被譽為燒腦大師諾蘭導演的新片《信條》上映，好評如潮，觀影者趨之若鶩。故事圍繞著能夠逆轉時間的方程式展開，熵增可逆變成熵減，未來人逆轉時空投放「反熵」物質，人類或將集體滅亡，危機重重之下，該如何拯救世界？
熵是乙個熱力學概念，但大家用它來度量混亂。熵最小，這個時候最有秩序；而被打亂的時候，熵開始增大，直到最後一片混亂，熵變成最大。
熵增代表人類當下的認知和規律：重力讓物質下墜、子彈靠推力飛行、火焰給人溫暖；而「反熵」的出現使得，坍塌的建築復原，子彈飛回彈道、火焰讓物體結冰。諾導《信條》裡牛掰炫酷的各種場面實時上演著反熵，顛覆我們的認知：逆行的汽車、從廢墟還原的大樓、恢復平靜的海浪……熵與反熵，勢均力敵的纏鬥震撼人心！
增與減，少與多，這不禁讓人聯想到企業內的熵增與熵減。未來所有的企業都是數位化企業，cio作為企業數位化轉型的總導演，能不能匯出一部《信條》般的大片呢？cio如何在複雜的市場環境中看清本質，掌控好節奏，為企業的老大提出一套切合實際漂亮高效的組合拳呢？借《信條》中的熵，和大家聊一聊。
其實對於企業來說，一直要對抗的就是自身不斷增加的熵。企業要想對抗熵增，就必須開放，把那些衰敗低效的東西全部排出體外，比如低效的管理、混飯的員工、落後的制度、陳舊的系統等；然後吸收新鮮血液，如先進的理念、新的人才、前沿的技術和應用等等。
如果說前疫情時代，企業壓力集中在收入銳減，租金工資材料稅費等成本支出問題上，那麼後疫情時代，企業面臨的挑戰唯一問題就是增長，增長說起來簡單，但背後的牽絆或困難其實非常非常多元：
競爭在加劇，眼花繚亂的新技術層出不窮，取哪些舍哪些？什麼是自家最適合的，判斷標準是什麼？人財物怎麼投入和執行？
其次看內部，規模化後企業內部的溝通越來越複雜，高層，中層，基層，管理者，員工，動用的it工具、系統也越來越多，隨之而來的流程也越來越複雜，學習成本居高不下，效果卻不明顯，下面員工抱怨複雜低效，都不會用更不知道要找誰問，只有冰冷的晦澀的長篇的系統幫助文件。
人力成本不斷**，內部優化後高質量的員工依舊匱乏，流失和新增導致培訓成本急劇增加。拿連鎖企業來說，從店員到店長，督導，區域負責人，大區，直管領導這麼多層級，這麼多部門，有時候協同非常困難。一件事情的執行和落實，解決了多少問題，應用的怎麼樣，下面怎麼想的，整個流程環節過多，資訊傳遞變味，執行效果和效率可想而知。
疫情加速推動企業數位化轉型，管理成本要持續消減，要實現線下+線上雙螺旋，從構建到運營，龐雜繁瑣，內部阻力也不小。業務還在持續增長，要跟上創新，內部架構和技術還要穩定、靈活，要支援的事情很多，投入產出比也是個問題，如此多的煩惱，讓cio整天非常燒腦！
對於cio們來說，攘外必先安內！內部通常了、紮實了，外部擴充套件就有了基石。但是，有增加就要有減少，否則熵增會帶來混亂。其實我們看到企業內部很多資訊、資料溝通不暢，同時大量重複低效的事務占用了員工時間，這些已經帶來了混亂和低效，本質上數位化轉型也是效率的轉型，底層還是運營效率提公升的事兒，所以轉型必須有更高階的工具和系統來支援。
那麼，人工智慧（ai）在內部管理，員工支援，運營提效中，有沒有比較好的應用呢？
當然有 ，基於nlp（自然語言理解）的技術，具有認知、理解、對話，擁有一定「智商」，自主或協助員工處理業務的虛擬助理-ai數字員工登場了，它可以學習helpdesk、財務、hr、運營等多個崗位知識和技能，整合後可為企業內部服務快速提效。ai數字員工的核心是其」大腦「，國內ai連續創業團隊打造的「ai大腦」-askbot，能輕鬆、快速的構建不同崗位的ai數字員工。askbot面向最熟悉業務的人員，降低他們的學習和使用成本，用簡單的腦圖模式，協助企業快速構建完整的、端到端的服務智慧型化模式，獲得不少企業cio的青睞。
askbot為cio們提供一條龍服務，從早期的演示、詳盡介紹，到輔助評估現狀，定義場景，到中期的poc，資料整理，知識庫準備，配置測試，到最後的效果評估，投產比測算。再到後續的持續監控優化，場景挖掘，定期培訓，審查關鍵指標，瞄準新場景，新流程的ai數字員工構建，是連續的，全生命週期的深度服務，輕鬆解除cio們在ai應用方面的煩惱和顧慮。內部效率提公升了，數位化轉型就更順暢了，企業的增長也就更easy了。
信條是諾蘭導演的金牌作品。我們也希望 askbot與cio們密切配合，早日打造出適合自身企業發展的金牌ai數字員工，助力企業數位化轉型，在激烈的競爭中脫穎而出，成為行業的ai最佳實踐和領頭羊。
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