(網(wǎng)經(jīng)社訊)2019年11月7日至8日，2019年《財(cái)富》全球科技論壇在廣州召開(kāi)。《財(cái)富》世界500強(qiáng)企業(yè)高管、當(dāng)今世界頂級(jí)的科技創(chuàng)業(yè)者，以及最知名的科技投資者齊聚一堂。在論壇上，BCG亨德森智庫(kù)主席馬丁
? 里維斯（Martin
Reeves）分享了BCG與《MIT斯隆管理評(píng)論》聯(lián)合開(kāi)展的2019年人工智能全球企業(yè)高管調(diào)研與研究的精華《贏(yíng)在人工智能——戰(zhàn)略、組織行為與技術(shù)三位一體》，以及他對(duì)于人工智能真正機(jī)會(huì)所在的洞察。
在人工智能（AI）領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是新的貨幣，而分析能力則是各項(xiàng)業(yè)務(wù)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的一大關(guān)鍵因素。那些對(duì)數(shù)據(jù)分析不太上心的企業(yè)，很可能會(huì)被數(shù)字革命浪潮拋在后面。當(dāng)然，企業(yè)還需要打造合乎道義和負(fù)責(zé)任的工具來(lái)保護(hù)客戶(hù)、投資者和公眾的利益。
經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展，人工智能技術(shù)已有望成為眾多企業(yè)的重要價(jià)值來(lái)源。在BCG與《MIT斯隆管理評(píng)論》聯(lián)合開(kāi)展的2019年人工智能全球企業(yè)高管調(diào)研與研究的主要發(fā)現(xiàn)中，90%的受訪(fǎng)者認(rèn)為人工智能可以為他們的企業(yè)帶來(lái)商機(jī)。
此外，越來(lái)越多的領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為，人工智能不僅是機(jī)遇，也是戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)——“如果競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，尤其是那些初生牛犢不怕虎的新企業(yè)，比我們更早掌握人工智能，結(jié)果會(huì)怎樣？”2019年，45%的受訪(fǎng)者認(rèn)為人工智能會(huì)帶來(lái)一些風(fēng)險(xiǎn)，比例高于2017年的37%。具體到中國(guó)，人們對(duì)人工智能的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)甚至更強(qiáng)：71%的中國(guó)受訪(fǎng)者認(rèn)為人工智能對(duì)他們的企業(yè)來(lái)說(shuō)，既是風(fēng)險(xiǎn)又是機(jī)遇。
然而，艱巨的挑戰(zhàn)依然存在。許多人工智能計(jì)劃無(wú)疾而終。迄今為止，70%的企業(yè)表示，人工智能的影響微乎其微，甚至根本沒(méi)有。有90%的企業(yè)或多或少曾投資開(kāi)發(fā)人工智能，其中只有不到40%自認(rèn)為在過(guò)去三年通過(guò)人工智能獲得了一些收益。
問(wèn)題的癥結(jié)在于，盡管一些企業(yè)已經(jīng)找到了明確的制勝方法，但大多數(shù)企業(yè)還很難通過(guò)人工智能創(chuàng)造價(jià)值。結(jié)果，許多高管發(fā)現(xiàn)自己面臨一系列現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：人工智能是一種未開(kāi)發(fā)的機(jī)遇，但它的存在也是一種風(fēng)險(xiǎn)，很難駕馭。最重要的是，這個(gè)困難迫在眉睫、亟待解決。高管們應(yīng)該如何挖掘機(jī)遇、管理風(fēng)險(xiǎn)、最大限度地克服與人工智能相關(guān)的困難？他們應(yīng)該如何在這三個(gè)要素間做到游刃有余？
我們對(duì)2,500多位高管展開(kāi)問(wèn)卷調(diào)查，并采訪(fǎng)了17位領(lǐng)先專(zhuān)家，從數(shù)據(jù)的角度，分析了成功應(yīng)用人工智能的企業(yè)正在做的事情以及成功的表現(xiàn)形式。真正實(shí)現(xiàn)人工智能價(jià)值的企業(yè)自有一套獨(dú)特的組織行為。具體表現(xiàn)如下：
將人工智能戰(zhàn)略與企業(yè)整體戰(zhàn)略相結(jié)合。
推動(dòng)大規(guī)模的、有時(shí)充滿(mǎn)風(fēng)險(xiǎn)的人工智能項(xiàng)目，且這些項(xiàng)目以增加營(yíng)收而非降低成本為目標(biāo)。
統(tǒng)籌兼顧人工智能的運(yùn)用與開(kāi)發(fā)，通過(guò)達(dá)成業(yè)務(wù)/經(jīng)營(yíng)負(fù)責(zé)人、流程/管理負(fù)責(zé)人和人工智能專(zhuān)家的共識(shí)，確保人工智能解決方案的有效實(shí)施與普及。
將人工智能方案與更大范圍的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型相結(jié)合。
除技術(shù)之外，通常還要投資于人工智能人才、數(shù)據(jù)和流程變革。應(yīng)認(rèn)識(shí)到人工智能不只是涉及技術(shù)層面。
這些行為及其背后的企業(yè)承諾將有效解決人工智能創(chuàng)造價(jià)值的難題，應(yīng)對(duì)人工智能應(yīng)用過(guò)程中不可避免的競(jìng)爭(zhēng)和風(fēng)險(xiǎn)，并挖掘相關(guān)機(jī)遇。
將AI融入企業(yè)整體戰(zhàn)略是關(guān)鍵
越來(lái)越多的高管開(kāi)始意識(shí)到，人工智能既能帶來(lái)機(jī)遇也能帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，打造人工智能能力成為當(dāng)務(wù)之急。但是，酷炫地將現(xiàn)有流程標(biāo)榜為“更智能！”是不夠的，讓一些技術(shù)人員針對(duì)已知的威脅提供技術(shù)解決方案也不夠，僅靠制定人工智能戰(zhàn)略更不夠。我們的研究表明，將人工智能戰(zhàn)略融入企業(yè)的整體戰(zhàn)略才是關(guān)鍵。
將人工智能與企業(yè)戰(zhàn)略相統(tǒng)一需要企業(yè)從戰(zhàn)略的角度回顧過(guò)去，而不是從人工智能的角度展望未來(lái)。這種方式可以幫助高管們重新構(gòu)思人工智能對(duì)商業(yè)模式的影響，而非僅針對(duì)具體項(xiàng)目或計(jì)劃。這并不是說(shuō)企業(yè)從一開(kāi)始就要將人工智能應(yīng)用于宏偉的目標(biāo)。許多領(lǐng)導(dǎo)者從較小的目標(biāo)開(kāi)始，作為預(yù)熱，或者作為實(shí)現(xiàn)早期成功并獲得動(dòng)力的途徑。
那么，企業(yè)如何將人工智能融入整體戰(zhàn)略？在我們的研究中，兩種方式尤為突出，一種是將人工智能與戰(zhàn)略性數(shù)字化項(xiàng)目相結(jié)合，另一種是將人工智能的重點(diǎn)放在創(chuàng)收（而非降本）上。
1、人工智能與戰(zhàn)略性數(shù)字化項(xiàng)目相結(jié)合
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是當(dāng)前許多企業(yè)戰(zhàn)略的一個(gè)重要方面。企業(yè)將人工智能納入其戰(zhàn)略的一個(gè)標(biāo)志是，管理層將人工智能與戰(zhàn)略性數(shù)字化項(xiàng)目相結(jié)合。領(lǐng)先企業(yè)多將人工智能與數(shù)字化項(xiàng)目聯(lián)系起來(lái)。就戰(zhàn)略而言，約80%的領(lǐng)先企業(yè)將人工智能開(kāi)發(fā)與數(shù)字化項(xiàng)目掛鉤或緊密結(jié)合。這種聯(lián)系有明顯的好處：74%的領(lǐng)先企業(yè)將人工智能和數(shù)字化項(xiàng)目作為企業(yè)戰(zhàn)略的一部分，力求在創(chuàng)收和降低成本方面產(chǎn)生某種形式的業(yè)務(wù)影響。與其他企業(yè)相比，將人工智能開(kāi)發(fā)與數(shù)字化項(xiàng)目掛鉤或緊密結(jié)合的企業(yè)，營(yíng)收增長(zhǎng)的可能性要高出12個(gè)百分點(diǎn)，成本降低或者營(yíng)收增長(zhǎng)的可能性要高出20個(gè)百分點(diǎn)。絕大多數(shù)（88%）受訪(fǎng)者表示，他們的人工智能業(yè)務(wù)影響力要么與數(shù)字戰(zhàn)略相關(guān)，要么與之緊密結(jié)合，表明人工智能整合與價(jià)值獲取之間存在著很強(qiáng)的相關(guān)性。
我們的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)對(duì)收入或成本的關(guān)注度與其對(duì)未來(lái)的樂(lè)觀(guān)程度存在關(guān)聯(lián)。不同成熟度的群體中，與已經(jīng)受益于人工智能的受訪(fǎng)企業(yè)相比，那些認(rèn)為人工智能只能降低成本的受訪(fǎng)企業(yè)對(duì)提高收益的預(yù)期不甚樂(lè)觀(guān)：在已經(jīng)通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約的受訪(fǎng)企業(yè)中，只有44%認(rèn)為未來(lái)五年內(nèi)，人工智能可以繼續(xù)幫助其節(jié)省成本。而已實(shí)現(xiàn)收入增長(zhǎng)的受訪(fǎng)企業(yè)中，有72%認(rèn)為未來(lái)五年內(nèi)人工智能可以幫助企業(yè)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)收入增長(zhǎng)。
2、以創(chuàng)收為目標(biāo)
企業(yè)可以利用人工智能來(lái)削減成本和提高生產(chǎn)力。但高級(jí)人工智能用戶(hù)比一般的人工智能用戶(hù)更關(guān)注創(chuàng)收機(jī)遇。領(lǐng)先企業(yè)應(yīng)用人工智能增加收入的可能性是試驗(yàn)企業(yè)的兩倍（分別為53%和24%）。
通過(guò)降低成本和提高生產(chǎn)率，人工智能可能更容易在早期贏(yíng)得收益，但領(lǐng)先企業(yè)正在快速跨過(guò)降低成本的階段，轉(zhuǎn)而更多地關(guān)注收入增長(zhǎng)。曾成功利用人工智能獲得收益的企業(yè)在未來(lái)具有更大的潛力。
實(shí)現(xiàn)人工智能的投資價(jià)值
受訪(fǎng)者明確表示，人工智能不會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生價(jià)值，而價(jià)值生成速度也不一定那么快。相當(dāng)一部分受訪(fǎng)者表示，他們的組織雖然投入了努力和資源，但尚未實(shí)現(xiàn)價(jià)值。為什么從人工智能中實(shí)現(xiàn)價(jià)值如此困難？許多情況下，數(shù)據(jù)問(wèn)題延緩了發(fā)展進(jìn)度。人工智能解決方案從概念驗(yàn)證階段進(jìn)入日常落地階段，若希望取得比往常解決方案更好的效果，也是一件頗具挑戰(zhàn)性的事。
在整個(gè)調(diào)查中，65%的企業(yè)仍沒(méi)有從近年來(lái)的人工智能投資中獲得價(jià)值。即使是那些理解和應(yīng)用人工智能程度最高的領(lǐng)先企業(yè)，也有30%尚未實(shí)現(xiàn)價(jià)值。在成熟度不太高的企業(yè)中，這個(gè)比例高達(dá)80%。大多數(shù)受訪(fǎng)者（93%）期待從人工智能中獲得價(jià)值。
近三年的年度研究表明，人工智能不僅在領(lǐng)先企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，也遍及礦業(yè)、零售、 醫(yī)療保健等多個(gè)行業(yè)。在降低成本、創(chuàng)收和新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)這三大領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用中，大多數(shù)領(lǐng)先企業(yè)至少涉及兩種。
但這并非可以簡(jiǎn)單理解為領(lǐng)先企業(yè)應(yīng)用人工智能的方式更多：他們能從人工智能中收獲更多價(jià)值，原因還在于他們能夠?qū)⑷斯ぶ悄軓V泛用于組織的各種職能、部門(mén)和地域。
當(dāng)然，人工智能領(lǐng)先企業(yè)愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)更大的項(xiàng)目，得到的回報(bào)自然也更高（參閱圖6）。迄今為止，在投資高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的所有企業(yè)中，50%已經(jīng)獲得價(jià)值。然而，在主要投資低風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的企業(yè)中，只有23%獲得了收益。更重要的是，盡管需要承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)，但領(lǐng)先企業(yè)平均來(lái)說(shuō)也設(shè)法推廣應(yīng)用了更多項(xiàng)目。
在領(lǐng)先企業(yè)中，35%的企業(yè)投資了至少20個(gè)人工智能項(xiàng)目，這一數(shù)字是試驗(yàn)企業(yè)和研究企業(yè)的兩倍。但重點(diǎn)不在于項(xiàng)目數(shù)量。領(lǐng)先企業(yè)關(guān)注的是那些具有變革影響潛力的項(xiàng)目，并且他們承認(rèn)，相比于不太具有變革影響力的項(xiàng)目，這樣做的風(fēng)險(xiǎn)更大。在領(lǐng)先企業(yè)中，29%的企業(yè)認(rèn)為他們?cè)谧龈唢L(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，這一比例大約是試驗(yàn)企業(yè)和研究企業(yè)的兩倍。這些比重幾乎不受企業(yè)規(guī)模和行業(yè)的影響，似乎已成為成熟應(yīng)用人工智能的一種必然現(xiàn)象。
領(lǐng)導(dǎo)者通常在設(shè)計(jì)組合方案時(shí)會(huì)綜合考慮價(jià)值、執(zhí)行準(zhǔn)備、應(yīng)用場(chǎng)景的互補(bǔ)性或相似性等問(wèn)題，盡管他們對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的重視程度不同。雖然領(lǐng)先企業(yè)對(duì)人工智能采取的是一種長(zhǎng)期戰(zhàn)略，但大多數(shù)企業(yè)都認(rèn)為，人工智能項(xiàng)目與其他項(xiàng)目不同，可能需要不同的選擇和部署過(guò)程，并且?guī)缀跛衅髽I(yè)都面臨人工智能人才短缺的問(wèn)題。
人工智能的運(yùn)用與開(kāi)發(fā)齊步走
人工智能的運(yùn)用層面即使不被完全忽視，也常常被低估。如今，很少有人工智能解決方案具有現(xiàn)成的適用性。許多企業(yè)沒(méi)有對(duì)此進(jìn)行投資，而人工智能應(yīng)用的龍頭企業(yè)卻在這方面獲得了實(shí)實(shí)在在的收益。那么，對(duì)人工智能的運(yùn)用進(jìn)行投資是指什么呢？
我們的研究點(diǎn)明了兩大需要投入的領(lǐng)域：一是開(kāi)發(fā)一片沃土，使生產(chǎn)者可以與企業(yè)進(jìn)行緊密合作，開(kāi)發(fā)、支持和運(yùn)用人工智能解決方案；二是培養(yǎng)商業(yè)用戶(hù)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，使其能夠合理運(yùn)用許多人工智能解決方案的概率特質(zhì)。最重要的是確保對(duì)人工智能運(yùn)用與開(kāi)發(fā)的投資步調(diào)一致。
1、開(kāi)發(fā)一片沃土
培養(yǎng)非技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者和商業(yè)用戶(hù)有助于開(kāi)發(fā)者正確打造人工智能解決方案，并確保最終的解決方案能夠創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。領(lǐng)先的人工智能實(shí)踐企業(yè)讓高管參與有針對(duì)性的訓(xùn)練營(yíng)，教會(huì)他們?nèi)绾卧谝粋€(gè)人工智能的世界里用不同的方式思考自己的問(wèn)題。這樣的經(jīng)歷不僅可以豐富高管的知識(shí)，還可以使其對(duì)人工智能感到振奮。培養(yǎng)懂得運(yùn)用人工智能的人才還意味著投資于那些愿意購(gòu)買(mǎi)市場(chǎng)上現(xiàn)有產(chǎn)品的人，而不是內(nèi)部開(kāi)發(fā)。
2、投資于價(jià)值創(chuàng)造
管理人工智能的運(yùn)用尤為重要，因?yàn)樵S多方案無(wú)法拿來(lái)即用；企業(yè)必須針對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)整或協(xié)同開(kāi)發(fā)。為了充分利用人工智能解決方案，開(kāi)發(fā)人員和業(yè)務(wù)人員必須攜手針對(duì)特定業(yè)務(wù)問(wèn)題找出正確的人工智能算法。業(yè)務(wù)問(wèn)題的解決部分取決于如何定義該問(wèn)題。管理人員和工作人員通常充當(dāng)“首批用戶(hù)”（該術(shù)語(yǔ)特指軟件的早期使用者），他們擁有早期版本的工具，并決心使用它們來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，這在很大程度上塑造了工具的演變進(jìn)程。
當(dāng)人類(lèi)用戶(hù)處理異常情況，如接受、拒絕并適當(dāng)更改人工智能建議時(shí)，會(huì)發(fā)生另外兩件重要的事情。首先，人類(lèi)員工逐漸建立了對(duì)解決方案的信心，認(rèn)識(shí)到哪些方案是正確的，哪些是可以信任的。其次，人工干預(yù)構(gòu)成了重要的反饋。
另外，應(yīng)用人工智能創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值依賴(lài)于一定質(zhì)量和數(shù)量的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。對(duì)于許多應(yīng)用程序，管理人員必須跨越組織孤島，獲取和整合人工智能的相關(guān)數(shù)據(jù)。同樣，建立跨職能協(xié)作和新的工作方式以實(shí)現(xiàn)人工智能的使用和價(jià)值，則需要跨職能的組織行為。
當(dāng)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者展望未來(lái)時(shí)，他們還要充分考慮人工智能對(duì)人才戰(zhàn)略的影響。未來(lái)十年或二十年，員工（及人才庫(kù)）的技能和成功要素將與今天有本質(zhì)的不同；這一變化對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期人力資源戰(zhàn)略的影響將是巨大的。
可以肯定的是：如果人工智能計(jì)劃不是企業(yè)商業(yè)戰(zhàn)略的核心，它們就不太可能創(chuàng)造出重要的價(jià)值和規(guī)模。最后，如果企業(yè)當(dāng)前的商業(yè)戰(zhàn)略忽視了人工智能的風(fēng)險(xiǎn)或機(jī)遇，那么很可能需要對(duì)戰(zhàn)略進(jìn)行重新審視。（來(lái)源：BCG 編選：網(wǎng)經(jīng)社）
