上周AWS公司首席執行官Adam Selipsky在re:Invent大會上發表主題演講，其中一個重要亮點是宣布推出了Amazon Q。
Selipsky（如圖）提到了研究生成式AI的用途以及迄今為止幾乎每個人都進行過的實驗。他表示：「這個領域的早期提供商所做的事情確實令人興奮，並且對消費者來說確實非常有用，但從很多方面來說，這些應用並不能真正在工作中發揮作用。他們的常識和能力都很好，但他們不了解你的公司；他們不了解你的數據、你的客戶或者你的運營。」
這些系統也不知道你在組織中的角色、你的偏好、你是如何使用資訊、可以訪問（以及不能）訪問哪些內容。Selipsky指出，很多CIO已經在他們的組織內禁止使用最流行的新一代AI文本系統。此外一些CISO不想在事後強調安全性，他們寧願從一開始就把安全性融入到這項技術中。
他說：「因此，當我們開始構建生成式AI應用的時候，我們知道我們必須解決這些差距，必須從一開始就是內置的。Q可以讓你通過自然語言交互快速地回答問題，你可以輕鬆地聊天、生成內容並採取行動，這一切都取決於對你的系統、數據存儲庫和操作的了解。」
Selipsky補充說，Q通過了解現有身份、角色和權限來提供「堅如磐石的安全性」。「如果你的用戶沒有權限在沒有Q的情況下訪問某些內容，那麼他們也無法使用Q訪問這些內容。」Selipsky還概述了Amazon Q有四個用例。請注意，「專家」一詞在該服務的營銷中占據顯著位置。據他介紹，Amazon Q是：
您的AWS專家
您的業務專家
您的商業智能專家
您的聯絡中心專家
AWS專家
Selipsky表示：「我們用17年的AWS知識對Amazon Q進行了訓練，因此它可以改變你在AWS上思考、優化和操作應用工作負載的方式，我們將Amazon Q放在了你工作的地方。」
Q可以使用Code Whisperer在IDE中協助處理AWS Management Console文檔，還可以在Slack等團隊聊天工具中使用。你可以與Q聊天來探索AWS的功能、學習不熟悉的技術和架構解決方案。Q還可以幫助你選擇在AWS中構建Web應用。問它：「如何使用AWS構建Web應用？我有哪些選擇？」Q將提供完整的答案。
「它在回答中給你提供了你可以使用的潛在服務列表，例如Amplify、Lambda或EC2，然後會提供給你可能考慮每項服務的理由，讓你可以通過自然語言進一步縮小選擇的範圍，比如『如果我的應用只需要運行幾秒鐘並且只有很少的流量，那麼哪一個是首選？』」Selipsky指出，在這種情況下Q會回答說，Lambda將是最佳的選擇。
這些功能看起來很深奧，Q能夠提供入門的分步說明、文檔鏈接以及端到端網路配置分析。
業務專家
Selipsky問到：「那麼你組織中的其他人員或營銷、財務、人力資源、產品管理等部門的人員呢？組織文檔、所有數據、所有應用以及所有這些不同角色的人員擁有如此多的資訊。」
Selipsky指出，Q可以立即連接到40個主要的企業系統，員工可以提出複雜的問題並獲得與其在組織中角色相關的詳細答案。而且他強調，這一切都是以安全的方式完成的。
AWS人工智慧副總裁Matt Wood在re:Invent大會上首次展示了Q是如何與企業合作：使用S3、Salesforce、Microsoft、Google和Slack等數據源。
「一旦連接，Amazon Q就會開始對你的所有數據和內容建立索引，了解有關你業務的所有資訊，包括了解核心概念、產品名稱、組織結構——所有使你業務獨一無二的細節。」
Q還使用生成式AI來理解和捕獲那些讓你業務獨一無二的語義資訊。Wood指出，數據始終處於企業的控制之下：AWS從不將其存儲在外部或使用這些數據來訓練底層模型。
Q還可以使用插件代表你採取行動。Wood表示：「舉個例子，如果你更新你的跟蹤優先級，Q可以自動在JIRA中創建票證，通知Slack中的負責人，並更新ServiceNow中的儀錶板，Q允許你在操作運行之前檢查操作，以便可以查看這些資訊並查找其他資訊，在操作運行後，Q將鏈接到結果並進行驗證。」
Q為商界領袖們帶來了很多可能性。那些使用主流的消費級工具的企業會發現Q可以支持這些工具，因為它了解你的業務，而且是實時動態的，不會局限於一年前的世界觀。
商業智能專家
Selipsky表示：「我們致力於讓那些沒有商業智能專業知識的人更容易獲得商業智能，我們認為，如果他們的數據使用了自然語言，任何人都應該能夠提出問題。」
基於機器學習的商業智能服務QuickSight現在內置了Amazon Q。用戶可以通過要求Q可視化他們想要查看的內容，在幾分鐘內（而不是通常的幾個小時）創建儀錶板和報告。
「Q會立即返回一張圖表，你可以輕鬆地將其添加到儀錶板上，你可以告訴Q進一步完善視覺效果，你是想把圖表改為按月份、按區域進行顏色編碼的堆積條形圖嗎？Q可以幫你實現。」
Selipsky說，我們都是使用數據來講故事的。看起來Q將在這方面提供幫助——支持創建報告，然後提供決策建議——所有這些都帶有可視化的選項。
這些功能的展示方式很有趣。對於那些花費無數時間在PowerPoint、Excel、電子郵件、SharePoint或者Google Drive中查找所需數據塊的員工來說，指向公司資產的生成式AI將是一大福音。
聯絡中心專家
「如今，聯絡中心座席要花費大量時間收集客戶資訊以了解他們的問題，然後他們花費更多時間尋找正確的答案，」Selipsky說。
他表示，Amazon Connect已經通過機器學習成績單和分析為客服人員改進了這一流程。
他說：「但我們知道，我們可以為你的代理商以及在電話另一端等待幫助的客戶提供更好的服務，你可以使用Amazon Q和Connect，現已上市，這將為聯絡中心座席提供巨大的幫助。」
客服人員可以在Connect中與Q聊天，更快速地回答問題。每次通話的時候，它都可以實時提供響應、操作和相關文章鏈接方面的幫助，而無需打字。此外，Connect現在可以為主管和管理員提供通話後的摘要，讓他們可以用來跟蹤後續行動和推進商機。
總結
總體而言，Amazon Q似乎是企業最有前途的新一代AI成果之一。出於顯而易見的原因，它在AWS方面的能力——作為所謂的「AWS專家」——在Selipsky的主題演講被重點介紹，但如果Q還可以掌握業務、商業智能和聯絡中心，那麼它將很難被擊敗。
Amazon Q的發布也將有助於擊破AWS在生成式AI領域落後一步的說法。也許可以公平地說AWS在生成式AI營銷方面是落後的，但Amazon Q為Amazon幾乎所有產品打造了一個單一的、具有一致性的助手。
