关键发现
关键结论
ChatGPT 可以用于企业私域数据的训练(例如 ERP/MES 等)并助力企业进行经营优化
早上,我问了 ChatGPT 几个问题:
第一个问题:
我问他你会如何使用 ERP 数据,它的回答如下:
第二个问题:
我继续深入询问,“ChatGPT 是否能够训练 ERP 数据,帮助企业进行经营生产的决策”,它用英文给了
我回答:
第三个问题:
然后我又继续深入提问,“ChatGPT 能否为某一个企业训练私有模型,导入 ERP 和 MES 数据,从而帮助企业优化经营生产”?
它的回答是肯定的,告诉我:
第四个问题:
“如果我把企业数据给 ChatGPT 训练,会不会被泄露?”,这也是很多企业关心的问题。它的回答如下:
第五个问题:
有趣的问题来了,我问它,根据我前面的问题,你觉得我是做什么的?
它告诉我,基于我的问题,它猜我是在相关领域做 ERP 或者制造业的,我正在寻找利用 ChatGPT 来优化业务的方案。
第六个问题:
最重要的问题,我只问了很简单的一句话,“你认为凯捷能做到么?“,在这个问题里,我没有指出来要做到什么,请注意。
ChatGPT 的回答近乎完美:
第七个问题:
我就让它写一篇 3000 字的文章,标题是,”当 ERP 遇到 ChatGPT“,它给了我这个答案:
我把它翻译成中文:
当 ERP 遇上 ChatGPT:业务自动化的未来” 几十年来,企业资源规划 (ERP) 系统一直是许多企业的支柱。这些系统通过自动化各种流程并提供对其数据的实时洞察来帮助组织管理其运营。然而,随着人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 的兴起,对更先进和用户友好的解决方案的需求不断增长,这些解决方案可以帮助组织进一步简化其运营。这就是 ChatGPT 的用武之地。 ChatGPT 是 OpenAI 开发的一种尖端语言模型,能够生成类似人类的文本并高度准确地回答问题。这项技术有可能彻底改变企业与其 ERP 系统交互的方式,使员工更容易、更高效地访问他们完成工作所需的信息。 当今企业面临的最大挑战之一是难以从 ERP 系统中提取有价值的信息。有了如此多的可用数据,员工可能难以浏览各种报告和仪表板以找到他们正在寻找的内容。ChatGPT 可以帮助员工使用自然语言简单地询问他们需要的信息。 例如,员工无需搜索多个报告来查找特定产品的销售数据,只需询问 ChatGPT,“产品 X 上个月的销售数据是多少?” 然后,ChatGPT 将从 ERP 系统访问相关数据,并为员工提供清晰简洁的答案。 该技术还可用于自动化 ERP 系统中的某些任务。例如,员工可以要求 ChatGPT 为特定产品创建采购订单,然后 ChatGPT 会生成采购订单并将其发送给相关部门进行审批。这将节省时间并降低出错风险,因为员工将不再需要手动将数据输入 ERP 系统。 将 ChatGPT 与 ERP 系统结合使用的另一个好处是它可以帮助弥合技术和非技术员工之间的差距。对于不熟悉该技术的员工来说,ERP 系统可能很复杂且难以使用。ChatGPT 可以提供更直观和用户友好的界面,供各级员工使用,从而提供帮助。 总之,ChatGPT 与 ERP 系统的集成有可能彻底改变企业的运营方式。通过为员工提供一种更加用户友好的方式来访问信息和自动执行某些任务,企业可以提高效率并节省时间。随着 AI 和 NLP 的不断发展,我们很可能会看到更先进的解决方案,这些解决方案可以帮助企业以更精简、更高效的方式实现其目标。业务自动化的未来就在这里,ERP 和 ChatGPT 的结合正在引领潮流。 ChatGPT 真的会”思考“,它一边思考一边回答,而不是搜索,简单的组合等等。
这两天 ChatGPT 登上了朋友圈顶流,连续霸榜,在中文搜索 baidu 的搜索指数上,呈现了从未有过的极速攀升,如下图所示:
而当我回顾过去十年,才发现,历史已经创造,短短 2 天,ChatGPT 已经超过了所有历史上人工智能相关的搜索热度,而且是指数级的超越,如下图所示,从 2011 年以来,所有的人工智能和 AI 的搜索最高的都不到 5 万,而短短两天 ChatGPT 已经攀升到 50 万以上。
几年前,当我在设计第一版精益数据工作坊卡牌的时候,我一直很困惑如何跟用户解释数据分析的五大阶段中的最后一个”认知分析“,如下图所示:
所以,当我为众多企业设计精益数据工作坊的技术卡牌的时候,我会跳过“认知分析”这个工具,因为我认为还没有一个很好的例子来说明什么是认知分析。
但是,当我遇到 ChatGPT,我觉得,我可以在卡牌里加上,“认知分析”这个工具了,因为,这个类型的数据分析,只需要提出问题,ChatGPT 会帮你进行回答。
如何应对这个新的时代?
最近很多人都很焦虑认为 ChatGPT 即将替代很多工作。
但是,凯哥认为,找到正确的问题,提出正确的问题是释放 ChatGPT 之力的钥匙,而如何找到正确的问题,如何把一个复杂商业愿景分解成一系列的系统化的问题,是正确使用 ChatGPT 的关键。
作者介绍 史凯,《精益数据方法论》作者和创始人。近 20 年企业信息化、数字化转型和咨询实施经验。2019 年被评选为全球 DataIQ100 的数据赋能者。从业 20 年来,为众多行业头部企业提供数字化转型服务。曾在 IBM、埃森哲、EMC 负责企业应用咨询服务,曾任 ThoughtWorks 数据和智能事业部总经理,深度思考者和作者,是数据中台、数据驱动的数字化转型的倡导者和实践者。
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