试想一下，一位专家顾问带着堆积如山的完美分析数据走进你的办公室，但他从未与你的任何同事交谈过，不了解公司的历史，对真正推动决策的人际动态完全一无所知。这位顾问可能会向你提出技术上完美无缺，但完全不符合你的组织现实的建议。
这正是当今大多数商业人工智能系统的问题所在：它们患上了我们所说的 "语境盲症"。
情境盲区是指传统的人工智能系统无法理解关系动态、操作情境和组织细微差别，而这些对于企业环境中的有效决策至关重要。
当系统在处理原始数据时，无法深入理解各元素之间的关系及其运行环境，就会出现人工智能中的 "语境盲点"。正如LinkedIn 上发表的研究报告所指出的，传统系统 "在处理原始数据时，无法深入理解它们之间的动态关系，从而导致对状态空间的表述流于表面"。
情景：一家技术公司实施了一套人工智能系统，以优化人员甄选流程。
传统的人工智能愿景：
忽略了背景现实：
结果："最佳 "招聘导致团队生产力下降 30%。
情景：人工智能系统必须决定不同创新项目之间的资源分配。
传统的人工智能分析：
真实的业务背景：
结果：由于缺乏协调，"理论 "投资回报率最高的项目在 6 个月后被放弃。
情景：人工智能增强型客户关系管理（CRM）会提出追加销售策略建议。
人工智能提示：
关系背景缺失：
结果：倒卖行为破坏了双方的关系，客户也会减少订单。
传统人工智能系统的运作方式就像侦探分析证据，却从未到过犯罪现场。它们处理指标、模式和相关性，但缺乏对 "在哪里"、"何时 "和 "为什么 "的理解，而这正是这些数据的意义所在。
正如 "情境记忆智能 "研究中指出的那样，"新一代人工智能系统很少记忆或思考做出决策的全部情境，从而导致反复出错和普遍缺乏清晰度"。
大多数企业人工智能系统都是为特定部门设计的，这就造成了Shelly Palmer所说的 "筒仓陷阱"："为不同部门建立独立的上下文系统有违初衷"。
情境感知系统就像一位经验丰富的指挥家，不仅了解每件乐器，还了解它们之间的关系，了解乐团的历史，知道音乐家什么时候处于最佳状态，什么时候处于困难时期，并据此调整指挥方向。
根据该领域专家的定义，"情境工程 "是 "一种微妙的艺术和科学，在情境窗口中为下一步填充准确无误的信息"。
实施阶段：
步骤 1：绘制背景图
步骤 2：整合关系数据
步骤 3：情境感知算法
正如 "关系型人工智能 "研究表明的那样，有必要将 "重点从个人层面的定制转移到互动伙伴之间的社会关系上"。
实施研究中所说的"情境记忆智能"：将记忆作为 "纵向一致性、可解释性和负责任决策所必需的适应性基础设施 "的系统。
情境感知系统大大降低了技术上正确但总体上却是灾难性决策的风险。
关于人工智能信任度的研究表明，"即使人工智能系统的客观性能很高，透明度也会极大地影响用户的信任度和接受度"。
了解组织背景的系统实施成功率要高得多。
整合多个来源的结构化和非结构化数据需要复杂的架构和专业的知识。
背景数据的收集会引发重要的隐私问题，需要强有力的管理框架。
实施情境感知系统往往需要对流程和企业文化进行重大变革。
麦肯锡认为，"人工智能代理标志着企业人工智能的重大发展，将生成式人工智能从被动的内容生成扩展到以目标为导向的自主执行"。
要问的关键问题
第 1 阶段：评估（1-2 个月）
第 2 阶段：试点（3-6 个月）
第 3 阶段：量表（6-12 个月）
情境盲点是企业环境中有效采用人工智能的最大障碍之一。不过，解决方案已经存在，而且正在迅速成熟。
现在就投资于情境感知人工智能系统的公司将在未来几年内获得巨大的竞争优势。这不仅关系到更好的技术，还关系到人工智能最终 "了解 "组织的真正运作方式。
正如最新研究指出的那样，未来的系统不仅能处理数据，还能理解各种关系；不仅能识别模式，还能把握含义；不仅能优化指标，还能考虑其建议对人类和组织的影响。
情境感知人工智能的时代才刚刚开始，率先拥抱它的公司将塑造智能工作的未来。
情境盲点是指传统的人工智能系统无法理解其运行所处的关系、文化和操作环境。这就好比一个出色的分析师对所有数字了如指掌，却从未涉足过公司，也不知道人们究竟是如何一起工作的。
传统的人工智能系统旨在处理结构化数据并识别统计模式，但却无法理解影响决策的人类动态、非正式关系、企业文化和历史背景。这就好比只通过统计数据观看一场足球比赛，却看不到球员在场上是如何互动的。
主要迹象包括：技术上正确但实际上不适用的建议、用户采用率低、"人工智能不了解这里是如何工作的 "等反馈、忽视重要人为因素的决策，以及在实际操作中实施后效果恶化。
根据组织规模和实施的复杂程度，成本差异很大。不过，根据行业研究，由于决策失误的减少和人工智能建议有效性的提高，初始投资通常可在 12-18 个月内收回。
安全和隐私是关键的考虑因素。现代情境感知系统采用先进的人工智能隐私保护技术、数据加密和细粒度访问控制。与拥有企业安全认证并符合 GDPR 和其他法规的供应商合作至关重要。
通常在实施试点的 2-3 个月内就能看到最初的改进，6-12 个月后就会出现显著效果。实现完全的情境感知成熟度可能需要 1-2 年时间，但增量效益会逐渐积累。
在大多数情况下，可以通过应用程序接口集成、情境工程层和逐步升级，在现有系统上实现情境感知功能。混合方法通常是最实用、最具成本效益的解决方案。
关键指标包括：人工智能建议的采纳率、决策实施时间、决策失误减少率、用户定性反馈以及人工智能项目的投资回报率。在实施前确定具体的 KPI 非常重要。
需要一个多学科团队，其中包括：具备情境建模专业知识的数据科学家、变革管理专家、了解组织动态的业务分析师以及负责技术整合的信息技术专家。对团队进行持续培训至关重要。
是的，但要有具体的调整。监管严格的行业（银行、医疗保健）需要特别注意合规性，而创意行业（营销、媒体）则更多地受益于文化理解技能。必须根据部门的具体情况采取相应的方法。
本文基于最新的学术研究和公司案例研究。如需进一步了解贵公司的情境感知人工智能系统，请联系我们的专家。
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