Celonis 首席科学家:企业 AI 缺的不是能力,是业务上下文
MIT Tech Review AI · rss · 2026-10-22
MIT Tech Review 播客 Business Lab 与 Celonis 企业 AI 首席科学家、MIT 教授 Devavrat Shah 对谈,主题是「决策智能」(decision intelligence)。
- 企业 AI 从实验走向规模化时,最大短板是缺乏运营上下文:通用模型把泛化原则套到具体业务场景,要么漏掉关键约束、犯下昂贵错误,要么靠反复提问耗掉大量算力。
- Shah 主张把 AI 智能体接入企业现有流程与数据,通过上下文层让 agent 理解工作流、在护栏内运行、产出可供人审核的建议;Celonis 的做法是用实时数字孪生提供这种上下文。
- 落地建议:先选一个具体业务决策,找出其中最难的步骤,测试 AI 能否改进,再以速度和价值增益决定是否扩展。
- 长期看,自动化重复性工作可把员工解放到复杂战略决策,但需要配套的员工培训;机会将延伸到财务、人力、营销、销售等领域的企业级规划。
本期为与 Celonis 合作制作。
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