提升业务效率的文章后，便急于在各种场景中部署聊天机器人。但当实际效果不如预期时，他们往往会感到失望。这时，我常听到一些借口，比如"模型不够完善"或"我们需要提高员工的能力，写出更好的提示词"。
然而，在大多数情况（90%）下，这些结论都是误判，问题在于我们过分局限于聊天机器人这个思维模式。 我参与开发了数十个生成式 AI 应用，服务过三个人的小型团队和拥有三十多万人的大型跨国企业，我看到这种模式无处不在。
市面上有许多公司告诉你，你需要"某种聊天机器人解决方案"，因为似乎这已经成了标配。OpenAI 的 ChatGPT，Microsoft 的 Copilot，Google 的 Gemini 等项目都在努力简化聊天机器人的创建过程。但我要说的是，能够通过生成式 AI 解决的难题中，有 75% 并不适合用聊天机器人来解决。
我经常看到经理、项目主管或其他决策者一开始的想法是："我们有了这个能构建聊天机器人的 AI 产品，现在要尽可能多地找到应用场景。"但根据我的经验，这种从已构建的解决方案出发，再寻找现有问题的做法是错误的。正确的做法应该是先识别问题，然后分析并寻找匹配的 AI 解决方案。聊天机器人确实适合某些场景，但将其作为万能钥匙是不恰当的。
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将解决方案强加于问题之上，与从问题入手并找到解决方案截然相反。© Marcel Müller 2024
在本文中，我将基于众多生成式 AI 应用构建的实战经验，分享我从中获得的见解和研发方法。这些应用程序目前已上线运行，服务于成千上万的用户，它们深刻影响了我在构建生成式 AI 解决方案时的思路 ------ 不盲目跟风，也不因效果不佳而感到挫败。
01 首先关注流程，其次才是聊天机器人（或其他界面）
我建议不要一开始就围绕聊天机器人进行思考，那么正确的起点是什么呢？答案清晰明了：企业的业务流程。
企业内发生的每一件事都是业务流程的一部分。业务流程是由各种活动（即"作业单元"）、事件（例如，发生错误）和节点（例如，做出决策）串联而成的作业流[1]。有专门的工具用于绘制业务流程图[2]，并且围绕业务流程的分析与优化[3][4][5]已经形成了一个完整的研究领域。业务流程管理之所以有效，是因为它不仅是一种理论，而且已经被广泛应用于企业的各个角落 ------ 尽管许多企业可能并不知道这一概念的确切名称。
举个例子，假设您是一家为银行提供房地产评估服务的公司。银行在发放抵押贷款前，会要求房地产评估师对房产的价值进行评估，这样一旦抵押贷款无法偿还，银行就能知道房产的实际价值。
编写房地产评估报告是一项复杂的业务流程，我们可以将其细分为多个子流程。通常情况下，评估师需要亲自开车到房产所在地，进行拍照，然后坐下来撰写一份长达 20-30 页的评估报告。但在此，我们不要急于求成，想着"啊，20-30 页的报告，我如果使用 ChatGPT 可能会更快完成"。请记住：流程先行，解决方案随后。
我们可以将该流程拆分为更具体的子流程，例如：前往房产所在地、拍照，然后撰写报告的不同部分，包括房屋的位置描述、各个房间的状况和尺寸信息等。当我们深入探究单一流程时，会看到其中涉及的任务、决策节点和事件。例如，在撰写位置描述时，评估师会在办公桌前进行一些研究，通过 Google Maps 查看周边商店，检查城市交通图，以便评估房屋的交通便利性和街道状况。这些都是相关处理人员需要执行的活动。如果评估的是位于偏远地区的孤立农场，那么公共交通选项可能并不重要，因为这种房子的买家通常都会依赖私人汽车。在流程中选择不同路径的决策，我们称之为"决策节点"。
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如在 BPMN 2.0 中的示例过程所示。© Marcel Müller 2024
我们采用的这种以流程为核心的思想，是在考虑应用 AI 之前，先对现有流程进行评估。
02 流程编排而非聊天式互动
在分析了我们的业务流程和目标后，我们可以着手考虑融入 AI 的流程应该是怎样的。关键在于细化我们需要执行的各个步骤。如果我们只专注于撰写房屋描述的子流程，它可能包括以下环节：
- 分析房屋周边的相关地点和商业设施
- 描述室内装修状况
- 若非地处偏远，则查找最近的公共交通站点
- 撰写一页内容的报告
确实，我们可以通过与 AI "对话伙伴"以互动的方式来完成这些任务，直至完成任务得到所需输出。但在企业环境中，这种方式存在以下三个主要问题：
- 输出的一致性：不同人给出的提示词各不相同，导致输出结果因提示词编写者的技能和经验水平而异。在企业环境中，我们希望输出结果尽可能保持一致。
- 质量参差不齐：你可能有过这样的经历，在与 ChatGPT 互动时需要多次调整提示词，才能达到期望的质量。有时甚至可能得到完全错误的答案。在这个例子中，我们尚未找到一个能够在不产生误导信息的情况下，准确描述周边商业设施的大语言模型。
- 内部知识与现有系统集成：每家公司都有内部知识，他们可能希望在与 AI "对话伙伴"互动中使用这些知识。尽管可以通过聊天机器人实现检索增强生成（RAG），但这并非是在所有情况下都能高效产生理想结果的通用方法。
这些问题来自于聊天机器人背后的大语言模型的基本原理。
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同聊天机器人进行交互（左）与预定义流程的协调编排（右）。© Marcel Müller 2024
企业级应用不应单纯依赖于"提问-回答"的互动模式，而应设计为一套协调有序的流程步骤，这些步骤部分由 AI 驱动，每个步骤都旨在实现一个具体目标。 例如，用户可以启动一个多步骤流程，该流程整合了各种模型和潜在的多模态输入，以产出更有效的结果，并将这些步骤与小型数据检索脚本相结合，后者在不依赖 AI 的情况下运行。通过整合检索增强生成技术（RAG）并尽量减少人工介入，可以构建出更加强大和自动化的工作流程。
相较于通过交互界面人工协调，这种流程编排方式能大幅提升工作效率。此外，流程中的每一步并不都需要完全依赖 AI 模型完成。在上述例子中，我们发现使用 Google Maps API 来获取附近的公交站点和交通站点的信息，在质量上远胜于询问即便是像 GPT-4o 这样出色的语言模型，甚至超过了使用 Perplexity 这样的网络搜索增强生成引擎。
03 通过流程编排提升效率
想象一下，在没有 AI 参与的情况下，我们是如何工作的。手动完成任务不仅耗时，而且效率低下。假设一个任务手动完成需要一个小时，若重复四次，总耗时就是四个小时。而采用基于生成式 AI 的聊天机器人解决方案，理论上可以节省一半的时间。但是，我们真的只能做到这一步吗？剩下的时间其实被用于构思提示词、等待回复以及通过不断的修正来保证输出的质量。
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手动操作与基于聊天机器人的自动化可节省的时间对比。© Marcel Müller 2024
在处理重复性任务时，虽然时间有所节省，但在那些多个员工需要执行相同流程的企业中，保持一致性所需的提示词编写、等待和输出调整却成了一个棘手的问题。此时，流程模板的作用就显得尤为重要了。
通过流程模板，我们将流程标准化和参数化，使其可以多次复用。高质量的流程模板只需创建一次，却能大幅提升单个案例处理的效率。这样一来，用于创建提示词、保障质量和调整输出所花费的时间就大幅减少了。这正是基于聊天机器人的解决方案与依托模板的 AI 流程编排之间的本质区别，而这个区别对保证质量和提高可复现性具有深远的影响。
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流程模板的实际效益。© Marcel Müller 2024
此外，我们现在有了一个明确的测试领域，可以用来验证我们的解决方案。在用户可以自由输入的聊天机器人中，想要以可量化的方式测试并建立信心是颇具挑战的。我们越是明确限定用户可输入的参数和文件范围，就越能够精确地验证解决方案的有效性。
在 AI 辅助的流程中使用模板，其实是对传统流程管理中业务流程引擎原理的借鉴。每当出现新情况时，这些引擎便会从模板库中挑选合适的模板进行流程编排。在这个过程中，相应的输入参数就会被填进去。
以房地产评估流程为例，所使用的模板包含了三个输入项：房产类型（如独立住宅），室内照片集，以及房产地址。
流程模板的结构如下：
- 首先，利用 Google Places API 和提供的地址信息来搜寻周边的商店。
- 接着，通过 OpenAI 的视觉 API 来对室内环境进行描述。
- 然后，再次使用 Google Places API 来查找附近的交通设施。
- 将第 1 步和第 3 步输出的 JSON 数据以及交通设施的描述，配合 GPT-4o 生成一个文本页面，内容结构为：先介绍房产、周边商店和交通情况，随后是室内环境描述，最后给出一个包含评分的综合结论。
在我们的实际应用案例中，我们是通过 entAIngine 平台内置的无代码构建器来开发这个应用的。
在这个流程中，只有四分之一的工作步骤需要借助大语言模型。这其实是一个优点！因为 Google Maps API 不会凭空捏造信息。虽然它可能提供一些过时的数据，但它绝不会"虚构看似真实的场景。"此外，由于我们现在有了可分析的真实信息源，因此人类可以在流程中进行有效的审核。
在传统的流程管理中，模板能够降低流程的可变性，确保流程的可复制性，并提升效率和质量（这一点在 Six Sigma（译者注：六西格玛(6σ)概念于 1986 年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出，此概念属于品质管理范畴，西格玛(Σ,σ)是希腊字母，这是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异，提升品质。） 等方法论中得到了验证）。我们需要采用同样的思维方式来处理这个问题。
04 生成式 AI 应用的用户交互界面
现在，我们已经启动了一个利用大语言模型（LLM）的流程，它解决了很多令人头疼的问题。但用户如何与之交互呢？
要实现这样一个流程，可以手动编写所有代码，或者利用 entAIngine [6]这类无需编程的 AI 流程引擎来完成。
在利用流程模板构建业务流程时，交互可以以各种方式发生。根据我过去两年的经验，对于绝大多数（90%）生成式 AI 的应用场景，基本上是以下几种界面：
- 知识检索界面：功能类似于搜索引擎，可以引用和参考来源。
- 文档编辑界面：将文本处理能力与模板、模型和流程编排相结合。
- 聊天界面：适用于进行迭代式、交互式的交流。
- 无需独立界面的嵌入式流程编排（RPA） ：通过 API 接口，与现有界面集成。
归根结底，最关键的问题是哪种互动方式最为高效。确实，对于一些需要创意或处理非重复性任务的场景，聊天界面可能是最佳选择。但往往并非如此。通常情况下，用户的核心需求是创建文档，此时，文档编辑界面中预置的模板就能提供极为高效的互动体验。有时候，如果我们想在现有应用中嵌入 AI 功能，就没有必要再单独开发一个界面。这里的难点在于如何在现有应用程序中正确执行流程、获取所需输入数据，并在界面的适当位置展示输出结果。
上述提到的界面，构成了我至今遇到的大多数生成式 AI 应用场景的基础，并且同时还能实现与企业环境的可扩展集成。
05 The Bottom Line
企业需要转变思维，不再只是考虑"如何在各个场景中使用 AI 聊天机器人？"，而是思考"哪些业务流程包含哪些具体步骤，以及在这些步骤中如何有效地利用生成式 AI？"，这样的转变为企业带来了实现 AI 真正价值的基础。 将 AI 技术与现有系统融合，并根据实际需求选择合适的用户界面。采用这种方式，企业能够实现的效率提升，是那些仅局限于聊天机器人思维的企业所无法想象的。
References
[1] Dumas et al., "Fundamentals of Business Process Management", 2018
[2] Object Management Group. "Business Process Model and Notation (BPMN) Version 2.0.2." OMG Specification, Jan. 2014
[3] van der Aalst, "Process Mining: Data Science in Action", 2016
[4] Luthra, Sunil, et al. "Total Quality Management (TQM): Principles, Methods, and Applications." 1st ed., CRC Press, 2020.
[5] Panagacos, "The Ultimate Guide to Business Process Management", 2012
[6] www.entaingine.com
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About the authors
Dr. Marcel Müller
Entrepreneur into Process Innovation with Deep Tech. AI. Founder of entAIngine
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本期互动内容 🍻
❓您在实施生成式 AI 项目遇到过哪些落地难点？是否也陷入本文指出的'Chatbot 误区'？
原文链接：
https://towardsdatascience.com/why-internal-company-chatbots-fail-and-how-to-use-generative-ai-in-enterprise-with-impact-af06d24e011d
