人工智能 正在扰乱许多不同的业务领域。 该技术的潜力在客户服务、人才和应用程序现代化方面尤其明显。 根据 IBM 商业价值研究院 (IBV)，AI可以包含联络中心案例，增强 客户体验 70%。 此外，人工智能可以将人力资源部门的生产力提高 40%， 应用程序现代化 30%。 其中一个例子是通过 IT 运营实现票务协助自动化，从而减轻劳动力负担。 尽管这些数字表明企业面临转型机遇，但人工智能的扩展和实施历来对组织来说一直是一个挑战。

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没有 IA，就没有 AI

人工智能的好坏取决于为其提供信息的数据，并且对正确数据基础的需求从未如此强烈。 据国际数据公司称， 未来 250 年内存储的数据预计将增长 5%. 

由于数据跨云和本地环境存储，因此在管理治理和控制成本的同时访问数据变得困难。 使问题变得更加复杂的是，数据的使用变得更加多样化，公司面临着管理复杂或质量差的数据的问题。

精准地进行了一项研究发现，在企业内部， 数据科学家花费 80% 的时间清理、整合和准备数据，处理多种格式，包括文档、图像和视频。 总体而言，重点是建立一个可信的、集成的人工智能数据平台。

信任与人工智能

通过访问正确的数据，通过利用基础模型的力量来支持广泛的任务，可以更轻松地为所有用户实现人工智能的民主化。 然而，重要的是要考虑基础模型的机会和风险，特别是模型对大规模部署人工智能的可信度。

信任是阻止利益相关者实施人工智能的主要因素。 实际上， IBV 发现 67% 的高管担心人工智能的潜在负债。 现有的负责任的人工智能工具缺乏技术能力，并且仅限于特定环境，这意味着客户无法使用这些工具来治理其他平台上的模型。 考虑到生成模型通常会产生包含恶意语言（包括仇恨、辱骂和脏话 (HAP)）或泄露个人身份信息 (PII) 的输出，这一点令人震惊。 公司越来越多地受到人工智能使用的负面报道，损害了他们的声誉。 数据质量强烈影响人工智能模型生成的内容的质量和有用性，凸显了解决数据挑战的重要性。

通过知识管理提高用户生产力

知识管理是一种新兴的生成式人工智能应用。 借助人工智能的力量，企业可以精确地收集、创建、访问和共享相关数据，以获得组织洞察力。 知识管理应用程序通常实施到集中式系统中，以支持业务领域和任务，包括人才、客户服务和应用程序现代化。

人力资源、人才和人工智能

人力资源部门可以利用人工智能来完成内容生成、检索增强生成和分类等任务。 内容生成可用于快速创建角色的描述。 检索增强生成可以帮助根据内部人力资源文档识别角色所需的技能。 分类可以帮助确定申请人是否适合其申请的企业。 这些任务 减少申请时的处理时间 收到对其申请的决定。

客户服务和人工智能

客户服务部门可以利用人工智能 通过使用检索增强生成、摘要和分类。 例如，企业可以在其网站上整合客户服务聊天机器人，该机器人将使用生成式人工智能来增强对话性和上下文特定性。 检索增强生成可用于搜索内部文档以回答客户的询问并生成定制的输出。 总结可以通过向员工简要介绍客户的问题以及之前与公司的互动来帮助他们。 文本分类可用于对客户的情绪进行分类。 这些任务减少了体力劳动，同时改善了客户服务和保留。

应用现代化和人工智能

应用现代化 也可以借助摘要和内容生成任务来实现。 通过业务目标摘要，开发人员可以花更少的时间学习业务手册，而将更多的时间用于编码。 IT 工作人员还可以创建摘要票证请求，以快速解决支持票证中发现的问题并确定其优先级。 开发人员使用生成式人工智能的另一种方式是与大型语言模型（LLM）进行通信) 用人类语言并要求模型生成代码。 这可以帮助开发人员翻译代码语言、解决错误并减少编码时间, 允许更多创造性的想法。

使用数据湖房为知识管理系统提供动力

组织需要一个 数据湖边小屋 应对部署人工智能驱动的知识管理系统带来的数据挑战。 它提供了数据湖灵活性和 数据仓库 性能有助于扩展人工智能。 数据湖屋是一个适合用途的数据存储.

为了为人工智能准备数据，数据工程师需要能够从单一入口访问大量数据源和混合云环境中的任何类型的数据。 A data Lakehouse拥有多个查询引擎和存储，可以让工程师以开放格式共享数据。 此外，工程师可以清理、转换和标准化 AI/ML 建模数据，而无需复制或构建额外的管道。 此外，企业应该考虑结合生成式人工智能的 Lakehouse 解决方案，帮助数据工程师和非技术用户轻松地用自然语言发现、增强和丰富数据。 数据湖房提高了人工智能部署和数据管道生成的效率。

人工智能驱动的知识管理系统保存敏感数据, 包括人力资源电子邮件自动化、营销视频翻译和呼叫中心文字记录分析。 当涉及到这些敏感信息时，访问安全数据变得越来越重要。 客户需要一个数据湖库，它提供内置的集中治理和本地自动化策略执行，并由数据编目、访问控制、数据沿袭的安全性和透明度提供支持。

通过数据湖屋解决方案建立的这些数据基础，数据科学家可以自信地使用受治理的数据来构建、训练、调整和部署人工智能模型，从而确保信任和信心。

确保负责任、透明且可解释的知识管理系统

如前所述，聊天机器人s 是一种流行的基于人工智能的生成型知识管理系统，用于客户体验。 该应用可以为企业创造价值，但也带来风险。

例如，医疗保健公司的聊天机器人可以使用之前交互中的已知细节回答有关治疗的问题，从而减少护士的工作量并改善客户服务。 但是，如果数据质量较差或者在微调或调整过程中向模型中注入了偏差 及时调整，该模型可能不值得信赖。 因此，聊天机器人可能会向患者提供包含不恰当语言的响应或泄露其他患者的信息和个人身份信息 (PII)。

为了防止这种情况发生，组织在部署人工智能模型时需要主动检测并减轻偏差和漂移。 拥有自动内容过滤功能来检测 HAP 和 PII 泄漏将减少模型验证者手动验证模型的负担，以确保它们避免有毒内容。

借助 watsonx 将可能性变为现实

在寻求部署生成式人工智能模型时，企业应与可信赖的合作伙伴联手，该合作伙伴已从高质量数据中创建或采购了高质量模型，从而允许根据企业数据和目标进行定制。 

IBM沃森克斯 是一个集成的人工智能和数据平台，具有自动化人力资源流程、增强客户体验和现代化 IT 工作流程以减少工作量的所有功能。 利用平台内的工具来存储、管理和准备混合云中的所有数据。 构建和部署传统 机器学习（ML） 和生成式人工智能解决方案，具有管理整个人工智能生命周期的能力。

watsonx 没有提供不同的 AI 解决方案，而是提供了一种开放的方法，该方法基于多云上的多模型基础模型，并针对一系列业务用例。 watsonx 有多种模型可供选择，可以使用专有数据和公司指南来策划以实现负责任的 AI，watsonx 也受到所有 AI 价值创造者的信任和授权，提供对数据和模型的完全控制以创造商业价值。

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