在NRF 2026零售大展上，惠普企業（HPE）首席AI官鮑勃·弗萊德分享了該公司如何將人工智能技術深度融入業務運營，以及這一過程中面臨的挑戰與突破。作為Mist Systems聯合創始人，弗萊德在無線局域網領域積累了豐富經驗，其創立的AI驅動型初創公司先后被Juniper Networks和HPE收購。他以自身經歷為切入點，揭示了傳統行業向智能化轉型過程中技術、文化與人才的碰撞。

弗萊德回憶起早期說服某大型零售商部署移動體驗應用時遭遇的困境："對方提出三個硬性條件——控制器零故障、每年至少兩次重大創新、確保用戶體驗完美無缺。"這些要求促使他跳出傳統網絡支持框架，轉向基于云端的AIOps（智能運維）模式。通過引入機器學習算法，系統得以實時分析網絡流量、預測設備故障，最終將平均修復時間縮短60%。這一案例成為行業從被動維護轉向主動優化的標志性轉折。

技術落地過程中，組織文化的阻力遠超技術本身。弗萊德坦言，最艱難的戰役在于說服IT團隊交出控制權："當要求網絡工程師放棄SSH密鑰時，他們像保護糖果的孩子般抗拒。"這種心理障礙源于對未知的恐懼——工程師們擔心AI系統無法理解復雜場景，更害怕失去對核心基礎設施的掌控。HPE通過建立"人機協作"機制逐步緩解矛盾：AI負責處理80%的常規故障，工程師則專注于解決模型無法識別的異常情況，這種分工模式使團隊效率提升3倍。

在技術實現層面，弗萊德強調對AI能力的合理約束。他以大語言模型（LLM）的API調用為例："暴露過多接口會導致模型混淆，就像讓新手司機同時應對高速公路和鄉間小道。"HPE的解決方案是構建分層接口體系，將核心功能封裝為標準化模塊，再通過中間層與LLM交互。這種設計既保證了系統靈活性，又避免了過度依賴單一模型的風險。目前，該架構已支撐起覆蓋全球2000個數據中心的智能運維網絡。

開發者角色的轉變同樣引發關注。弗萊德指出，傳統線性編程思維與AI的非確定性特性存在根本沖突："讓習慣順序執行的工程師突然面對自主決策系統，就像要求飛行員改開無人機。"HPE的應對策略包括雙重路徑培養：為資深工程師開設AI思維轉型課程，同時招聘具備跨學科背景的新人。實踐表明，沒有編程慣性束縛的畢業生能更快掌握智能體開發技術，其編寫的代碼在復雜場景下的適應性比傳統方法高出40%。

當被問及AI是否會取代人類時，弗萊德用自動駕駛類比："真正的突破不在于技術本身，而在于建立信任。就像乘客最終會放心讓汽車自主行駛，IT團隊也需要經歷從監督到放手的漸進過程。"他透露，HPE正在測試"漸進式授權"系統，AI每完成100次成功修復，工程師對其自主決策的權限就提升5%，這種量化信任機制顯著加速了技術落地速度。

這場轉型揭示的深層規律在于：技術價值實現不僅取決于算法先進性，更取決于組織變革能力。正如弗萊德總結："AI不是魔法棒，而是需要精心調校的樂器。只有當技術架構、文化土壤和人才梯隊形成共振，才能奏出智能化的美妙樂章。"在零售、制造、金融等多個行業，這種共振效應正在重新定義數字化時代的競爭力標準。