人工智能专家面临灭绝吗？为什么智能人工智能平台正在取代人类沟通桥梁？

Konrad Wolfenstein

1 小时前

人工智能专家面临灭绝吗？为什么智能AI平台正在取代人类扮演的角色？——图片来源：Xpert.Digital

不仅仅是代码：新一代人工智能平台如何理解您的整个业务

企业人工智能架构的转型：从人类匹配范式到智能情境融合

长期以来，在商业环境中实施人工智能几乎等同于量身定制、劳动密集型项目。当复杂的软件遇到更为复杂的商业现实时，久经考验的解决方案是：更多的人类专业知识。在这一关键角色中，所谓的“前沿部署工程师”表现出色——他们是开发人员、顾问和产品经理的高度专业化混合体，能够灵活地连接僵化的技术和每个客户的独特需求。在标准产品无法胜任的情况下，他们能够转化、调整并创建精妙的定制解决方案。这种模式曾是黄金标准，并推动了突破性的数字化项目。

但这种基于人工干预的模式正逐渐接近其根本极限。在人工智能技术呈指数级发展的推动下，新一代平台正在崛起，从根本上改变着游戏规则。这些智能系统不再依赖昂贵的专家进行人工翻译，而是能够直接解读和整合业务环境——从数据结构和业务流程到治理规则。这一转变标志着一个转折点，不仅挑战了人工整合者的角色，也挑战了现有的商业模式和投资策略。

本文分析了人工智能架构从依赖人工到以平台为中心的深刻转变。文章着重指出在可扩展性时代，人工方式的结构性缺陷，并阐述了情境感知平台如何通过机器可读语义和自动化学习循环，创造卓越的经济和运营优势。这一转变重新定义了企业在日益自动化的世界中创造价值、发展壮大并保持竞争力的方式。

为什么智能平台正在重新定义单个系统集成商的角色

在企业人工智能项目实施过程中，应对阻力的传统方法是增加人手。长期以来，前线部署工程师填补了这一缺口，他们灵活地搭建起技术与实际业务应用之间的桥梁。他们将复杂的技术转化为量身定制的解决方案，并使原本无法协同工作的系统实现功能。长期以来，这种方法一直是企业级数字化项目实施的标准模式。但随着人工智能呈指数级发展，企业的基本需求也随之改变。现代人工智能平台无需依赖大量人工集成即可直接解读业务上下文的能力，标志着企业构建和扩展其IT基础设施方式的一个转折点。

这一发展不仅对系统集成商的商业模式构成挑战，也引发了关于手动定制的成本效益、学习过程的可扩展性以及长期投资回报等更深层次的问题。企业人工智能领域目前正在发生的关键技术变革表明，各组织需要重新思考其人力资源、架构决策和商业模式方面的战略。

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前沿部署工程师与人工智能：角色转变——从手动调整到战略咨询

系统集成方法的功能范围和运行实际情况

前沿部署工程师本质上是工程师、顾问和产品专家的混合体，他们的使命是直接深入客户环境，提供标准产品团队通常无法覆盖的高度定制化解决方案。该角色不同于传统的软件开发人员或系统管理员，而代表了一种特殊的职能类别，擅长在高度复杂且需求特定的环境中工作。

前线部署工程师的典型职责涵盖企业集成的多个层面。他们与客户团队紧密合作，深入了解其业务流程、工作流和机构特性。这项工作远不止于表面的文档研究，而是需要对组织架构中人员的实际运作方式有深刻的、内省式的理解。前线部署工程师会开发专门针对特定客户组织的定制化集成、数据管道和基础设施解决方案。这些工作远远超出预定义的配置范围，并且通常需要采用创新的方法来应对以前从未以这种形式出现过的问题。

主要重点在于为单个组织甚至单个部门提供特定功能，而非开发可轻松移植到其他客户的通用解决方案。这造就了高度个性化的方法，每个实施方案都具有其独特的特点。本质上，前线部署的工程师充当产品团队与实际客户情况之间的桥梁。这种桥梁作用在集成复杂、每次部署都独一无二且失败代价巨大的关键领域尤为重要。

人工智能商业格局早期阶段手动集成原则的兴起

要理解为什么前沿部署工程师模型在企业人工智能计划的早期阶段成为核心要素，就必须考察这些初始阶段的技术格局。在企业人工智能发展的早期阶段，现有产品往往缺乏灵活性和适应性，难以应对现有企业环境的多样性。现有系统通常较为僵化，面向特定用例，无法有效处理现实世界企业环境的异构性。

前沿部署工程师通过为每个部署项目量身定制软件，帮助企业克服了这些限制。在系统需要与遗留数据存储库、沿用数十年的手动流程或具有严格监管要求的合规性环境进行通信的情况下，这种支持尤为宝贵。在将现代人工智能系统与通常采用完全不同设计理念的旧技术层连接起来时，这些工程师的专业知识是不可替代的。

在产品需要高度定制的场景下，前沿部署工程师自然而然地成为一种解决方案。客户数据通常分散在多个遗留系统中，而这些系统从未针对现代数据集成进行过设计。由于缺乏针对每个客户系统特定特性的自动化解决方案，复杂的数据管道不得不手动设计和实施。要实现商业价值，就需要对客户组织、其市场、竞争对手及其战略目标有深入的背景了解。

在相当长的一段时间内，这种方法被证明非常成功，尤其是在实施频率不高、但每个客户合同的业务量却非常庞大的时期。大型金融机构斥资数百万美元购买满足其独特运营需求的定制解决方案。需要保护专有制造工艺的工业巨头也愿意在定制集成解决方案上投入巨资。在这种情况下，部署前线工程师不仅明智，而且往往是成功达成企业交易的必要条件。

在可扩展性需求日益增长的时代，手动集成原则存在结构性局限性。

然而，企业人工智能领域的商业格局已发生翻天覆地的变化。现代人工智能平台开始直接分析和理解上下文，无需以往那样依赖人工翻译，即可捕捉数据集中的含义、结构和关系。在这种新的技术环境下，以人工翻译为主的交付模式面临着根本性的挑战，而这些挑战无法简单地通过改进招聘或培训来解决。

第一个关键限制是当数据变异性和模型复杂性超过人类集成所能承受的可扩展水平时。当变异性存在于工作流程中时——也就是说，当不同客户之间的差异主要体现在人们组织工作的方式上时——前线部署的工程师能够发挥显著作用。然而，人工智能系统引入的变异性涉及多个层面，远远超出组织流程的差异。原始数据本身存在变异性，数据的统计特性、不同数据元素的含义层次、数据更新频率以及数据质量和一致性随时间的变化都存在变异性。用于处理这些数据的模型、这些模型的超参数、模型精度要求以及模型性能评估标准也存在变异性。

治理要求本身就引入了可变性。不同司法管辖区的数据保护法律各不相同。不同行业的合规要求也各不相同。各个组织都有其自身的内部治理结构，这限制了人们对自动化决策系统的信任。仅靠人工整合来管理这种复杂性是不可扩展的。自动化的、具有上下文感知能力的数据和模型层对于应对这种复杂性至关重要。

第二个关键边界在于自动化和人工辅助知识转移之间产生的学习周期动态。人工智能系统通过持续的反馈循环不断改进。这些系统收集反馈、重新训练模型并将改进版本部署到生产环境的速度越快，它们实现真正商业价值的速度就越快。当产品系统和客户环境之间存在人工中介时，这些反馈循环会显著减慢。自动化学习流程使产品能够更快地演进，并以更高的精度不断改进。来自产品系统的遥测数据可以与客户特定的上下文信息持续结合，从而生成能够改进整个产品组合的洞察。

在手动部署的现场工程师（FDE）模型中，反馈往往是零散的、轶事性的。例如，一名现场部署的工程师在几个月后报告说，客户在使用解决方案时遇到了问题 X，导致需要进行临时调整。这些信息没有被系统地收集，也没有与其他客户的问题进行汇总，更没有被纳入产品开发流程。学习循环支离破碎、效率低下，无法系统地指导产品团队做出更优的设计决策。

第三个关键边界在于，当工程师深度参与到每个客户的部署中时，产品边界就会变得模糊不清。真正产品的一个主要特征是其可重复性。一个产品可以部署到不同的客户，而无需每次部署都从头开始完全重建。当工程师深入参与到每个客户的部署中时，他们就有可能使每次部署都变成一次性的、独特的构建，需要独特的设计和专有解决方案。这对于旨在从多个组织的聚合上下文中学习和泛化的AI平台来说，从根本上来说是颠覆性的。如果每次部署都完全不同，那么部署之间就无法相互强化，也就没有规范的路径可循。

技术转折点：情境感知平台作为新的基础

新一代企业级人工智能平台通过将上下文信息直接嵌入系统架构核心，实现了架构上的根本性转变。这得益于多种技术机制的运用，包括本体、语义层和自适应连接器，这些机制使系统能够自动适应任何环境，而无需大量的人工干预。

第一个根本区别在于，在这些现代平台上，上下文信息可以被机器读取。旧系统依靠概念开发人员来捕捉上下文信息：人们会理解客户的业务流程，然后将这种理解非正式地记在脑海中或记录在非结构化的文档中。新平台则在每一层都捕捉含义，并将其映射到各个系统，从而使人工智能系统能够对数据进行有意义的解读。例如，语义层可以捕捉不同客户数据元素之间的关系：系统 A 中的“客户编号”等同于系统 B 中的“客户 ID”，两者都指向相同的业务实体，并且系统 A 中记录的交易必须在系统 B 中进行验证。

第二个根本性的转变是，定制化正从人转向系统。在旧模式下，定制化是一项人工活动：工程师需要查看客户的代码，理解原有的接口，然后编写新代码来连接两个世界。而在情境感知系统中，定制化是通过配置和机器学习实现的，无需手动编码。系统可以自动识别不同的数据源，理解它们的结构，并制定相应的转换方案，所有这些都无需工程师与客户的代码进行交互。

第三个根本性的转变在于学习过程的连续性。在FDE模型中，每次部署都是一次重置。工程师在客户A现场数月积累的知识并不能系统地应用于客户B的部署。而在情境驱动模型中，经验会不断积累。如果平台部署到一百个客户，那么从前九十九次部署中获得的知识将作为第一百次部署的情境。

第四个根本性转变在于治理流程的可扩展性。在人工模式下，治理经理必须通过直接审计来确保政策的合规性。而在自动化模式下，元数据和数据沿袭信息被嵌入到平台本身，从而可以通过算法强制执行治理要求，同时系统也能自动扩展。

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为什么具备上下文感知能力的AI平台可以取代前线部署的工程师并加速项目实施？

经济转型：从依赖个人到平台效能

依赖前沿部署工程师的组织的商业模式与使用情境感知平台的组织的商业模式存在根本差异。这种经济动态解释了为什么技术变革会伴随着如此巨大的经济压力。

在基于功能开发环境（FDE）的模型中，工程师花费在客户集成上的每一小时都代表着一种机会成本，这种成本无法转移到其他客户身上。例如，一位工程师花了十六周时间在客户 A 上学习他们的系统、流程和治理要求。这十六周的学习成果在部署完成后几乎全部丢失。当这位工程师转而服务客户 B 时，他们必须从头开始整个学习过程。虽然可能有一些经验可以借鉴（例如集成遗留系统的技巧、通用的最佳实践），但大部分与具体情境相关的洞察都会丢失。

此外，工程师编写的每一个定制脚本都会成为组织的一项长期承诺。如果客户 A 收到一个只能在其特定数据库版本上运行的定制集成脚本，那么该脚本将需要维护数年。当数据库版本更新、业务流程变更或需要新的集成点时，脚本都必须再次进行适配。这种维护成本是固定的，并且会随着客户数量的增加而不断累积。一百个客户，每个客户都有一百个定制脚本，由此产生的技术债务负担将呈指数级增长。

此外，依赖现场部署的工程师会向市场和客户传递一个信息：产品尚未真正完成。一个真正的产品应该能够以最小的定制化投入部署。当一家公司告诉客户，其人工智能解决方案的全面部署需要一位高技能工程师投入三个月的时间时，这实际上是在暗示：这并非真正的产品，而是一种基于服务的模式。这限制了公司能够服务的客户数量。一个拥有十名高技能现场部署工程师的典型公司，或许能够服务二十到四十个客户（具体取决于任务的复杂程度）。这意味着其增长的扩展潜力受到了极大的限制。

另一方面，情境感知平台能够产生规模经济效益。金融服务本体的初始部署需要在架构决策、语义建模和技术基础设施方面进行大量投资。然而，这种初始部署能够使后续部署的速度呈指数级增长，成本效益也更高。第二个金融客户可以基于现有的语义模型进行构建，仅根据自身特定需求进行调整，从而节省数月的开发时间。第一百个客户则可以受益于平台中蕴含的九十九年学习成果。

规模经济效应使得员工人数相同的企业能够服务成百上千的客户。这种经济优势十分显著。企业若投资数百万美元开发情境感知平台，便可将这笔投资的价值分摊到规模呈指数级增长的客户群体中。

知识结构架构：一种技术实现

为了理解这种架构转变在实践中的实现方式，考察一个具体的技术案例会很有帮助。现代企业人工智能平台中实现的知识架构（Knowledge Fabric architecture）正是这种转变的典型范例。

知识架构将数据源、业务分类和运营元数据连接成一个统一的意义图谱。这种图谱结构使人工智能模型、智能体和决策系统能够思考业务本身。以前不了解“客户群体”含义或其与“客户类型”关系的人工智能模型，现在可以直接从知识图谱中检索这些概念。以前不了解不同业务单元之间关系的决策系统，现在可以从知识架构中读取这些关系。

知识架构功能对现场工程师 (FDE) 活动的具体替代形式多种多样。现场工程师将客户工作流程转化为可执行系统。知识架构的等效方案则是将领域语义编码为本体，即概念及其关系的机器可处理的形式化表示。工程师通过编写转换来协调不同数据格式，从而实现跨系统的数据规范化。知识架构的等效方案则是使用自适应模式和元数据层，自动检测数据格式差异并建议相应的转换。

一位工程师通过交换系统间的连接点来集成自定义管道。知识架构将使用统一的数据连接器和API，这些通用连接器可跨多个系统运行。一位工程师手动管理治理，验证特定数据元素是否落入不法分子之手、访问控制是否得到有效执行以及数据沿袭是否可追溯。知识架构则通过将这些要求直接嵌入数据流架构中，实现沿袭和策略执行的自动化。

这种技术变革并非易事，它需要在架构、语义和基础设施方面进行大量投资。但一旦这些投资完成，规模经济效益就会显而易见。

对组织及其战略决策的影响

对于正在评估人工智能平台的商业领袖来说，从依赖于 FDE 的模型转向上下文感知模型，引发了几个需要认真考虑的战略问题。

首先要问的是，被调查的平台是否已经实现了真正的规模经济，还是仍然停留在项目阶段。一个简单的诊断方法是：如果平台声称每个客户部署都需要一名现场工程师，那么该平台尚未真正转型为可扩展产品。它或许是一款能够满足高度专业化需求的优秀产品，但它并非可扩展产品。

第二个问题是，公司对人工智能技术的投资是否真正构建了一个可复用的基础架构，还是每项投资都各自为政。如果一家公司投资开发了一款专为客户 A 设计的人工智能应用，而这项投资却无法帮助客户 B 实现，那么该公司就是在制造信息孤岛。情境感知平台应该确保对本体结构、语义模型和治理框架的投资能够被每个新客户复用。

第三个问题是，未来组织需要什么样的人才。对前线部署工程师的需求不会完全消失，但所需工作的性质将发生巨大变化。组织不再需要花费数月时间在现场编写代码的工程师，而是需要更多能够设计抽象语义模型、概括上下文结构并创建本体结构的架构师，以便其他工程师能够重用这些模型。工作重点将从个人问题解决转向系统化的知识结构化。

新架构中的治理与合规

从以人为本的管理模式转向以平台为中心的管理模式，一个常见的反对意见是，治理要求会阻碍这种转变。受监管行业的公司认为，所有数据的使用都必须可审计和可验证，而且治理决策需要人类的专业知识。这种反对意见可以理解，但它往往误解了情境感知平台实现治理的机制。

传统的做法是通过人工审核来执行数据治理。数据保护官会手动核实某些数据类别是否被用于特定用途。合规经理会检查审计日志中的数据访问记录是否一致。这种方法耗时费力，容易出错，而且难以扩展。

在情境感知平台中，治理是自动化的。描述数据元素分类的元数据嵌入在平台中。描述哪些数据类别可用于哪些用途的指南被编码为可执行规则。系统可以在执行人工智能操作之前自动检查该操作是否符合治理框架。如果不符合，系统会阻止该操作或在执行前请求批准。

这种自动化治理模式不仅效率更高，而且比人工治理更加严谨。人工审核员可能会因为疲劳或疏忽而出错，而自动化系统可以重复执行数万次相同的审核。这意味着，与基于现场部署工程师或其他人工流程的方法相比，具备上下文感知能力的平台实际上能够提供更好的治理效果。

对于受监管行业而言，这意味着向情境感知平台的转型并非治理质量的倒退，而是一种提升。审计人员应该能够查看每一项人工智能操作的完整且不可篡改的记录，包括所使用的数据、应用的模型以及审查的治理规则等信息。这无疑比依赖人工审核更具审计效力。

对不同客户群体的影响

虽然从依赖 FDE 的模型向情境感知模型的转变是不可避免的，但它在不同的客户群体中表现形式有所不同。

对于中型企业而言，这种转变意义重大。过去，这些企业往往无力承担前线部署工程师的成本，因此实际上被排除在企业级人工智能解决方案之外。如今，可扩展且只需极少定制的上下文感知平台正在为这些市场打开大门。中型金融服务提供商现在可以使用一个已经了解金融服务运作方式的平台，而无需花费数百万美元进行定制。

对于大型企业客户而言，这种转变并不意味着转型幅度会降低。大型企业仍然能够承担部署大量全功能数据中心 (FDE) 的成本。但现在，这类企业可以选择是继续投资于此，还是转而采用情境感知平台，并将内部专业知识集中于监控、验证和持续改进平台，而不是耗费精力编写繁琐的自定义代码。

对于系统集成商和咨询公司而言，这种转变标志着其商业模式的根本性变革。传统上通过手动定制和集成创造价值的公司会发现，这种价值来源正在逐渐消失。这并非必然导致失败，而是需要重新定位。咨询公司可以将其角色从“编写代码的实施者”转变为“引领业务转型的战略顾问”。他们可以管理现有组织流程的过渡，培训团队有效使用新系统，并进行业务流程设计，从而利用新的技术能力创造价值。