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每年我会进行超过90次的商旅航行,去往中国不同地区的各个企业,与企业主们探讨人工智能（AI）和大数据,沟通这些技术及应用如何帮助企业加速奔向成功.当接触的企业家逐渐增多后,我发现了很有意思的一件事情,大多数的企业家在与我探讨人工智能和大数据时只关心三件事情：第一,如何能够帮我赚更多的钱；第二,怎么帮我省更多的钱；第三,它们能解决我以前不能解决的事情吗？除了这三点,他们不想听到更多的内容.
IBM公司曾持续致力于营造出很多的场景,这些场景不一定是为了颠覆某一个行业,而是为了让更多人知晓原来AI可以做很多事,甚至只是在某些场景中,让人们感知正在发生的变化,看到了未来某种颠覆的可能性.
AI是一个品牌
有人问我AI是什么？虽然我也研究算法,但我仍旧认为AI是一个品牌.与一个品牌属性相同的是,人们不是今天使用了某种技术就忽然知道了AI,或是没有用过这些技术就完全不知道AI.在界定AI的属性之前,应先了解AI的基础是什么.往往人们会默认为AI的基础是数据,事实上并非如此,AI的基础是知识工程.
斯派克·琼斯曾编剧并执导了一部影片《Her》,影片讲述了一个“技术宅”每天两点一线的生活,相比与人的交流他更喜欢跟电脑接触,忽然有一天他找到了一款先进的人工智能操作系统,这款系统能够与人类进行顺畅的互动对话,并以此不断丰富自己的意识和感情,久而久之主人公爱上了这个智能化具象的女性角色.这里AI所体现的最大一个特点,并不是它拥有的庞大数据,而是它具有知识累积并学习的能力.至今在电信的点播区里这部电影依然被定义为科幻片,但是今天当微软小冰（微软亚洲互联网工程院在2014年5月29日发布一款人工智能伴侣虚拟机器人）出现后,这部电影还应该算作纯粹的科幻片么？在当今的互联网时代下,人们谈“新世界、新物种、新战略”,在这一系列追求“新”的过程中,是否AI就能够在不同领域中取代人？是否创新的成功一定是来自技术的革命？很显然,答案是否定的.
我总会抱怨一些网购平台将售后换成了AI,因为它们只能机械地回答问题,当你的问题得不到解决的时候,AI售后往往是无言以对的,而这时如果你决定投诉,可能发现遇到的还是一个机器人.这种激进型的改变往往就是将AI当做了数据的呈现,而失去了知识工程的部分.而反观真正的激进创新公司如亚马逊,它的售后服务依然是人工,这才是真正的新零售.
知识密集型行业的颠覆
2017年10月19日诺基亚7发布,吸引了很多人再一次无限缅怀这个“死去”的品牌,同时也想到了由于数码相机的高速发展而逐渐沉沦的机械相机.这两件事都说明了同一个问题,伴随科技、社会的发展企业需要持续不断的创新.以现阶段“颠覆性”的定语来定义创新,最佳的途径是从结构性改变入手.同时,不论创新是基于技术原因还是结构性改变,都应注重长远的设计规划.
我去美国开会的时候,沃尔玛的主席架构师对我讲,“你知道吗？沃尔玛是一家银行.”这并不是一句玩笑,其潜藏的意义是在表示,在定义新零售时,你会发现这类企业最在乎的是库存周转率,因为这能提供给更多的投入.因此,支撑沃尔玛做到500强第一的不是其零售业的属性,而是因为它开始运用金融的手段来运作零售.当人们在讨论AI侵蚀了很多行业时,却忽略了在更早以前资本化已经开始了侵蚀.
但毕竟资本化是一个更长久宏大的话题,没有互联网、AI发展得那么快速显而易见.那么飞速发展的AI技术其影响真的是无所不在的么？
我个人认为这项技术的颠覆性变革更容易发生在知识密集型行业,比如律师、医生、教师、会计等.我把这些行业称之为泛咨询行业,这些行业,在很多发达国家是收入很高的阶层所在的行业,他们利用他们的知识、经验形成不同的知识型服务和产品,然后再基于这些专业服务创造价值,产生营收.而当AI通过将数据转化成信息、知识,那么部分知识密集型行业的工作是可以由AI替代的.
在企业构建智能化时,有三大基础的创新维度,第一个叫参与系统连接,它能够通过移动连接、访问和参与快速增长企业新的客户关系；第二个部分叫云,真正的云是介入业务模式的设计,云正在使资源、业务流程和IT转换为互联网的数字服务,由此改变产业价值链,迫使企业接受新的商业模式；第三个部分是数据,作为新的竞争优势基础,不同数据源采集的数据和相应的分析将推动业务产出,数据的时间价值将使“洞察力速度”和“行动的速度”成为企业的核心优势.同时,我个人不认为数据单纯的只是资源,我认为数据未来可以形成你的企业独特性,是区别于其他企业的基础.
复杂造就的不可控性
我们以前所有的项目管理理论,在今天都受到了一定的冲击,因为曾经的项目管理需要有目标、有持续的进展,同时具备创新性,而现在的创新,一定要用新的方法,我们称之为新的决策环境设置.这种变化可以用“蜜蜂与迷宫”的游戏来简单说明—如果我们仅仅按照以前的方式来做外部环境的创新,比如放一只蜜蜂在迷宫的入口,然后站在出口等这只蜜蜂能在迷宫里幸运地找到最佳路径飞出来,这有可能是一次一辈子的等待.而现在,我们建议使用资源协作的创新模式来进行,我们需要识别出这个生态系统当中的主要参与者,并且满足它们的真实需求,构建一个它们认可的创新机制,然后给予创新的土壤、水分,甚至所需要的营养,然后等待创新结果的产生.因此,在环境构建好以后,我们的方法并不是在迷宫的入口放一只蜜蜂进去进行创新,而是会放一群蜜蜂进去,然后在出口迅速地抓住率先找到正确路径的那只蜜蜂,然后“问出”创新的最优路径.
任何行业都有颠覆,或经由技术、结构的创新,或源自如大数据、AI等科技的进步,因此更要强调长远的规划与设计.以AI为例,我们不妨假设一下,现在人们研究出了一个精确度达到99.99%的“最完美的算法”,我们敢用他来控制国家的核电站么？或者仅仅是控制中国某一个城市的交通系统么？答案必然是否定的,因为只要存在0.01的不准确性,就会导致一种可能极具放大的风险.所以,我认为,人工智能就算发展到一定的高度,完全实现“自我学习”,但其基于算法复杂而造成的结果不可控,必然会限制其应用的领域,我把这种限制称之为“人工智能应用的容错性”.
Q&A
Q：龚 焱,中欧国际工商学院管理实践教授、中欧创业营课程主任
A：廖 显,华为全球技术服务智能转型负责人、资深数据创新顾问
Q：今天这个时代在技术方面的变化是如此之快,以至于我们似乎刚刚经历了移动互联网的洗礼,就快速地进入了人工智能时代.请问对于传统企业来说,在没有特别强的技术储备的前提下如何搭上“这辆车”？企业从操作的层面应该怎么做,行动计划应该是怎样的？
A：“生意”的成功其实可以依赖两个方面,其一就是创新,另外它有一个同样厉害的孪生兄弟,虽然从概念上是相反的,但同样可以为企业带来收益,那就是怀旧.谈到一个家族企业传承很多年,我们首先联想到的其实不是创新,而是怀旧.
企业的发展,我认为应该是价值驱动,而不是热点驱动.大公司比如Google、IBM他们投资AI的原因是为了研究,进而售卖.而没有达到这样规模的企业,可以从相对节省成本的角度入手,比如利用数据去加强用户之间的联系,其实数据与知识的本身都是“了解”,企业通过数据让客户觉得你了解他,这就达到了AI使用的目的.事实上,关注AI并不应侧重它是否能为企业赚到更多的钱或者是节省更多的成本,而是应该关注它是否能解决一些从前不能解决的问题.
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参考文献：
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