ChatGPT 的横空出世，引爆了全世界科技圈。随着其变成街头巷尾人人可以说几句的热点，大模型这件事在商业领域也激发出出一个关键问题：它有什么用？我的企业该怎么用？
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第四范式联合创始人胡时伟记得，2022 年第四范式 SHIFT 峰会上，三十多位企业董事长本质上是在讨论一件事——到底怎么去破「数字化转型结果不理想」这个尴尬的局面。
一家 AI 公司的峰会上，企业家们来听的是技术，但思考的其实都是商业中最朴素的问题，这才是商业领域最真实的样子。胡时伟说，技术的使命就是去解决真问题，「就像今年，大家都在说大模型多厉害，客户听到就会脱口而出——既然要花钱，那这东西到底对我的生存和扩张有多大用？」而这，恰恰就是那个真问题。
胡时伟向极客公园表示，作为一家定位在利用 AI 等技术帮助客户做数字化转型的企业，在略显狂热的大模型市场里，他们有着不同的思考——他选择把核心关注放在「大模型究竟会对企业带来什么样的积极变化。」
大模型如果只能带来一些文生文，文生图这样的「短链条」的生产力工具，很显然还不是其最大的价值。如何在企业经营管理的「长链条」里发挥作用，可能是今天最值得关注的趋势。
胡时伟恰恰觉得，大模型这次范式革命带来的最大突破，是企业数字化转型巨大提速的可能性，甚至是企业的「科学性」得到迅速提升的空间。
企业的数字化转型是一个面向产业的发展趋势，围绕企业的北极星指标，从企业的「战略」与「策略」，再到「执行」与「评价体系」的这四个关键步骤，全面进行深刻转变的过程，而转变的目标则是让企业的核心竞争力由量变形成质变，率先成为「下一代企业」。
胡时伟说：「过去，在锚定战略后，我们使用 AI 帮企业解决了策略问题，譬如该执行什么任务，哪种方式执行任务更好。但策略，却一直受限于『执行效率』，甚至在很多企业内部根本得不到有效执行。」
而大模型的横空出世，恰恰是解决四要素中「执行」问题的关键。就在上周，第四范式曝光了大模型产品「式说」，并提出 AIGS（AI Gerenated Software）的技术思路，着重去解决企业战略通过数字化来被高效执行的问题。「它甚至会给企业执行端带来从『月级』到『天级』的质变。」胡时伟指出。
同时，用 AI 重构企业软件，开启了庞大的企业软件市场的一个新变化。
01 用 AIGS 解放「沉默数据」，提升「思维链」
在胡时伟看来，大量正在数字化转型的企业在战略明确后，执行的艰难很大程度上还是来自于「数据的使用效率」问题。
很现实的是，今天大量企业能够有效用到的数据不到其整体的 5%。原因很简单，在企业内部，员工与企业的沟通有三条路径：第一是接受培训，第二是人与人沟通，第三是使用系统。但在过去，绝大多数企业中，第三条系统路径占比不到 5%，这是因为员工之间的业务沟通，以及员工与客户之间的对话，几乎都发生在非结构化（数据结构不规则或不完整）与非系统化场景中。
「一个趋势是，当下越是数字化转型做得优秀的企业，员工与系统对话的比重越高。」胡时伟指出，在金融、零售、交通出行、居住平台等行业中，一些数字化程度较高的企业，员工通过系统路径进行工作的比重已经超过 50%。
「我们过去经常说，不能只看交易数据、结果数据，要看过程数据。因为真正优质的数据由人与人之间的互动过程产生，而不是『表单』或 PPT。而过去的软件，约等于表单。」
对于这类过程数据，过去甲方企业只能逼迫优秀员工在 CRM 里填「怎么把客户做好」。再让表现不好的员工也上 CRM 把同样的事给做了。但这里面一直以来的核心困境是，越优秀的一线员工越没时间用 CRM。
「人到底怎么做业务和人怎么用软件，是两件事情」。能力强的员工和能力弱的员工，用不同的方式完成工作，都只是把结果填进了软件。换句话说，以前即便有 AI 策略模型，但从执行角度来看，很多员工即便坚决不做，企业也没有任何办法。
此外，一家企业 IT 或信息化部门通常面临的最大问题是什么——「我给你提需求好几个月了，你怎么还没做？」
胡时伟说，企业内部开发成本太高，优秀的 PM、架构师很少，所以许多甲方企业只把有限的资源放在最顶层的策略上开发重点系统，其他低价值的部分则交给企业软件供应商。
「但软件厂商实则很多时候不能满足需求，这导致甲方企业很不满，所以又开始自己招人天天加班做。」从而进入恶性循环，让前进步幅变慢。
所以，如何去推动员工主动在系统上「执行」，如何让优秀的员工去带动差一点的员工提升业务能力，如何能把企业大部分策略的执行（而非只有高价值策略）搬到系统上，是一个摆在数字化转型企业面前的共同难题。
「以前咨询公司去找优秀的人访谈，然后生成标准行为手册，让落后的人学着做。那个标准行为手册是什么？就是思维链。」
胡时伟认为，AIGS 的终极目标，某种意义上，便是找到「人类优秀思维链路」在计算机世界的最佳呈现形式：
优秀员工向 AIGS（可能是一个对话框的形式）不断做出反馈，把解决问题的正确逻辑赋予系统。后者再为表现不佳的员工做引导，甚至「问出错误问题，系统都会纠正他提问的方式」。
这说明，对话框已经从优秀员工那里知道解决一个问题通常的逻辑是什么。「作为一个人，你接到复杂工作，会在大脑里推理出一步步要执行的子任务，按步骤去执行；而换成 AIGS，面对同一个工作，如果它『见』了足够多的人（累积数据），就能把这个套路总结出来，形成思维链。」
思维链装集装箱软件最终服务于企业和组织的效率管理。在思维链的帮助下，AIGS 意味着一种越过填表单、越过界面设计的可能性。从「人适配软件」，到每一个员工对应一个思维链的教练。
它带来的最大变化就是在一个组织内放大了科学性，但又做到了符合人性，这种对员工有意义的真「伙伴」，会让员工更愿意在系统上干活，并把所有的业务过程都留在系统上。
胡时伟说，企业的大模型系统一旦投入应用，会始终处于自我迭代状态：大量主动且有效的数据反馈会实时沉淀在系统内，相当于把非结构化数据纳入企业整体的数字化治理体系，这中间有巨大的提升空间。
「95% 未被采集的数据，一定会在大量行业知识与内部反馈闭环基础上，让企业的数字化过程像飞轮一样真正转动起来。」
02「改变沟通」的背后，是「AI BP」的新生产力
在第四范式联合创始人胡时伟看来，AIGS 在第一阶段的呈现形式，是一个「对话框」，这个对话框，不是用来聊天的框，而是以对话的形态完成各种工作的框，也就是企业 AI 助手 Copilot（副驾驶）。
而在「对话框」背后，不仅意味着交互形态的变化，也意味着员工沟通方式的彻底改变。
利用 AIGS 规划企业内部信息系统的逻辑，首先便是通过「对话框」改造或新建员工与系统的沟通环节，提升信息与策略的传递效率。这相当于在所有企业级软件系统里，给每个员工配备一个 BP（业务合作伙伴），帮助员工去调用传统软件内置的一个个功能 / 数据。工作时，「AI 业务伙伴」通过与员工之间的对话，听从员工指挥，带来数量级的执行效率提升。
但站在更高处，这些「AI BP」实际通过与策略的数字化连接，同样在服务于企业战略。很显然，正是因为大模型的能力突破，才能让企业为每个员工身边分配一个强力的「AI BP」（AI 业务伙伴）的角色，既帮助员工提升效率解决问题，又能做到与公司战略和执行标准高度一致。
这种原本是成熟大公司才有的「奢侈的组织架构」，可以变成给更多企业提高效率的重要生产力。而员工和组织得到这种加持后，将极大提升组织的效能。
胡时伟感到兴奋的是，多年来，第四范式一直在做软件里的 AI 决策模型，而现在大模型的范式革命和 AIGS 技术思路的出现，恰恰补足了策略的执行能力。优秀的 AIGS 能力与优秀的 AI 决策能力必须结合，并严格遵从企业核心竞争力的方向，企业就更能够达成战略目标。
「对应于企业里的管理者和员工，决策 AI 就是管理者角色的数字化，而生成式 AI 则是员工角色的数字化。」
那么企业软件领域，将会因为 AIGS 出现，以及沟通方式的根本性改变，产生什么样的连锁反应？
胡时伟认为，在当下阶段，AIGS 是要改变企业内员工与企业之间的沟通方式，而不是改变员工去完成任务的方式，后者需借助行业软件服务商在各自领域内沉淀多年的功能与流程性优势。
因此，第四范式 AIGS 与行业企业软件之间的关系，是共生与互助，而非排斥。
在第四范式的大模型发布会上，创始人戴文渊提到，AIGS 的想法源于一个很多人都比较直观的认知——国内 B 端软件都有着目标导向的功能，但往往在体验上乏善可陈。
在他看来，如果你要实现一个功能，要通过鼠标点系统菜单三下才能完成，体验就不如 Chat（对话形式）。而如果能给软件安上生成式 AI 的心脏——你说「我要报销」，把票拍给系统，它问：「跟谁吃饭了？」，你答：「张三」，它说：「我接收了」。结束。这种体验显然要比现在的报销系统强太多。
不论是内部 OA、ERP、CRM、BI，还是外部业务管理系统，可以被改造的软件不胜枚举。譬如餐饮门店想查看当天某个 SKU 的销量情况；工厂车间主任想知道流水线有没有违规操作——过去，他们要手动找到界面，点击这个，拉取那个。但现在，只需要在对话框中提问：工厂在过去一天有没有违规操作？
在第四范式发布会现场，一家航空制造企业用语音提问，「帮我找类似的零件」，「给出这两个零件的装配方案」，这样的自然语言，就能在 CAD 系统的庞大工程中，找到所有与之类似的三维数模零件，给出多种数模组装方案。
该企业相关负责人向媒体解释，他们最核心的知识资产就是「三维数模」。只要三维数模存在，哪怕发生灾害导致厂房消失或者员工解散，三个月内也可以重建起来。「AIGS 的一小步，对我们工业设计软件来说，已经是迈出了一大步」，相关负责人表示。
三维数模查询与组装胡时伟认为，AIGS 这样的技术思路和新范式，也一定会增强企业软件供应商的竞争力。
「我们未来会跟企业软件合作伙伴一起做。以前很多软件企业做 CRM、供应链、BI 系统，跟我们的关系相对间接。但今天在 AIGS 领域，企业找人做系统，也有我们的生意。」
换句话说，在以前，传统软件供应商与第四范式是「人力密集型」与「技术密集型」的区别；那么在当下的大模型时代，大家都会变成算力密集型企业。
03 从 AI 的范式革命，到组织的范式革命
当 AIGC 成为全球热点的时候，更聚焦在打通企业数字化战略与执行这件事的 AIGS 理念，是大模型进入 2B 领域的一个重要思想切口。
换一个更宏大的视角看，人类的商业组织其实一直是运用科技工具，不断进行「范式」进化，从农业时代到工业时代，再到数字化时代。当年企业管理的软件的出现，对于企业组织和管理思想就产生过重大影响，而今天大模型技术的突破，将意味着软件的灵活性、能力会进一步增强。并且，它可以更加普世地把这种能力传递给更多的商业组织。
如果说微软在全球正在率先将大模型渗透到个人办公领域，那么第四范式就是利用大模型渗透到企业软件的效率领域。过去，企业软件作为抽象的最佳实践的载体，抽象意味着死板与固化。现在依托大模型，则有机会创造一个体验优秀、界面极简、自我迭代的软件工作流，甚至是创造出「AI BP」这样的重要生产力进入组织，帮助企业的战略得到最有效的执行。
AIGS 的技术思路，通过大模型去生成高段位的思维链，加强员工与系统的协同，加强业务之间的有效性，从过去的策略模型辐射影响中层——变为能够辐射影响上至战略层（CEO 要做的），下至执行层和评价体系，这是一次组织管理的新范式探索。
其最大的意义可能在于，开启了一个对商业组织「永恒难题」的新解题思路——组织本身需要科学性，但是这个组织里其实又不能把「人」完全拿掉的，一个完全只有科学性的组织，同样没有生命力。
而未来大模型支撑的这种全新的软件交互和协作机制，核心是人性和科学性在一个组织里怎么有效地协作，让二者共同闪耀。这可能就是战略和执行，稳健和创新、优秀员工与合格员工、超预期与有底线等等问题，用一种依托于数字化和 AI 构建的新管理思想。
这个思路下，一个组织的科学性可以用更低的成本、更高的效率，更加灵活、更加贴合业务地被增强。那么基于此，可能会有更高效能的商业组织批量出现。显然，AI 的范式革命正在带来企业软件的范式革命，而最终，可能会是组织的范式革命。
「归根结底，中国 To B 行业，无论走向什么样的增长模式、商业模式，本质上必须要面向核心竞争力的提升，面向组织价值的创造。AIGS 可以带来数量级上的数据获取效率与执行效率提升，算力要素和数据要素将获得前所未有的协同机会。而在企业数字化转型和高质量发展的强烈意愿下，To B 软件的生态链的各个企业，或许也将迎来一次值得关注的历史性变革。」
