人工智能时代,企业该如何重塑竞争优势?

人工智能会做什么

人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理,具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。因此,我们可以将之比作人。差别在于,人类比较擅长并行处理(模式识别),但在顺序处理(逻辑推理)方面较弱;而计算机在并行处理方面涉猎较少,在顺序处理上速度极快。

人工智能机器可以说话、阅读、吸收并储存百科全书式的知识,也可以直观地、自然地和人们就一个相对宽泛的话题进行一定深度的对话。

人工智能机器可以识别物品、光学图案,自此离开虚拟世界来到了真实世界。

人工智能已成为无人驾驶汽车、金融贸易等多领域的基础性技术,就连自学算术也嵌入了常规性的移动和网络服务。研究人员通过处理从数字设备和传感器上导出的数据来提升人工智能的性能,而机器也掌握了人类日常交流的特定语言和观点。例如,人工智能项目已经比放射科医师能更准确地探测出癌细胞的精确位置。未来,人工智能还会朝更高级的强人工智能发展。所谓强人工智能,就是技术显著突破,应用不断扩展,各种复杂问题都能得以解决。目前,金融、零售、医护等多个传统领域已经开始在人工智能领域进行大量的投资。

对于企业来说,人工智能不再是可有可无的部分,它对如何发挥出人和计算机各自的强项、创造具有竞争力的优势来说至关重要。

人工智能引发竞争优势的革新

早些时候,一种技术工具就可能成为一种优势,比如二十世纪八十年代沃尔玛的物流跟踪系统。而现在,借助人工智能,企业竞争优势将转变为算法和数据资产,通过建立学习网络和数据生态,全面洞察消费者,同时在数据驱动下进行即时自动决策。“开放人工智能”是由埃隆·马斯克发起的一个非盈利组织,旨在使人工智能工具和研究成果得到更广泛的运用。

不同于通过资源和性能来获取竞争优势的传统方式,人工智能将重新构建优势。比如,人工智能可以帮助企业赢取市场份额,包括专利、分销网络、用户渠道以及扩大企业规模。

我们以数据为例来了解一下人工智能是如何将传统概念转化成竞争优势的。

人工智能最强大的应用是在数据要求较高的领域,数据也是人工智能战略性的竞争优势。数据领域的先行者,比如脸书、谷歌、优步,都通过积累的强大用户群赢得了数据的访问权——这种数据获取方法较之传统方式更为有效。例如,在充分利用无人驾驶车辆的功能方面,优步就有从用户身上收集100公里行程数据的优势,这个数据最终会用来提示公司的移动服务。当然,不是所有的企业都想要成为脸书、谷歌或者优步,也没这个必要。只要能够建立和使用数据集,即使有时候可能要与竞争对手合作,企业也能利用他们的专利资产来创建一个“特权领域”。共享不是坏事,关键是要建立一个开放数据源和封闭数据源的集合,这个集合就是企业坚不可摧的优势。

人工智能对企业建设的其它影响

人工智能和敏捷制造是内在相关的。在这两方面,产品和过程都是连续的循环系统。计算机体系通过不断的行为体验完善自身系统,推动企业开展兼并,向企业推荐新的机会。这些都有利于企业在高度不确定和快速变化中生存下来。

除了重塑某些特定的竞争优势,人工智能还能帮助提高决策的效率和质量。在某些特定的事项上,机器输入信息的数量和处理的速度可能比人类高出数百万倍。客观数据和预测性分析取代直觉和经验成为制定决策的核心推动力。

当然,必须说清楚的是,虽然会像工业革命时期一样出现一些企业倒闭现象,但人不会被淘汰。首先,需要人来构建体系。比如说优步,雇佣了数百名无人驾驶汽车领域的专家,其中约50名来自卡内基·梅隆大学的机器人中心。人工智能专家也是华尔街最紧俏的职业。其次,需要人提供一些机器目前尚且缺乏的常识、社交技能和直觉力。即使交给机器的是一些常规性工作,也需要人保持监测以确保任务完成的质量。

在人工智能时代,能成为优势的因素也发生了变化。战略性的事情可以变成有组织的、科学的事项,反之亦然,即事务的结构是灵活和敏捷的。对人和机器而言,这必然有利于提高效率、加速变化。可伸缩硬件和可调节软件为人工智能系统的利用提供了基础。一个普遍适用的办法就是建立起一个中央情报引擎,布局一些分布式半自动软件。特斯拉公司(Telsa)的无人驾驶汽车就将数据输入一个中央系统,然后定期更新分布式软件。

企业的制胜策略要求重视敏捷性、灵活的雇佣体系和持续的教育培训。关注人工智能的企业很少有固定的传统雇员。开放式创新和合同协议正在增多。对创新型移动银行的首席运营官来说,他面临的最大挑战就是将领导团队变成人和机器的技术经理。

企业如何开启人工智能时代

企业想要通过人工智能获得竞争优势需要做到三个方面:一是了解具备学习能力的机器的影响;二是开展人际互动;三是以不可匹敌的规模和速度参与到其它高水准的功能运用中。他们需要识别机器在哪些方面做得比人类好,以及人类又在哪些方面更胜一筹,为人和机器建立起相互替补的角色和责任,并据此重新设计流程。比如,人工智能通常会需要一个新结构,既包含集中式的层级结构,也包含分散式的开放结构,实施起来极具挑战性。最终,企业需要采用灵活的工作模式来制定策略,这也是许多初创公司和人工智能先行者们会使用的。虽然所有的企业都能从这个方法中受益,但事实是,因为人工智能的运营需要人坚持不懈地学习改进,也需要机器不断地完善,所以灵活和不断调整对激活人工智能来说是必须的。

执行者需要识别人工智能将优势最大化且最持久的领域,比如在有大量数据的领域、零售业或常规的定价工作等。越来越多的公司活动都充斥着数据,并且能被细分成一个个小项目。建议从以下四个维度来看人工智能:

1、客户需求

2、科技进步

3、数据源

4、过程分解

首先,确定客户需求。人工智能不仅是看起来炫酷,在商业活动中也有广泛应用范围。你要知道,你的客户或潜在客户有哪些尚未得到满足的显性或隐性的需求?就拿当前最具冲击性的商业思维优步(Uber)和爱彼迎(Airbnb)来说,它们也只是实现了人们的基础需求。

其次,考虑科技进步。人工智能领域最显著的进步就是接收和处理新数据,助力部分决策。随着越来越多的服务平台可以从数据库、光信号、文本、讲稿中获取信息,以及数字代理和机器人等输出技术的普及,人们可能不需要自己来构建体系,而是把更多精力放在如何使用这些技术来改善生产过程和产品上。

再者,结合现有数据和新的数据来源创建一个整体的结构。人工智能服务已逐渐实现合理化、标准化,并且也可以通过直观的工具来获取,甚至普通人也能使用大的数据集。

最后,将过程和产品分解成程序化的单个部分,借助科技进步和数据源就能自动完成。然后,通过重新组合来更好地实现客户需求。

对很多组织来说,这四步都极具挑战。要系统地运用以上四个方面,企业要熟悉当前的新兴技术和必要的基础设施。一个优秀的组织可以发展技术,提升商业思维,传播人工智能技术。但最终,人工智能都应归入且属于投入使用的商业功能范畴。

只有当人与机器互相学习、共同解决问题时,人工智能的潜能才能被完全开发。

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