智能赋权——技术引领的新一轮颠覆性浪潮|商业洞见

[摘要]

在技术引导的新一轮颠覆性浪潮中,各大企业正运用智能赋权来进行战略布局。智能赋权能够结合运用最优化、人工智能和机器学习等数据和技术,用机器智能增强人类智能。了解智能赋权的前景和现状,根据企业自身的数据策略,利用智能赋权来实现企业转型,是未来发展的趋势。

技术正在引领世界进入新一轮颠覆性浪潮。在一些大国政府担忧“智能”系统和机器人会对人类工作机会带来的潜在影响时,我们看到更多的例子,则是技术如何促使企业转型。智能赋权开启了新的篇章,通过运用包括优化(Optimization)、人工智能(Artificial Intelligence)和机器学习(Machine Learning)在内的数据技术,用机器智能增强人类智能,将这两种影响的最好面结合在一起。

人工智能的市场机会不可小视。据报道,AI产业目前产值150亿美元,预计到2020年将增加到700亿以上。仅IBM就投资了30亿美元在物联网(IoT)领域进行智能计算研究。三星正在收购新一代的人工智能助理Viv。Google正在从人工智能领域招聘顶尖人才,并将自己重新定义为“机器学习先行”的公司。大公司正在合作制定最佳范例,开源了许多框架、算法和工具,如用于实现AI和机器学习解决方案的TensorFlow和NuanceMix。这只是一些例子,却足以表明一场智能赋权的时代变革正在进行。

那么,问题来了:如何利用智能赋权,来驱动你的企业变革?

前景

智能赋权的大部分技术并非新生事物。在计算机科学发展早期,AI(人工智能)研究领域就已经存在。但为什么现在又获得了这么多的关注呢?AI的复兴是多方面因素综合作用的结果:数据更易访问、存储和处理数据的计算能力增强、算法和技术的进步以及有助于降低使用门槛的开源工具的增多。这些因素综合起来促生了创新的解决方案和产品。

以汽车行业的革新为例:汽车很早以前就装配了传感器,但很长时间以来,传感器仅用于提供汽车自身状况的实时数据,例如当前速度、油量、温度和胎压等。随着物联网的发展,汽车接入了更广泛的生态系统,结合汽车自身数据与其他数据集,可以实现智能导航、交通状况和事故监测,并允许制造商分析汽车的使用情况,提供预见性维护保养。目前,汽车行业发展趋势是将传感器优点与AI算法的连通性和先进性结合起来,以实现自动驾驶。

我们将目光转向其他领域,例如供应链,也会发现类似的进展。最初的供应链解决方案侧重于企业级的改进。而现在我们发现供应链领域的方案趋向于更整合、更具响应力,连接到更广阔的行业生态系统。在未来,遭遇破坏性事件时,智能供应链将能够主动进行自我修复。

(智能技术应用的过去、现在和未来)

智能系统有望为你的企业带来巨大的利益,包括提高生产率和效率,实现增长和可扩展性,降低你的正常业务运营成本。它们还可以对社会产生更广泛的影响,例如更好地检测和治疗疾病,改善人们的生活质量,延长人类寿命等。另一方面,智能系统可以转变劳动力,自动化许多人的工作。

数字革命使得商业生态更互联互通,并不断加强这个趋势。在后数字时代,智能赋权则将翻开崭新的一页。为了避免犯同样的错误,我们还是要回顾下历史,了解以前的技术创新是如何运用于企业中的。

技术变革的历史一瞥

(技术变革的6个浪潮)

我们看到了许多技术推动的变革浪潮。计算技术首先以大型机的形式走进企业,自动化基本计算功能,例如会计。随着PC的出现,我们看到了向分散式计算的转变以及关注点从硬件到软件的转移。第二轮浪潮带来了更多的业务流程自动化,企业应用系统如ERPs和CRMs逐渐兴起。

互联网带来了第三波颠覆性浪潮。系统的限制性如千年虫问题和新货币(欧元)的引入加速了大型机和遗留系统的淘汰,取而代之的是基于网络的应用程序,带来了更丰富的用户体验。新的商业模式成为可能,我们看到了亚马逊、谷歌和Facebook等公司的成长。同时,大规模数据得到集中和积累,更多的用户开始接入网络。

以iPhone推出为标志的移动技术,引领了下一轮颠覆性浪潮。它使网络访问更为便捷,开辟了一个新的消费渠道,并通过应用商店引进了新的分销模型。一夜之间,各家公司不得不投资开发自己的移动应用程序来连接他们的客户。

原文发布于微信公众号 - 思特沃克(ThoughtWorks)

原文发表时间:2017-06-21

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