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THINK 2019:解读IBM数字化重塑2.0

2019/2/18    来源:e-works    作者:e-works  熊东旭      
关键字:IBM  数字化重塑2.0  IBM Think大会  
为了实践IBM数字化重塑2.0阶段的战略,IBM将Waston的能力开放给了行业中的所有云平台,以开放的姿态拥抱产业,携手伙伴一起分享数字化浪潮下的企业转型机遇。

    2019年2月11-15日,为期五天的IBM Think 2019大会在旧金山举行,在这场超过2.6万人的全球科技盛会上,IBM公司董事长、总裁及首席执行官罗睿兰带着对IBM智慧的思考,与现场嘉宾一同探讨企业数字化转型旅程。

IBM公司董事长、总裁及首席执行官Ginni Rometty

IBM公司董事长、总裁及首席执行官Ginni Rometty

    罗睿兰谈到,过去一年企业的数字化重塑可以看作是1.0阶段,其主要特点是企业为推动数字化转型部署了许多新功能、新应用、新的技能、新的方法来服务客户,但大多数还属于随意的举措,即数字化的随机行为。而要改变这种随机的状况,就必须清楚如何扩展数字和人工智能。这就是数字化重塑2.0阶段应做的事情,将数字化的行为由随意变得有序。

    在数字化重塑2.0阶段,IBM致力于帮助企业通过数字化与AI扩展、混合云与关键任务应用,以及可信的基础设施三个维度对企业数字化能力进行全面重塑,以更好的适应数字化时代企业发展的需求。

数字化与AI扩展

    去年,罗睿兰提出“数据是竞争力所在”。今年的会议她再次强调,“目前企业80%的时间都在制造数据,如果没有IA(信息基础架构)就不会有AI,AI需要相应的信息基础设施架构。”因此,数字化和AI本身就密不可分。

    在过去一年,为强化对客户的服务能力,企业在推进数字化转型和AI应用方面做出了诸多努力与尝试,在IBM看来,这些围绕客户的数字化行为往往比较随意,即无序也缺乏规划。对于如何在现有数字化和AI应用基础上有序推进数字化和AI的扩展,罗睿兰提出了五大发展路径:

    第一,自外向内。企业根据客户需求,围绕客户体验进行数字化转型,改变应用与服务;

    第二,自内向外。从流程和数据着手驱动数字化转型,通过现代化核心应用,实现灵活的基础架构;

    第三,商业平台。连接自外向内和自内向外的转变,包括数据驱动和嵌入到所有流程的AI,让人们能够感受到技术的真正赋能;

    第四,AI平台。正如传统的软件全生命周期开发管理平台,现在也需要AI平台,从而追踪完整的AI生命周期;

    第五,信息基础架构。AI需要相应的信息基础设施架构(IA)。

    在IBM数字化重塑2.0阶段的第一维度,数字化与AI扩展的五大路径对指导企业推进数字化转型提供了清晰的思路和方法,即以围绕提升客户服务体验为核心推动企业内部流程和核心应用的数字化转型,实现自外向内和自内向外的跨平台连接,利用AI为信息基础架构和所有业务流程赋能。

    本次大会罗睿兰重点提到了IBM最近新发布的Watson Anywhere平台,其目标是致力于将Watson Anywhere打造成为全球业务中最开放、最具扩展性的人工智能平台。该平台最大特点就是把Waston的技术能力融入到了IBM Cloud Private平台中,以微服务的形式、基于开源的Kubernetes技术,可以在任何云环境中运行的Watson,包括IBM云以及其它私有云、公有云、混合云或多云环境。从而使企业能够突破云提供商的限制,在数据存储的任何地方灵活部署AI。

    笔者认为,为了实践IBM数字化重塑2.0阶段的战略,IBM将Waston的能力开放给了行业中的所有云平台,以开放的姿态拥抱产业,携手伙伴一起分享数字化浪潮下的企业转型机遇。罗睿兰特别强调,IBM乐于采纳开放标准,并不只是因为这是正确的做法,更是因为来自客户的对于灵活性和多样选择、加速发展的需求。

混合云与关键应用

    IBM公布的数据显示,目前只有20%的企业将应用迁移到云端,这部分主要是以面向客户的应用为主,但剩下的80%则是关键性应用,而这部分的云迁移需要在2.0阶段完成。罗睿兰指出,数字化重塑2.0时代的云应该是混合、多云、开放、安全和统一管理。

    为进一步深化数字化重塑2.0战略,本次大会上罗睿兰还宣布IBM推出全新混合云产品,帮助企业无缝迁移、集成和管理应用及工作负载,同时确保在任何公有云、私有云及本地IT环境下的安全性:

    ●全新的IBM Cloud Integration Platform:可大幅节省时间、降低复杂性,以统一、安全的方式在多云环境下推出新服务和新应用。

    ●全新的IBM Services for Cloud Strategy and Design:是一套全面的服务组合,可为客户构建正确的整体云战略提供相关咨询建议,包括了从设计、迁移、集成、路线图、架构服务到引领客户的云之旅。

    ●全新的IBM Services for Multicloud Management:提供了一套系统来帮助企业简化在不同云服务提供商、本地环境和私有云上的IT资源管理。

    ●IBM Cloud Hyper Protect Crypto Service:通过将IBM LinuxONE融入IBM的全球云数据中心,能够为公有云提供行业领先的安全性。这一服务将提供加密密钥管理,并配备了专用的云硬件安全模块(HSM),此模块基于一家公有云提供商提供的唯一FIPS 140-2第4级技术开发。

    笔者认为,IBM新推出的混合云产品很好的切中日趋复杂的企业多云、混合云应用需求。在数字化重塑1.0阶段,企业围绕客户需求推进数字化,无序的业务实施与迁移导致形成多云环境下的数据孤岛,如同信息化时代数据孤岛一样。缺乏整体数字化转型战略和有序的云迁移规划,使得企业内部广泛存在多种云平台共存的现状,此外企业还不得不去面对公有云、私有云等混合云应用带来数据管理和整合困难。

    在数字化重塑2.0阶段,IBM已经提出一整套有针对性的混合云和多云环境的咨询实施方案,包括为客户构建从设计、迁移、集成、路线图、架构服务到引领客户的云之旅的整体云战略咨询方案,帮助企业简化在不同云服务提供商、本地环境和私有云上的IT资源管理方案,以及以统一、安全的方式在多云环境下推出新服务和新应用的解决方案。

可信的基础设施

    本次大会上,IBM CEO罗睿兰把对技术的信任作为她整个主题演讲的落脚点,她认为信任是所有伟大技术的先决条件,是新技术繁荣和发展的基础,也是这个时代最大的不同之处

    2018年12月18日欧盟公布了《可信AI的道德指南草案》,并将于2019年3月推出最终版本。《指南草案》指出人工智能AI是当代最重要的转型力量之一,也注定将改变社会的组成。但要正确的发展人工智能,就必须要提出可信赖的人工智能,人工智能的未来在于信任,如果想要驱动业务成功,人工智能就不能隐藏在“黑盒子”中。

    在人工智能专场,IBM研究院介绍了在推进人工智能、扩展人工智能和构建可信人工智能方面的工作,并提出了“AI就是新IT”的新观点。观点认为,随着人工智能全面嵌入信息基础架构,人工智能与信息基础架构之间的界线已经越来越模糊。打造可信人工智能,就是构建可信的信息基础架构,进而为未来的数字经济打下坚实的基础。

    当前,对于AI可能存在的安全、透明、偏见等普遍性问题,很容易造成人们对于AI的不信任。IBM认为,这在很大程度上是因为所创建和被开发出来的AI服务,缺乏相应的开发说明。因为基于深度神经网络的AI算法,其算法本身是一个“黑盒子”,难以用数学的方式说明算法到底是怎么来的、如何运行的以及结果能否确定等,因此IBM研究院提出了Factsheets for AI services(AI服务的说明)。

    就像营养药的药品说明一样,AI服务的说明文档十分重要,但也需要遵循一定的文档规格,例如需要说明AI服务的算法是如何创建、测试、训练、部署和评估的。IBM认为,对于AI服务说明文档的标准化和及时发布,有助于业界建立对于AI服务的信任。

    IBM认为一个可信任的AI系统,需要遵循几个基础原则:公平性,即AI系统应该采用不带偏见的数据集和模型,从而避免对于特定群体的不公平;健壮性,即AI系统应该安全和可靠,不会被篡改,也不会受被“污染”的训练数据集影响;可解释性,即AI系统所提供的决策或建议,应该能够被用户和开发者所理解;可追踪,即AI系统的开发、部署、维护等可被追踪,能够在生命周期范围内被审计。

    除了提出“AI服务说明”文档的基础原则、初始规格及内容建议外,IBM认为后续值得的研究包括如何把“AI服务说明文档”自动化的嵌入AI软件的构建、开发和运行环境中,这样就不需要人工撰写这些说明文档了。此外,“AI服务说明文档”还可自动化的发布到基于区块链的网络上,这样“AI服务说明文档”就不可被篡改。

    当然,IBM在可信任的AI系统方面,还进行了很多研究,其基本的思想就是通过算法和软件,自动化的在AI系统里构建“信任”。例如,IBM在2018年9月发布了AI Fairness 360(AIF360)开源工具,专门用于检查数据集、机器学习模型、最新的算法等是否具有偏见。初步发布的AIF360 Python包带有9种算法,由算法公平性研究社区所开发,用以减轻算法中的偏见。

    IBM Think大会作为全球科技界一年一度的盛会,对整个2019年科技产业的发展有着重要的引领作用。数字化重塑2.0不仅是IBM数字化转型战略,也是IBM面对疑惑,对数字化和人工智能发展方向的探索,将企业对于数字化、云计算、人工智能等技术及应用的关注,切实落地到更为广泛的应用场景中。

责任编辑:程玥
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