IBM咨询张信一:IBM零号客户计划,给客户的AI方案,先由自身实战淬炼

2025-12-02 16:25   来源: 电商在线

北京2025年12月2日 /美通社/ -- 日前,在第二十七届中国国际高新技术成果交易会上,IBM咨询大中华区合伙人、大湾区咨询服务总经理张信一于中国高新技术论坛上发表主旨演讲,系统阐述IBM依自身 AI转型赋能企业的独特方法论——"零号客户"计划,这一计划代表了IBM务实的企业级AI核心理念:面向客户的解决方案,会先在IBM自身多元化、全场景的业务环境中使用,在真实复杂的业务流中反复淬炼,以确保为客户交付的不只是前沿技术,更是经过IBM这样体量规模的企业亲身验证、能直接创造业务价值的可信范式。本文基于张信一的现场分享整理而成。

IBM_China_Headshot
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AI很热,但超过80%的用户坦言,AI在企业中的应用不如人意。是什么导致这样广泛的‘挫折感'?事实上,ToC 的AI是关于‘体验',允许‘翻车',没有过高期望反而让它像一个高情商的陪伴者,而 ToB 的AI则是关于‘必须',AI要嵌入组织中,不会仅限于单点操作,它会与一段业务流程优化、多岗位协同、合理的数据训练,及要确保结果无偏差等诸多要求相关。归根结底,企业级AI要解决具体业务难题、带来生产力提升,它的价值体现在真实的业务回报。

01.

目标:如何保障AI实现可衡量的价值回报?

IBM正在推进的"零号客户"计划是一项战略性内部倡议,IBM做自己新产品的首位客户,这一计划也是公司生产力大幅跃升的新引擎。凭借全球超过27万名员工在实际业务场景中的使用,IBM的产品和服务在推向市场前便完成了全面的测试、优化与验证,具备有效、成熟、可靠的企业级特性,为实现大规模推广提供扎实基础。

本质上,"零号客户"使IBM从技术提供商转型为共同探索者,通过"自己先走一遍"的实践,将抽象的技术概念转化为客户可感知、可信任的商业价值。

这一计划,可为客户树立技术实践标杆,落实可信业务场景,同时,基于与客户同构的实战经验与方法,让IBM能为客户的企业级AI落地提供务实可行的指导。"零号客户"计划的执行遵循开放的原则,它并非在既有工作中插入AI工具,而是重构工作模式。

  • 开放的原则:开放的架构、开放的平台、开放的模型、开放的应用,企业在面对不同业务和人工智能领域时,因各个环节的开放,企业需要摆脱锁定风险,可选择适用自己的组合,保障企业整体获益最大化;

  • 组合式工作模式:IBM的65000名懂业务、懂数据、懂算法的工程师及内部顾问伴随着"零号客户"计划的执行过程取得成长,提升内部生产力的同时,通过人与AI组合的工作参与模式,令各类业务流程以5-7倍于传统方法的速度加以交付。服务模式正从传统的‘人力套利'走向‘技术溢价'。在AI Magazine[1]排名中,IBM咨询是位居首位的AI咨询提供商。

对于企业级AI,IBM务实的转型风格体现在可衡量的价值上,预计到今年年底,"零号客户"计划将实现45亿美元的年化成本节约。IBM自身的许多具体应用场景所形成的应用效果,为赋能行业客户提供了扎实的能力背书。

02.

复盘:没取得预期效果?可能错在四件事上

AI的市场喧嚣中裹挟了不少认知盲点,其中有四个盲点正阻碍企业获得实际的收益:

一、将AI仅当成技术项目来试点,挑几个场景试试,从小处入手,但缺少战略目标的牵引,为做而做;

二、技术尝试脱离了业务需求,AI应用没有建立在业务理解与用户需求之上。AI要服务业务,否则只是空中楼阁;

三、企业未能明确地认识到,AI落地是无法从市场中买一个或若干个成型产品回来就可以实现的,更多要从内部采用工程化的做法实施;

四、很关键的问题,缺少做"垂直整合者"的理念,AI不仅是技术的转型,更是涉及管理、业务、特别是组织、人员、系统与企业文化的全面变革,需要强大的执行力。

IBM认为,AI变革势在必行,但企业要脚踏实地,谨慎前行。借力AI达到预期效果,并创造实际价值,企业要避免这些因素导致系统性失误。

03.

行动:具体怎么做,既有体系又可复制?

基于IBM watsonx人工智能产品系列,我们的顾问团队凭借深厚的专业知识,开发并落地了超过115个企业级AI应用案例。这些应用多以"Ask"为标识命名,如:AskHR,AskEPM, AskIT, AskSales,AskEco, AskAccessHub……它们不仅是技术界面,也是IBM内部的文化标识,以简洁、亲和的方式鼓励全球员工主动使用AI解决各项实际问题。

"Ask"带动了文化转型与AI的全员接纳,它是IBM借助AI进行深度转型的实践。目前,IBM已在销售、营销、客户支持、供应链、采购、人力资源、财务、IT运营、运营治理与合规等九大领域系统化推进AI应用, 持续迭代优化,并拓展至更多业务场景。以三个应用为例,简要介绍具体做法。

  • AskHR
    AskHR是IBM内部普及程度和使用频率最高的基于人工智能的人力资源助手。AskHR彻底改变了员工与人力资源部门的互动方式。通过整合79个子系统、47000项政策以及2500个流程,构建了AskHR的应用。过去,员工有问题只能发邮件、打电话询问HR;现在,通过统一的界面,员工可从休假安排到复杂福利问题等各种事项提出问题并获得答案 —— 这只是AI落地的第一步,AskHR已实现了从"回答"到"建议"再到"执行"的跨越。例如:IBM有一套"Bluepoints"内部货币积分体系,经理可向AskHR咨询如何更有效地将积分奖励给高绩效员工,系统会生成多种分配方案,并支持一键完成发放;年度调薪时,AskHR可根据员工上一年绩效、当前薪资对应市场所处的水平,以及员工在该职级的年限,自动生成调薪幅度建议,如果经理希望超出此建议范围,系统会自动启动相应审批流程,实现闭环管理。如今,绝大多数HR相关事务已由AskHR承担,全球27万名员工中,已有24.3万人使用这一工具,接近九成的员工使用率。

    伴随AskHR的不断应用,IBM已将人力资源管理流程数字化并实现自动化,人力资源团队的角色也不断在转变,更加以业务价值为导向,从"流程执行"走向"战略引领",从"经验管理"走向"数据决策",从"事务性工作"走向"技术增强",推动构建更敏捷、更高效、更具持续竞争力的人才体系。

    此外,AskHR除了面向员工,还有一系列专注于招聘、数据分析等领域的专业HR智能助手,共同构建起一个完整、专业且高度自动化的人力资源服务生态。这不仅是一次技术升级,更是工作方式与组织文化的深刻转变。

  • AskEPM
    AskEPM(Enterprise Performance Management,以AI驱动的全场景业务分析),是Ask系列中面向管理者的绩效管理助手,满足他们对动态业务洞察的迫切需求。传统业务数据、分析数据与数据模型之间往往存在脱节甚至重叠,难以形成统一的数据链路,无法为多维多变的分析场景提供高质量的业务洞察。这导致有超过63%[2]的分析人员长期消耗于重复的数据清洗、口径对齐与报表生成等低效率工作,成为"表哥、表姐"。

    AskEPM集成多源可信企业数据,实现自然语言交互。管理者可直接提问"销售增长的核心驱动力是什么?"或"明年利润将面临哪些风险?"等类似关键问题。举例一个实际事例,我询问它:"如何提升本项目利润?",系统精准地识别这一项目的出差旅成本占比过高,并进一步揭示根源在于跨区域人力调配模式,大量深圳员工长期外派,而支援大湾区的任务又频繁地由北京上海员工提供,导致高昂的成本结构。基于这个根因,AskEPM协助制定了管理策略,提出了优化区域资源分配的方案。

    AskEPM的用户获得描述性、诊断性、预测性和规范性的见解,并通过基于历史数据和外部因素模拟各种业务场景,进行假设规划和风险分析,给出行动建议。现在,AskEPM已发展成融合了供应链、财务与项目管理等多个智能体的决策应用平台,从静态报表工具,AskEPM已演进为能与管理者协同思考、持续进化的业务伙伴,真正实现了从"解释过去"到"规划未来"的跨越。

  • AskSCI
    AskSCI(Supply Chain Intelligence 供应链智能)做为Ask系列中的供应链智能助理,以自然语言交互方式响应业务查询,堪称企业供应链的"超级大脑"。当前,全球供应链波动持续加剧,企业对供应链实时可视化、复杂端到端网络协调、异常预警、中断研判与约束条件管理的需求空前迫切。

    AskSCI全线解决了传统的"供应链控制塔"停留在仪表盘层面,未能真正打通端到端的业务全链条的根本问题,借助IBM watsonx.assistant 与 watsonx.ai,AskSCI帮助供应链管理者在风险发生之前发现异常,无论是需求突变、供应风险、订单异常、发货延误还是运输事故,都能加以预判并给出最优的行动建议。

    更值得一提的是,AskSCI支持多约束条件下(客户优先级、产线能力、物料供应等)模拟给出不同排产方案,推演出成本最优或交付最快的可行路径。这就意味着:供应链不再只是被动响应,而是具备了真正的"前瞻性操作能力"。

    不止于此,IBM AskSCI还与Envizi 协同,让减碳行动更快、更精准,建设绿色供就链,让企业的碳管理从"人工统计"跃升为"自动计算",覆盖差旅、物流、废弃物等全链路排放。

04.

路径:如何从自我革新到为客户赋能?

"零号客户"计划是IBM的一个独特优势,通过自有技术和行业、业务领域专长,我们成功识别并解决了数据就绪度不足、垂直化孤岛工作流程、以及IT应用冗余等痛点。这些问题得到了客户的认同,也推动我们完成超过1000项"零号客户"合作项目,助推客户的转型进程。

IBM作为"零号客户"所积累的AI实践经验,其价值在于能够被广大企业快速复用,并通过两种途径赋能行业与企业的生产力提升:

第一, 对于正在出海的企业:

例如拓展至巴西、东南亚等市场的公司,IBM可承接其财务、人力资源等业务流程的外包服务,并直接将我们已验证成熟的AI应用无缝部署至出海企业的业务中,实现"即插即用"的效率提升。

第二, 对于自主推进AI落地的企业:

提供"零号客户"的方法论与实践经验,帮助企业规避常见陷阱,显著加速AI从规划到产生价值的全过程。

截至第三季度,IBM的AI业务规模突破95亿美元,IBM咨询正积极拥抱变革,引领行业创新。尽管刚起步,数字资产和"软件即服务"方面,已开展了超200个大规模数字员工相关项目,以交付可衡量的业务价值,整体咨询签约也呈增长态势。

以某法国银行为例,依托IBM 的AI能力,为其5000家分支机构、2万名客户顾问构建了智能问答系统,每日高效处理70,000+条业务咨询,显著提升了前线服务效率与一致性。以服务大湾区企业的实践为例,我们帮助多家客户通过生成式 AI 驱动供应链转型助力企业全球化运营,其中典型案例实现呆滞库存降低50%,库存周转率提升10%–15%,降本增效的同时,支撑全球供应链管理和未来的持续增长。在广泛众多的项目中,我们看到了巨大的发展潜力。

上面提到的赋能客户的两条路径,无论哪条,IBM的企业级AI都是在走一条务实而坚定的道路 —— 聚焦将AI转化为驱动效率提升与生产力增长的真实引擎。

备注
[1]排名信息援引自行业媒体《AI Magazine》发布的"2024年全球十大AI咨询公司(Top 10 AI Consulting Companies)"
[2]数据援引IBM商业价值研究院报告


责任编辑:小美
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