MIT联合波士顿咨询:全球21个行业,对话3000名高管,AI如何重塑商业形态?-阿里云开发者社区

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MIT联合波士顿咨询:全球21个行业,对话3000名高管,AI如何重塑商业形态?

简介:

人工智能已经成了一个新的风口,人人都在谈论人工智能,但是,企业在人工智能上的布局,是否真的如人们谈论的那般红火?最近,麻省理工大学《斯隆管理评论》(MIT Sloan Management Review)联合波士顿咨询集团出炉了一份题为《Reshaping Business with Artificial Intelligence》(用人工智能重塑商业)的报告,旨在为让各公司能平衡好雄心和实际行动,更好地落地人工智能。

雷锋网编辑为读者选取了主要内容和图表,进行了简化编排和“汉化”,如有不洽之处,欢迎批评指正。对原报告感兴趣的读者可以在雷锋网(公众号:雷锋网)后台回复“ainow”获取PDF版本报告原文。

该报告是基于一份覆盖了3000名高管和分析人士的问卷而来,调查对象分布在全球112个国家21个行业中。此外《斯隆管理评论》还访问了行业内的一些高管和学术人士,梳理了各组织机构面临的实际问题。

总体来说,该报告揭示了当下AI的落地现状:呼声高,但脚踏实地做的少。有许多因素制约着AI的发展,但是科技并不是首要的,真正关键的,反而是管理上和商业上的因素,因此对管理层有较大挑战

高呼声,高期望

根据调查结果,各行业对AI都有很高的期望。目前只有14%的调查对象认为,AI对他们现在的产品或服务已经有了很大的影响。但对于5年后的情况,这一比例上升到63%。在TMT(科技、媒体、电信)行业,有72%的调查对象对五年后的AI影响情况表示乐观。就连公共部门,也有40%的调查对象认为五年后AI的影响巨大。

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现阶段只有15%的调查对象认为AI对于自身流程的影响很大,而有59%的调查对象认为五年后AI对其流程有很大影响。

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大部分的调查对象都认为,在IT、运营和制造、供应链、和需要面对客户的智能领域,AI将大有可为。不同的行业,受影响情况有所不同,拿专业服务为例,策略才是受AI影响最大的职能领域。

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从宏观上看,大部分的企业或机构对AI的认可还是比较高的。有80%的调查对象认为AI是一个机遇,40%认为AI意味着风险(33%认为AI既是风险,又是挑战)。仅有4%的调查对象认为AI纯粹是风险。

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AI受热捧的原因是什么?与商业利益有什么关联吗?答案并不唯一,从图表5来看,大多数的调查对象认为,AI将会让他们获益并降低成本。84%的调查对象认为AI能让他们获得和保持竞争力。约3/4的高管认为AI可以带来新的商业机会。

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雷声大,雨点小

那AI的采用情况究竟如何呢?不同的企业或组织有不同的情况,这也体现了呼声和行动之间的差距。只有约5%的调查对象较好地完成了AI落地。54%的调查对象表示并没有采用AI的实际行动。此外,即便是采用AI,不同的企业或组织也有不同的级别。拿保险行业来说,平安保险聘请了110名科学,展开了30项AI项目。平安保险已经可以实现3分钟内审批一份网络贷款申请,而西方的某些大型保险公司,其AI还停留在“聊天机器人”上。

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根据调查对象采用AI的水平和对AI的理解程度,调查对象可分为四组:先锋者、研究者、实验者、和被动者。

  • 先锋者(19%) 代表深入理解AI并已经采用了AI的机构

  • 研究者(32%) 代表理解AI但AI的采用还处于试点阶段的机构

  • 实验者(13%) 代表有一些试点项目或已经采用AI,但是对AI的理解不够深入的机构

  • 被动者(36%) 代表没有采用AI,对AI的理解也不深的机构

绝大部分的调查对象都认为AI是机遇,为何在采用AI上,一些企业或组织却显得后劲不足呢?下图体现了以上四组调查对象对所认为的牵制因素,可以看出,被动者最缺乏的是清晰的商业计划,而实验者则认为自己需要更多的资金,技术还不是首要原因

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另外一个很重要的因素,体现在了这四组分组的标准上——对AI的理解程度约有90%的先锋者和91%的研究者认可AI对商业价值的影响,而对于实验者和被动者来说,只有32%和23%表示赞同。先锋者和研究者都认为AI在工作场所上,会改变一个组织的习惯。不过该报告也指出,在工作流程上,人还是很难被取代的。

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呼声和行动之间的差距,还体现在各企业或组织对待数据、人才培训、算法的态度上。约有50%的先锋者在数据上已经付出了大笔投资,而其他组的调查对象则相对较少,例如研究者一组,就只有25%针对数据进行了投资。为何数据如此重要?因为没有数据,算法是无法单独提供任何价值的

微软的数据科学主管就表示:“人们对机器学习能做什么还没一个成熟的认识,许多企业或组织并没有累积数据让算法提炼出模型来做可靠的预测。

算法和数据,都离不开技术人才的实现和管理。有经验的企业或组织,例如先锋者,主要通过内部培训或者招聘来增强自己的AI技能,而缺乏经验的,如被动者,主要通过外包的方式弥补AI技能上的不足。

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报告中也指出,虽然现在有很多优秀的工具和开源的项目,企业或组织可以外包的形式采用AI,但并不意味着组织或机构就不需要内部的AI技术团队了。

在数据的使用上,隐私问题和法规等对四组调查对象都有限制,但是他们应对方式却有所不同。相比起实验者(34%)和被动者(30%),先锋者(73%)更能够维持数据的隐私和安全。这一差距,也体现了在AI发展上落后的企业面临的障碍。

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抓管理,展未来

落后的企业想要缩短差距,更要从管理上抓起。在管理上,管理上的挑战有三个:建立对AI的基础认识、为AI进行调整、重新思考竞争领域。

  • 建立对AI的基础认识

    受访的高管和学术人士都表示,管理层需要对AI有一个基础的认识。可以从网络课程开始学习,理解程序是如何从数据中学习的。

  • 为AI进行调整

    AI的广泛应用可能会让原有的合作方式发生改变,项目团队成员既有人类,也有机器。虽然各组对象都有发展AI能力的方案,但是30%的先锋者和研究者仍然没有为AI设立部门并明确责任,70%的被动者处于同一情况。建立一个合适的AI发展模型显得迫切。此外,AI的发展也有文化上的阻力,需要建立中心化和去中心化的技术团队,并招募合适的人才。

  • 重新思考竞争版图

    如下图表11,超过60%的调查对象认为研究出AI的策略非常重要,但是只有30%已经研究出了策略。大公司(员工超过10万的公司)本来最应该有AI策略,但实际情况是只有56%有。报告指出,随着数据的增多,优先获得数据访问权限的需求是源源不断的。或许这是可以考虑到策略内的因素。

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报告也提出了下一步行动的五点建议:

  1. 维持顾客对自己的信任,合理使用数据、保障数据安全

  2. 对AI系统进行周期检测,不断增强

  3. 为不确定性做好准备,为项目和投资排好优先级

  4. 构建完整的未来情景,并测试导向性计划的适应力

  5. 为AI项目规划一个清晰的重点和工作计划,吸纳人才

最后,该报告也展望了AI对未来的影响。根据调查结果,在劳动力上,70%的调查对象并不担忧AI将会取代原有员工的工作。但是,调查对象也同意AI将需要员工在未来五年内学习新的技能,并增强已有的技能。

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除了劳动力,AI也创造了新的商业机遇,但是究竟哪些企业或组织能够获得机遇,现在下结论,还为时过早。但可以肯定的是,企业或组织在未来将会凭借AI这一关键技术,平衡人、机各自的优势,提高自己的竞争力。

雷锋网结语:

新的时代来临前,人们总是充满期待。在AI来临前,我们很难预测它到底会对我们造成多大的影响,我们对AI的认知还不够清晰。想要真正落实AI,首先就需要对AI有一个全面的认识,在此基础上,研究好策略和计划,不断跨域障碍,一步步转空谈为现实,为未来商业做好准备,提高竞争力。优胜劣汰,不论哪个时代都是如此。



本文作者:彭赛琼
本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接

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