新冠疫情深刻改變了人們的工作和生活方式，也加快了企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的步伐。在這一過程中，人工智能(AI)等新興技術(shù)得到了更廣泛的探索與應(yīng)用。埃森哲調(diào)研顯示，隨著新冠疫情的常態(tài)化發(fā)展，59%的企業(yè)已加大在AI和機器學習上的投入。例如，麥當勞正大力投資數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、機器學習和移動技術(shù)，以改善用戶體驗；優(yōu)步、螞蟻集團和亞馬遜亦紛紛授權(quán)員工利用AI突破組織瓶頸，作出更精準的決策。
毋庸置疑，企業(yè)已清楚認識到AI具備廣闊的應(yīng)用前景，如在優(yōu)化用戶與員工體驗、提升運營效率、保障生產(chǎn)安全、驅(qū)動商業(yè)模式轉(zhuǎn)型，并踐行可持續(xù)發(fā)展等。但即便如此，企業(yè)利用AI推動轉(zhuǎn)型仍然步履遲緩。IDC指出，2021年72%的中國企業(yè)仍在人工智能單點試驗或局部落地的階段躊躇不前，并未持續(xù)深入地進行部署。
如何突破AI“試點困局”？
究竟什么阻礙了企業(yè)進一步釋放人工智能價值？埃森哲最近針對15個國家1,615位首席高管的調(diào)查，連同對于首席執(zhí)行官（CEO）和AI專家的深入采訪，發(fā)現(xiàn)了一個簡單事實：CEO們?nèi)狈I技術(shù)的清晰認識，并未充分發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)力在組織內(nèi)制定及部署規(guī)?；瘧?zhàn)略。
CEO時常面臨以下問題：
數(shù)據(jù)和AI戰(zhàn)略如何與長遠的組織目標對齊？
在我的領(lǐng)導(dǎo)團隊中，可以由誰來實現(xiàn)企業(yè)的AI愿景？
我們應(yīng)當積極實施哪些具體行動，同時要放棄哪些？
如何制定人才、技術(shù)與生態(tài)伙伴戰(zhàn)略？
如何開發(fā)并部署負責任的AI？
知識缺口導(dǎo)致的問題之一，就是多數(shù)CEO利用數(shù)據(jù)和AI深化企業(yè)轉(zhuǎn)型時過于謹慎，在實施試點項目之后停滯不前，難以有效規(guī)模化AI并充分發(fā)揮其潛力——我們將此狀況稱為“試點困局”。其結(jié)果是，富有前景、能夠幫助企業(yè)提高生產(chǎn)率和創(chuàng)新能力的AI相關(guān)提案只會被擱置在CEO的辦公桌上。
有鑒于此，我們?yōu)镃EO提出四項行動建議——從構(gòu)建符合自身的AI相關(guān)知識體系，到在整個組織中嵌入AI流程——幫助CEO設(shè)定優(yōu)先事項，加速推動AI在組織內(nèi)的規(guī)模化應(yīng)用。
行動1：全面普及數(shù)據(jù)和AI知識CEO應(yīng)確保自己和其他高管人員清晰了解AI如何發(fā)揮作用，而非只是寬泛討論其帶給企業(yè)的潛在價值。此外，全員使用AI是企業(yè)規(guī)?；瘧?yīng)用AI的成功標志之一。為了觸達各個層面的員工，CEO應(yīng)推動全面的變革管理計劃，更新企業(yè)文化。此類舉措的核心為內(nèi)部教育項目——培訓(xùn)員工更有效地共享數(shù)據(jù)和AI模型，使之成為日常職責的一部分。
埃森哲通過構(gòu)建“未來人才平臺（FutureTalentPlatform）”解決此問題，幫助員工以數(shù)字化方式快速獲取特定領(lǐng)域知識，實現(xiàn)AI培訓(xùn)即服務(wù)。通過多維度的技能分析算法定制學習內(nèi)容，切中員工的項目或工作需求；培訓(xùn)內(nèi)容涵蓋從初步認知到熟練應(yīng)用不同階段，從而促進企業(yè)形成持續(xù)學習的文化。同時，該平臺匯集海量AI相關(guān)的培訓(xùn)內(nèi)容，靈活的模塊化內(nèi)容組合，助力員工的技能更新，突出培訓(xùn)效果。
行動2：確保AI戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)目標一致CEO必須立足未來，以價值為導(dǎo)向，加快建設(shè)從被動響應(yīng)到主動預(yù)測的商業(yè)模式。他們須為此制定具前瞻性的人工智能和數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，在組織內(nèi)部清晰傳達，并在落地過程中動態(tài)監(jiān)測，確保企業(yè)按照既定目標與計劃前進。
與這一高管戰(zhàn)略相關(guān)的優(yōu)先事項還包括：清晰闡明數(shù)據(jù)和AI如何為企業(yè)創(chuàng)造價值；設(shè)置與AI相關(guān)的關(guān)鍵目標、用例和項目；決定應(yīng)該使用哪些數(shù)據(jù)來完成更準確的業(yè)務(wù)預(yù)測；以及設(shè)法幫助員工詮釋AI系統(tǒng)做出的各種建議。
例如，一家總部位于香港的跨國保險公司，正加速邁向以AI驅(qū)動的數(shù)字化保險企業(yè)的行列。它通過評估企業(yè)在AI能力、運營模式、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、AI道德、業(yè)務(wù)應(yīng)用場景及其帶來的價值等方面所處的位置，對標行業(yè)領(lǐng)軍者優(yōu)化AI戰(zhàn)略和商業(yè)用例，擬定了15項改進措施并制定了未來三年的發(fā)展路線圖。這一系列舉措，加速其成為一家由AI驅(qū)動的數(shù)字化保險企業(yè)。
行動3：打造數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能技術(shù)組合
面對海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的企業(yè)管理系統(tǒng)架構(gòu)往往會阻礙企業(yè)最大程度收獲AI價值，因此，CEO需著力投資打造先進的數(shù)據(jù)和AI平臺，讓安全、統(tǒng)一、真實的數(shù)據(jù)，貫通業(yè)務(wù)流程與員工體驗的每一環(huán)節(jié)，并與可量化的業(yè)務(wù)成果全面聯(lián)系在一起。
泰國匯商銀行利用云升級了數(shù)據(jù)環(huán)境，簡化數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的訪問和使用，為不同部門、不同職能的員工提供決策所需的洞察。例如，為了改善ATM現(xiàn)金管理，該團隊將人工智能和先進的機器學習技術(shù)相結(jié)合，分析了1200多萬個交易數(shù)據(jù)點和200多個變量（如地點、發(fā)薪日、季節(jié)和節(jié)假日等），以確定每個ATM的最佳現(xiàn)金水平。該公司還實施了專項計劃，為有效、安全地使用數(shù)據(jù)和分析工具創(chuàng)建明確的指導(dǎo)原則。通過這些舉措，泰國匯商銀行能夠利用源源不斷的數(shù)據(jù)，持續(xù)支持業(yè)務(wù)發(fā)展。
行動4：始終以人作為決策者
AI旨在幫助企業(yè)更高效地實現(xiàn)目標，而非將基本控制權(quán)交給機器。為此，CEO須致力實現(xiàn)“AI賦能”的決策架構(gòu)，這種架構(gòu)可以在計算機主導(dǎo)和人類主導(dǎo)的決策之間取得恰當平衡。
ZeeEntertainmentEnterprises率先使用了一款A(yù)I工具來篩選用戶提交的視頻，以決定是否在其平臺上公開發(fā)布。如果AI系統(tǒng)批準了內(nèi)容，Zee在發(fā)布之前不會再做進一步的人工審查。但若是AI阻止了內(nèi)容（AI的過濾配置偏于謹慎），員工則將進行第二輪審查，并做出最終決定。據(jù)Zee估算，AI發(fā)起的阻止中，87%后續(xù)得到了人工審查員的支持。但是，通過由AI擔負繁重的初步審查，Zee做出內(nèi)容批準決定的速度得到了大幅提升；此外在該模式下，員工擁有更多時間來從事附加值更高的活動。
AI決策架構(gòu)的另一項益處為，有助于企業(yè)對AI的局限性和風險保持警惕——例如，AI建議的優(yōu)劣取決于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和假設(shè)；AI缺乏道德指引；以及人們可能很難跟蹤監(jiān)測AI技術(shù)的內(nèi)部決策過程。
展望未來，人工智能將對商業(yè)世界產(chǎn)生更加深遠的影響，各行各業(yè)都在投入資金開發(fā)人工智能，從而不斷優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提升核心競爭力，并通過探索新的業(yè)務(wù)模式推動企業(yè)明智轉(zhuǎn)型。企業(yè)若想將AI的潛在價值切實地轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的收益，就需要從企業(yè)CEO開始徹底改變空談多于行動的現(xiàn)狀，塑造價值閉環(huán)，引領(lǐng)企業(yè)增長。
