在NRF 2026零售大展上，惠普企业（HPE）首席AI官鲍勃·弗莱德分享了该公司如何将人工智能技术深度融入业务运营，以及这一过程中面临的挑战与突破。作为Mist Systems联合创始人，弗莱德在无线局域网领域积累了丰富经验，其创立的AI驱动型初创公司先后被Juniper Networks和HPE收购。他以自身经历为切入点，揭示了传统行业向智能化转型过程中技术、文化与人才的碰撞。
弗莱德回忆起早期说服某大型零售商部署移动体验应用时遭遇的困境："对方提出三个硬性条件——控制器零故障、每年至少两次重大创新、确保用户体验完美无缺。"这些要求促使他跳出传统网络支持框架，转向基于云端的AIOps（智能运维）模式。通过引入机器学习算法，系统得以实时分析网络流量、预测设备故障，最终将平均修复时间缩短60%。这一案例成为行业从被动维护转向主动优化的标志性转折。
技术落地过程中，组织文化的阻力远超技术本身。弗莱德坦言，最艰难的战役在于说服IT团队交出控制权："当要求网络工程师放弃SSH密钥时，他们像保护糖果的孩子般抗拒。"这种心理障碍源于对未知的恐惧——工程师们担心AI系统无法理解复杂场景，更害怕失去对核心基础设施的掌控。HPE通过建立"人机协作"机制逐步缓解矛盾：AI负责处理80%的常规故障，工程师则专注于解决模型无法识别的异常情况，这种分工模式使团队效率提升3倍。
在技术实现层面，弗莱德强调对AI能力的合理约束。他以大语言模型（LLM）的API调用为例："暴露过多接口会导致模型混淆，就像让新手司机同时应对高速公路和乡间小道。"HPE的解决方案是构建分层接口体系，将核心功能封装为标准化模块，再通过中间层与LLM交互。这种设计既保证了系统灵活性，又避免了过度依赖单一模型的风险。目前，该架构已支撑起覆盖全球2000个数据中心的智能运维网络。
开发者角色的转变同样引发关注。弗莱德指出，传统线性编程思维与AI的非确定性特性存在根本冲突："让习惯顺序执行的工程师突然面对自主决策系统，就像要求飞行员改开无人机。"HPE的应对策略包括双重路径培养：为资深工程师开设AI思维转型课程，同时招聘具备跨学科背景的新人。实践表明，没有编程惯性束缚的毕业生能更快掌握智能体开发技术，其编写的代码在复杂场景下的适应性比传统方法高出40%。
当被问及AI是否会取代人类时，弗莱德用自动驾驶类比："真正的突破不在于技术本身，而在于建立信任。就像乘客最终会放心让汽车自主行驶，IT团队也需要经历从监督到放手的渐进过程。"他透露，HPE正在测试"渐进式授权"系统，AI每完成100次成功修复，工程师对其自主决策的权限就提升5%，这种量化信任机制显著加速了技术落地速度。
这场转型揭示的深层规律在于：技术价值实现不仅取决于算法先进性，更取决于组织变革能力。正如弗莱德总结："AI不是魔法棒，而是需要精心调校的乐器。只有当技术架构、文化土壤和人才梯队形成共振，才能奏出智能化的美妙乐章。"在零售、制造、金融等多个行业，这种共振效应正在重新定义数字化时代的竞争力标准。
