在数字化经济浪潮下，企业面临着数据爆炸、业务复杂度飙升以及市场节奏加快的三重挑战，传统的决策模式早已难以适配新时代的需求。作为企业软件领域的资深从业者，Aera Technology联合创始人兼首席执行官Fred Laluyaux凭借数十年在分析、自动化与决策交叉领域的深耕，带领团队打造出了以AI为驱动的决策智能平台，为大型企业的高效运营开辟了新路径。
### 决策智能：洞察到行动的跨越
早在2010年，Fred Laluyaux就敏锐地察觉到，企业决策正朝着更精细化、更贴近业务场景的方向发展，但传统的金字塔式组织架构、工具和流程却无法实现规模化适配。“如何将技术能力下沉到交易层面？”成为了他当时思考的核心问题。不同于仅提供数据洞察的分析工具，决策智能的核心是让机器在人类的掌控下执行决策，并从所有决策中持续学习。
2017年，Aera Technology应运而生。尽管当时市场和技术都尚未完全成熟，加上后来新冠疫情的冲击，但Fred Laluyaux始终坚持最初的愿景。如今，Aera不仅成为决策智能领域的领导者，还与全球多家大型企业展开合作，其平台也随着市场的发展不断进化。
在与企业CIO的交流中，Fred Laluyaux经常需要厘清分析、AI辅助建议与决策智能三者的区别。他解释道，传统分析和商业智能工具聚焦于“已经发生了什么”，AI可以预测“可能会发生什么”，AI辅助建议则提供选项但仍需人类决策和行动。而决策智能则超越了静态仪表盘或一次性建议，通过持续学习循环，利用数据、分析、AI和自动化来评估权衡、模拟场景，并实时执行和监控与业务目标一致的行动。
### 自动驾驶企业：人机协同的决策新范式
Aera提出的“自动驾驶企业”概念，并非意味着完全脱离人类控制的自主决策，而是构建“机器执行决策，人类进行引导”的新模式。在实际应用中，Aera平台如同一个决策代理，持续理解数据、检测触发因素、评估权衡、推荐行动，并直接在企业系统中执行决策。人类不再需要管理繁杂的仪表盘，而是通过简单的“同意或不同意”交互来治理决策。
目前，适合这种自动化水平的决策主要是高容量、可重复的业务场景，例如库存再平衡、采购订单优先级排序和参数调整等。这些场景中，速度至关重要，人工协调往往会带来大量效率损耗。
### 落地成效：从成本控制到可持续发展
在供应链、财务和运营等领域，决策智能已经为企业带来了显著的回报。以一家全球生命科学公司为例，其通过Aera的决策智能平台持续监控需求并调整采购订单，自动请求供应商取消或减少订单、验证响应并确认变更。这一举措不仅每年为公司减少了数百万美元的浪费，还降低了卡车行驶里程和相关的温室气体排放。
然而，企业在从洞察生成转向自动化决策执行的过程中，也面临着诸多挑战。Fred Laluyaux指出，最常见的障碍包括：使用独立AI工具进行实验导致难以在整个企业范围内一致地实施决策；缺乏对决策失效原因的清晰认知；以及跨决策的可见性碎片化等。成功的团队通常会从一个明确、高影响力的用例入手，通过建议和执行建立信任，然后逐步实现自动化。
### 人机协同：人类角色的进化
随着决策智能系统的成熟，人类的角色并非被取代，而是向价值链上游转移。传统的规划师角色正在演变为决策分析师，他们专注于监控结果、理解权衡并改进决策逻辑；同时，决策架构师则定义意图、约束和规则，引导机器的行动。在这个过程中，判断力、系统级思维和构建正确决策框架的能力成为了人类最重要的技能。
### 未来趋势：决策智能的主流化之路
Gartner首次发布的《决策智能平台魔力象限》标志着这一领域正进入主流阶段。作为该象限的领导者，Aera认为，未来领先的供应商将具备强大的执行能力，能够在整个决策生命周期中提供全面、可组合的功能。同时，将生成式AI和代理AI等先进技术有效集成到受监督的企业级决策系统中，也是区分领先者与落后者的关键因素。
对于希望缩小洞察与行动差距的企业而言，Aera的平台提供了切实的解决方案。其可组合架构允许IT部门保持监督和安全性，同时让业务团队能够定义、调整和演进决策流程。一个成功的首次部署通常会在10-12周内，在一个高影响力的决策用例上取得可衡量的结果，为企业规模化推广奠定基础。
在数字化转型的浪潮中，决策智能正在成为企业提升运营效率、实现可持续发展的核心驱动力。而Aera Technology凭借其前瞻性的愿景、成熟的技术平台和丰富的实践经验，无疑将在这一领域继续引领潮流。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/cong-dong-cha-dao-xing-dong-aera-technology-yin-ling-jue-ce
