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人工智能如何為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值？
經(jīng)過(guò)了數(shù)十年一次次從激動(dòng)歸于失望的探索，人工智能終于開(kāi)始為先行企業(yè)創(chuàng)造實(shí)際效益
。率先完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的零售商使用人工智能機(jī)器人管理倉(cāng)庫(kù)，甚至在庫(kù)存不足時(shí)還能自動(dòng)訂貨;電力公司運(yùn)用人工智能預(yù)測(cè)用電需求;汽車(chē)制造商也將人工智能用于開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē)。
全世界正在源源不斷地產(chǎn)生著此前難以想象的數(shù)據(jù)流，它被視為推動(dòng)人工智能不斷進(jìn)化的“燃料”——如今全球各種聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（從網(wǎng)絡(luò)瀏覽器到渦輪傳感器）每天采集的數(shù)據(jù)量高達(dá)數(shù)十億GB。
在多種因素的合力推動(dòng)之下，人工智能迎來(lái)了新一波發(fā)展浪潮。電腦的計(jì)算能力日益增強(qiáng)，算法與人工智能模型的發(fā)展也日趨成熟，此外還有一個(gè)最為重要的變化：
2016年，由人工智能技術(shù)催生的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)共吸引了260億～390億美元的投資，比三年前翻了三倍。其中絕大部分都是現(xiàn)金充裕的大型數(shù)字化原生企業(yè)的內(nèi)部研發(fā)費(fèi)用，例如亞馬遜、百度和谷歌。
人工智能領(lǐng)域的先行企業(yè)往往也走在數(shù)字化的前沿，而且多為各行業(yè)的佼佼者。
盡管投資規(guī)模驚人，但除了科技領(lǐng)域之外，人工智能在大部分行業(yè)中的應(yīng)用仍處于早期試驗(yàn)階段，僅有極少數(shù)企業(yè)開(kāi)展了規(guī)?；渴?。麥肯錫全球研究院發(fā)布了一份報(bào)告：《人工智能：數(shù)字化的下一個(gè)前沿?》(Artificial intelligence: The next digital frontier ?)，其中的一項(xiàng)調(diào)研涉及全球逾3000家關(guān)注人工智能的企業(yè)，調(diào)研顯示這些企業(yè)或者在技術(shù)團(tuán)隊(duì)中部署了人工智能，或者將人工智能應(yīng)用于價(jià)值鏈的核心環(huán)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)了降本增收，而且整個(gè)過(guò)程得到了高管層的全力支持。不過(guò)，多數(shù)企業(yè)仍然沒(méi)有大規(guī)模應(yīng)用人工智能或?qū)⑵洳渴鹩诤诵臉I(yè)務(wù)，因?yàn)閷?duì)其商業(yè)前景和投資回報(bào)仍心存疑慮。
某些先行企業(yè)將強(qiáng)大的數(shù)字能力與積極主動(dòng)的戰(zhàn)略相結(jié)合，獲得了更高的利潤(rùn)率，而且在未來(lái)三年內(nèi)業(yè)績(jī)優(yōu)勢(shì)有望進(jìn)一步增強(qiáng)。
但一些早期證據(jù)表明人工智能具有不錯(cuò)的商業(yè)前景，那些愿意在運(yùn)營(yíng)階段及核心職能部門(mén)中部署人工智能的企業(yè)能夠收獲實(shí)際效益。我們?cè)谡{(diào)查中發(fā)現(xiàn)，
應(yīng)用模式的差異讓先行企業(yè)與后來(lái)者的差距不斷增大。在麥肯錫全球研究院產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)(IDI)中名列前茅的行業(yè)(如高科技、電信及金融服務(wù)等)也是人工智能應(yīng)用的領(lǐng)軍行業(yè)，制定了雄心勃勃的投資計(jì)劃。行業(yè)龍頭企業(yè)已在各個(gè)職能部門(mén)或核心業(yè)務(wù)中應(yīng)用了多項(xiàng)人工智能技術(shù)，例如汽車(chē)制造商利用人工智能改善企業(yè)運(yùn)營(yíng)、開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù);金融服務(wù)類(lèi)企業(yè)則將其用于提升客戶(hù)體驗(yàn)的相關(guān)職能。隨著這些企業(yè)不斷拓展人工智能的應(yīng)用并獲得更多數(shù)據(jù)，本來(lái)就已落后的企業(yè)將被甩得越來(lái)越遠(yuǎn)。
各國(guó)政府也應(yīng)未雨綢繆，在不抑制企業(yè)創(chuàng)新能力的前提下，以監(jiān)管手段促進(jìn)市場(chǎng)公平，主動(dòng)甄別最有可能被自動(dòng)化技術(shù)替代的崗位，并向這些可能因人工智能的發(fā)展而危及生計(jì)的勞動(dòng)者提供再培訓(xùn)，讓其學(xué)習(xí)如何在工作中與人工智能協(xié)作，而非與之抗?fàn)帯?/p>
人工智能技術(shù)將迎來(lái)一個(gè)充滿(mǎn)創(chuàng)新的未來(lái)，但發(fā)展程度未必均衡
。麥肯錫的全球研究顯示，在2016年流入人工智能企業(yè)的所有外部投資當(dāng)中，美國(guó)企業(yè)吸納了66%，其次是中國(guó)企業(yè)，吸納17%，而且增長(zhǎng)迅猛。中美兩國(guó)正在大力培養(yǎng)人工智能生態(tài)系統(tǒng)(即企業(yè)家、金融家及人工智能用戶(hù)的集群)，在過(guò)去18個(gè)月內(nèi)發(fā)布的國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略規(guī)劃中均將人工智能列為重要一項(xiàng)，某些項(xiàng)目也已獲得數(shù)十億美元的融資支持。韓國(guó)與英國(guó)也發(fā)布了類(lèi)似的戰(zhàn)略。對(duì)于渴望在人工智能領(lǐng)域擁有一席之地的國(guó)家而言，最明智的做法就是效仿這些領(lǐng)先國(guó)家。
企業(yè)必須加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，才能擷取人工智能的果實(shí)。
不過(guò)，人工智能無(wú)法幫助企業(yè)在一夜之間實(shí)現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)的突破，恰恰相反，只有首先具備了合適的數(shù)字化資產(chǎn)與技能，企業(yè)才能最有效地部署人工智能。
