二、企业应用AI技术的10个关键思考点

当然，还未采用人工智能技术的企业也不必感到焦虑和恐慌。企业未来战略如何布局，如何更好地运用这些技术，在运用过程中如何推进，这些都成为目前摆在企业面前的问题。基于麦肯锡的报告，我们总结了企业在应用AI技术的过程中的10个关键思考点。

1、不要听信所有炒作

其实并非每个企业都已在使用人工智能。虽然人们对AI的投资正在升温，但企业对人工智能技术的采用仍然有些滞后。虽然AI的总投资额（包括内部和外部的）在2016年达到了260亿美元到390亿美元，其中外部投资是2013年的三倍。然而，AI的应用仍处于初步阶段，在麦肯锡的调查对象中，只有20%的受访者在一个或一个以上的业务或是核心业务中大规模使用AI技术。（调查涵盖了五个范畴下的AI技术系统：机器人和自动驾驶汽车、计算机视觉、语言、虚拟代理和机器学习） 

2、要相信AI可以提升公司的营收和利润这类“炒作”

根据麦肯锡的调查，AI早期采用者（即大规模使用AI或在核心业务采用AI的公司）中有30%的用户表示他们已经实现了收入的增长，利用AI获得了更高的市场份额，或提升了产品和服务能力。此外，AI早期采用者中预计自己公司的利润率增长到比同行高出5%的人相较其他人要多3.5倍。证据表明，人工智能已经能够直接提高企业利润，使得AI投资的投资回报率（ROI）与其相关数字技术范畴的投资回报率相同，如大数据和高级分析。

3、没有领导的支持，你的AI转型计划可能会失败

成功的人工智能采用者往往拥有领导对新技术最强有力的支持。调查反馈显示，已经成功大规模部署AI技术的调查对象得到公司管理层的支持率几乎是那些没有采用任何AI技术支持的公司的2倍。此外，除了从其公司CEO和IT部门主管那里获得了强有力的支持，他们还获得了来自全部管理层高管和董事会的支持。

4、不要一个人独立专研AI，你还需要合作伙伴的才干和能力

经历数十年的“寒冬”，人工智能领域最近才开始加速其创新的步伐，而具备专业技术和能力人才也出现了稀缺的情况。即便是亚马逊和谷歌这样的大型数字原生代公司也开始转向通过外部市场的企业和人才，以增强其自身的AI技能。例如Google对DeepMind公司的收购，正是因为DeepMind能够运用其机器学习能力帮助Google提升搜索优化等核心业务。另外，据调查显示，AI的早期使用者主要是通过购买外部适用的技术解决方案来实现，只有少数的调查对象完全是由公司内部人才开发和实施人工智能解决方案。

5、避免让技术团队独立进行人工智能项目和计划

在IT、数字或创新领域分别任命不同的部门主管，划分人工智能的管理职责，可能会导致“拿着锤子找钉子”的结果出现，为确保企业能够把关注点放在最有价值的案例上，人工智能项目应该由业务和技术部门主管共同评估和领导。

6、采用投资组合的方式加速公司的AI历程

AI工具如今的应用范围已相当广泛，能够解决具体商业问题，例如用于预测性维护等等。各组织机构可以考虑在融合AI技术时采用一种基于投资组合的方法。

7、机器学习是一种强大的工具，但它并非适用于所有事物

机器学习及其最为突出的子领域深度学习已经吸引了众多媒体的关注，并获得了占据2016年所有外部投资近60%份额的融资。

但即便如此，机器学习也只是众多能够解决企业问题的人工智能技术中的一项。并不存在什么放之四海而皆可用的人工智能解决方案。例如，为实现客户服务中心效率的提高所采用的AI技术可能与用于识别信用卡诈骗风险所采用的技术迥然不同。因此，在一个企业的数字与AI技术应用历程的特定阶段，寻找合适的工具解决每一个增值的业务问题才是至关重要的。不同的人工智能技术之间是有交集的。

8、数字化能力应该优先于AI

调查发现，在AI应用方面领先的行业，如高科技、电信和汽车等，也是数字化程度最高的行业。同样，所有早期应用AI技术的企业都已在包括云基础架构和大数据的数字化能力方面进行了投资。事实上，没有数字化转型经验的企业似乎很难轻易地跳跃到AI领域。通过一连串的统计分析，我们发现在数字化方面经验较多的企业在融合AI技术时创造出利润的可能性相比其他公司要高出50%。数字化程度更高的行业和价值链更快采用了人工智能技术。

9、要大胆勇敢

在一项关于数字化颠覆（digital disruption）的独立研究中，我们发现要扭转数字化颠覆的“魔咒”，采取更“激进”的数字化战略是最重要的因素。采用这样策略的企业将从根本上调整其业务的投资组合，开发新的商业模式，以构建一个比其数字化前更加强大的增长途径。截至目前，这一因素似乎也适用于AI：AI的早期应用者中恰好采取积极、“激进”策略的企业较其他企业拥有更好的利润前景。

10、人与流程是最大的挑战

多数情况下，对管理层而言，将AI纳入到企业的流程和决策过程的挑战其实远远超过了实施AI的技术性挑战。作为领导者，需要决定哪些任务由机器处理，哪些任务由人类执行，而且无论是新任务还是传统任务，实施能够让员工持续学习的程序将是至关重要的。随着AI技术与先进的可视化技术、协作和设计思维的继续融合，企业未来需要将主要关注点从流程效率转向决策管理的有效性，而这将进一步要求领导者打造一个持续改进和学习的文化氛围。

毫无疑问，AI就是下一个数字前沿。尽管一些公司仍未从之前的数字化颠覆中“缓”过来，但新的数字化颠覆正在成型。不过目前我们仍在早期阶段，还有时间将AI打造成自己的竞争优势。不妨先从这10条建议入手，开始规划自己的人工智能战略吧。

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