Pega：人工智能将为自治企业提供动力

“我们很清楚，我们正处于一个革命性的时刻，”POega 创始人兼首席执行官 Alan Trefler 本周在拉斯维加斯举行的 PegaWorld 会议上说。 “人工智能以新方式出现正在补充我们对人工智能的传统看法，并创造巨大的机会和风险。”

到目前为止，如此熟悉； 本季的许多营销技术会议上也发布了类似的公告。 但 Pega 认为革命正在引领我们：不断优化的企业，或者如 Pega 所称，“自主企业”——使用全方位人工智能和自动化来自学更好的流程、系统和业务逻辑的企业。

换句话说，企业就像一辆自动驾驶汽车。

Pega 首席技术官 Don Schuerman 告诉我们：“企业有机会让部分业务实现自我优化。” “现在，我可能会设定一些高层次的业务目标，但我必须让这些目标通过多层组织结构和技术才能到达实现它的实际系统。 要么这个过程太慢，无法跟上目标，要么目标被稀释。”

或者，流程挖掘 AI（AI 驱动的业务流程理解）加上分析和预测 AI——与生成 AI 相结合——实际上可以宣布一个目标“并让系统自行调整以实现该目标”。 这并不意味着人工智能会在没有人参与的情况下自动进行更改。

佩加之道

PegaWorld iNspire 2023 恰逢 Pega 成立 40 周年。 它由 Alan Trefler 创建，当时 27 岁的国际象棋大师认为用于教计算机下棋的技术可以应用于业务流程建模 (BPM)。 众所周知，Pegasystems 在 2010 年代增加了客户决策、CRM 和 CX 功能。

最初，Pega 使用 AI 来支持 BPM 领域的案例管理。 它在其 CX 产品中复制了此功能，以通过其客户决策中心创建 1:1 实时客户旅程，该中心实质上为个人客户建议下一步最佳行动（在正确的时间，在正确的渠道中），基于无数的行为数据点。

Trefler 认为这种方法与创建可预测细分受众群行为的客户旅程的广泛策略截然相反。 “我仍然遇到想要谈论受众和细分市场的人——这可以追溯到 35 年前的数据库营销，”他在新闻发布会上说。 他坚持认为，Pega 的能力会对每个人和每个机会做出反应。

“大多数营销都非常不成熟，”他继续说道。 “这只会导致客户收到垃圾邮件； 太可怕了。

新人工智能与传统人工智能

生成式 AI 的爆炸式增长为像 Pega 这样的供应商带来了挑战——或许也带来了机遇——这些供应商多年来一直在其 DNA 中拥有其他类型的 AI（例如，客户决策的预测性 AI）。 事实上，Pega 为它预见到生成 AI 而感到自豪——内部 AI 大师 Rob Walker 博士在 2017 年和 2018 年的 PegaWorld 上展示了文本和图像生成。

然而今年，Adobe 和 Salesforce 等竞争对手抢在 Pega 之前宣布了 Adob​​e Firefly 和 Einstein GPT 等人工智能解决方案。 特雷弗勒没有分阶段。 “我见过很多 BS 周期、炒作周期和夸张周期，”他说。 “所有的软件公司都声称他们无所不能。 我们有一项令人兴奋的技术，”他说，“人们正试图将自己与它联系起来。” 他强调说，他并没有将生成式人工智能本身称为“废话”。 “这是一个巨大的优势，”他说，并预测“公司中的许多角色将发生重大变化。”

上个月，Pega 宣布了 Pega GenAI，这是一套包含 20 个生成式 AI 驱动的助推器，将集成到 Pega Infinity '23 平台版本中。 助推器包括：

• Pega Customer Decision Hub 中的治疗创建助手将通过提供文本和图像建议帮助用户产生更好的治疗。
• Pega 客户服务中的自动交互摘要以及加速的聊天机器人培训和客户交互模拟器。
• Pega Sales Automation 中的电子邮件回复和会议摘要生成器。

Peter van der Putten 在 Pega 从事人工智能和决策工作约 12 年，目前担任 Pega 人工智能实验室主任。 他告诉我们：“在 ChatGPT 出来之前，我们一直在 Pega 讨论生成人工智能的机会。 时间久了的人，容易翻白眼； 我们一直在这样做。 但是有一个重大的变化。 通常情况下，一项技术的采用滞后于一项技术的发明，有时会滞后很长一段时间。”

以前，martech 中的许多 AI 被用于 van der Putten 所说的“左脑”活动——最佳理性决策、实时情境下一个最佳行动（我们可以向谁提供合适的报价？）——同时生成人工智能赋予你“右脑”能力——创造性人工智能。 “这很有趣。”

请务必了解 Pega 并未构建自己的大型语言模型 (LLM)。 相反，它提供了第三方模型（来自 OpenAI、谷歌、亚马逊和其他公司）的单点选择，这些模型也为企业提供了使用自己的数据进行培训的机会（就像我们对 MarTechBot 所做的那样）。

“我们提供了这种架构，我们可以在其中集中管理您的 gen AI，”van der Putten 解释说。 “换句话说，您可以拥有各种工作流程、流程和应用程序。 在它的背后，我可以定义我想要使用什么样的服务。 我想使用 OpenAI 模型还是谷歌模型——我们是谷歌值得信赖的测试人员，所以我们可以提前预览——或者通过 AWS 的模型，并根据我们自己的数据微调模型。”

这些后端业务选择对仅需要自然语言提示的面向用户的应用程序是隐藏的。 随着 gen AI 生态系统的变化，这些选择也会发生变化。 用户可以利用这些现有 LLM 的生成能力，而无需退出他们的 Pega 工作流程。

“它真的不像 ChatGPT，”他说。 使用 Pega Infinity '23 附带的功能（到目前为止 20 个），用户提示可以生成比文本响应更多的内容。 “如果你说，我想构建一个贷款申请，它会生成整个输出。 您不仅会收到短信回复，还会收到申请表。” 他解释说，这不仅仅是在框中输入问题并获得答案。

“技术市场表现不佳，”舒尔曼说。 “但它确实炒作得很好。 生成 AI 有其发展方向，但预测模型也是如此。 我认为生成式 AI 之类的东西有帮助的地方是，如果我可以加入一点点嗡嗡声和炒作周期来打开对话的大门。 我们发布了关于 gen AI 的新闻稿，我们也收到了客户的举手，但实际上我们最终与他们谈论的是下一步最佳行动——因为这是他们解决问题的实际需要。”

舒尔曼说，Pega 正在考虑准备一份关于人工智能的声明，以帮助客户理解它。 “其中一个头条新闻是：人工智能不仅仅是大型语言模型。”

深入挖掘：人工智能：初学者指南

它对营销人员有什么好处？

Pega 描述的发展对整个企业都有影响——对于 AI 驱动的业务流程挖掘以及 CX。 它们对营销人员意味着什么。 我们采访了 Pega 的营销技术和广告技术产品营销总监 Tara DeZao。

“谈到自主企业时——对组织中的每个人来说，尤其是营销人员——一切都与规模有关，”她说。 “上周我参加了一个会议，那里有一家非常大的供应商。 他们有 1500 种产品的产品目录。 他们在任何时候都开展了大约 300 项活动。 我不知道有谁可以一次运行 300 个活动并顺利进行。”

她继续说，AI 支持的自治所做的是帮助营销人员更有效、更快速地接触更多的人——而且更便宜——无论是通过活动还是 1:1 次最佳行动参与。

“您可能需要对广告单元的副本进行更改。 回到过去的营销时代，你必须撤下广告单元，你必须回到创意，让新的副本获得批准，启动它，然后可能两周后你就会得到结果。” 她说，有了自主权，你就可以立即转向。

还有 Pega GenAI？ “营销人员应该对即时产生治疗感到兴奋，能够在需要时产生新内容，找到服务不足的受众和人群并吸引他们，并了解它是否比在典型的活动环境中更快地发挥作用。 ”

营销组织将面临为这个新世界构建正确技能组合的挑战。 “它正在保留他们拥有的人才并对他们进行再培训，并且正在寻找足够的资源来填补职位空缺，”她说。 “一段时间以来，我们已经从以人为本的基础发展到自我学习，营销人员必须不断发展，所以这是一个投资组织可以在他们的团队中做出什么的问题。”

最终，DeZao 说，AI 可以降低整个组织的成本。 “如果这些节省的成本可以重新投资于员工，那不是很好吗？”

PegaWorld 的其他公告

在 PegaWorld，Pega Infinity '23 版本的更多细节得到充实：

• 低代码 App Studio 中的重用库，支持轻松发现可重用组件，例如预构建的业务逻辑、集成和 AI 模型。
• 增强了开箱即用功能的可访问性合规性。
• 一次性操作可快速创建新消息以满足特定受众的特定需求（例如紧急通知。
• AI 构建的模拟客户有助于加快客户服务代理培训。

Pega 还宣布其 Pega Cloud 解决方案作为托管即服务产品在 Google 云上的可用性。 Pega Cloud 现在也可在 Google 市场上使用。 这延续了 Pega 对云选择的承诺； 尽管仍然支持 Pega 本地解决方案，但 Pega 认为其云解决方案可以更快速、更灵活地部署其解决方案。

Pega 还发布了基于对美国和欧洲 600 名商业决策者的采访的研究，其中 96% 的人表示他们计划在未来 10 年内全面拥抱自主企业。

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