金年会- 金年会体育- 官网APPAI都能读懂上下文了？万亿美元市场大门打开商业生态面临重塑

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　　哈喽，大家好，小圆今天要和大家聊的，是人工智能领域一个可能催生万亿美元市场的新方向，上下文图谱。可能有朋友觉得这个概念有点抽象，

　　在AI技术飞速迭代的当下，企业软件的竞争赛道正在悄然转移，而上下文图谱正是这场转移的核心抓手，接下来咱们就一步步把这件事说透。

　　过去20年，企业软件领域的巨头们基本都遵循着同一个成功逻辑：成为企业的核心记录系统，比如大家熟知的Salesforce，核心就是记录客户相关的信息和销售数据；Workday聚焦于员工的人力、薪酬和考核数据；SAP则负责记录企业的库存、生产和财务流程。

　　这些旧系统确实在工业化时代帮企业解决了大问题，把分散的信息集中管理，让业务流程更规范，但它们有个致命的先天缺陷，也是现在AI时代暴露出来的最大问题：只记录发生了什么的状态，却不记录为什么会发生的推理过程。

　　简单说就是，只存结果，不存原因，比如CRM系统里会清晰记录一笔交易的成交价是90万，却不会记录为什么是90万，而不是最初报价的100万，中间的谈判细节、妥协过程、例外批准理由，全都是空白。

　　这种重结果轻过程的模式，在过去人工主导决策的时代问题还不明显，但到了AI要介入企业决策的今天，就成了烦，这一局限也让旧系统在AI时代的竞争力大打折扣，接下来咱们就看看AI是如何改变企业软件的游戏规则，又遇到了哪些瓶颈。

　　AI出现后，不少人猜测传统企业软件巨头会被取代，但小圆认为，旧系统不会消失，只会被重塑，现在的AI智能体就像企业的“数字员工”，能跨多个系统完成工作，比如你让它给客户做续约报价，它会自动去查Salesforce的销售数据、Zendesk的客户问题记录。

　　还会翻看内部Slack的风险讨论，然后自动计算报价、发邮件、走审批流程，这种变化带来的直接影响是，未来员工可能不用再直接打开Salesforce或Workday，而是对着AI说一句“帮我查下这个客户的续约情况”，剩下的就交给AI去操作底层系统。

　　但看似万能的AI，其实有个绕不开的隐形墙，缺少判断的上下文，很多时候不是靠纯逻辑推理，而是靠经验、惯例、历史先例，甚至是一些例外情况的通融，AI能拿到系统里的冰冷数据，却拿不到藏在人脑里的组织智慧，这就是它在企业自动化决策中遇到的最大障碍。

　　所谓上下文图谱，并不是又一个普通的数据存储系统，而是专门记录决策痕迹的结构化系统，核心就是把决策结果背后的原因记录下来，这也是它的革命性价值所在：让企业第一次能系统性地追问我们为什么这么做。

　　一个完整的上下文图谱，会清晰记录决策时考虑的数据、生效的政策、审批的领导、引用的前例以及破例的原因，这些信息组合起来，就形成了一条完整的“决策痕迹”，上下文图谱的价值主要体现在四个方面。

　　一是审计与解释，能清晰重现每个决策的来龙去脉，应对监管问询；二是学习与复用，让AI下次遇到类似情况能自动参考先例，不用再重新摸索；三是自动化演化，积累足够多的决策痕迹后，AI就能逐步自主决策；四是组织透明，决策依据可查，不用再依赖口头传承。

　　而传统企业软件巨头之所以做不到这一点，核心是它们的系统架构都处于读路径，只能事后看到数据，而上下文图谱需要在决策发生的瞬间就捕获信息，这也给了新一代AI初创公司机会，这些初创公司主要有三条路线。

　　要么重造新一代CRM、ERP系统，从AI角度重新设计；要么不推翻旧系统，只替换其中最复杂、例外最多的决策模块；要么直接创建全新的企业智慧层，把所有决策痕迹当作核心数据存储，这些路线的核心都是围绕记录决策过程展开，也预示着一个全新的万亿级赛道正在形成。

　　随着上下文图谱的普及，企业的决策效率会大幅提升，AI在企业服务领域的价值也会真正释放，而这个能记录思考的新系统，不仅不会取代旧系统，还会和旧系统形成互补，共同构建起AI时代的企业核心能力，这也正是人工智能在企业服务领域最值得期待的万亿美元机遇。

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