长假精选:人工智能重塑商业——MIT & BCG研究报告解读 | 亿欧智库

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人工智能
BCG
MITSloan & BCG
2017-10-05 10:00
[ 亿欧导读 ] 人工智能已成为近年来最大的技术发展之一,但仍是笼罩在多种不确定性之中。在人们高涨的的期望中,企业是如何进行人工智能布局的呢?
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人工智能已成为近年来最大的技术发展之一,但仍是笼罩在多种不确定性之中。在人们高涨的的期望中,企业是如何进行人工智能布局的呢?近期,波士顿咨询公司和麻省理工学院斯隆管理评论联合发布报告《人工智能重塑商业》(Reshaping Business with Artificial Intelligence),旨在揭开人工智能在商业领域的神秘面纱,对当前行业采用的人工智能布局方法进行盘点。这份报告基于对全球3000多名高管的调查,以及对30多位技术专家和高管的深度访谈,整合了一套机构分类标准,比较各类公司在人工智能时代的做法和雄心,并为未来发展提供指导。

亿欧智库选取其中主要的内容和图表,进行了整理和翻译,如有不恰之处,欢迎批评指正。以下是精选内容:

人工智能应用的高期望

对行业和机构转型的期望

各行各业对人工智能赋能公司产出(包括产品和服务等)都抱有很高的期望。在TMT(技术,媒体和通信)产业,72%的受访者认为人工智能技术将在五年内给产业产出带来巨大转型;甚至在对AI期望值最低的公共部门领域,也有41%的受访者认为人工智能在5年内能带来巨大的影响。

亿欧智库:人工智能重塑商业

在机构内部,受访者对人工智能改变工作流程也有类似的高预期。15%的受访者表示人工智能对当前的流程已经有很大的影响,超过59%的人预计在5年内会看到很大的改变。

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人工智能带来的机会与风险

人们对人工智能的高期望背后的原因是什么,能产生什么样的商业利益?答案是多种多样的。大多数受访者认为,人工智能将使他们的机构受益,比如开展新业务或降低成本;84%的人认为人工智能会让他们的机构拥有或者保持竞争优势。四分之三的高管认为人工智能会给他们带来新的商机。

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同时,高管们认识到,他们的机构不太可能是人工智能市场的唯一受益者。受访者预计,新进入者和现任者都将看到人工智能潜在的好处。四分之三的受访者预计,新竞争对手将使用人工智能进入自己的市场,同时69%的受访者预计,当前的竞争对手将使用人工智能提高竞争力。此外,他们认识到,在他们的商业生态系统中,供应商和消费者将越来越多地期望他们使用人工智能。

人工智能:理解VS采用

根据问卷调查,在对人工智能的理解程度和采用情况的问题上,出现了四种截然不同的机构类型:先驱者、调查者、实验者和被动者。

先驱者(19%):既了解又采用人工智能的机构。这些机构处于将人工智能纳入产品和内部流程的前沿。

调查者(32%):了解人工智能但并没有将其部署到试验阶段的组织。他们对人工智能保持三思而后行的态度。

实验者(13%):在没有深入理解的情况下,使用人工智能的机构。这些机构通过实践来学习了解人工智能。

被动者(36%):对人工智能不了解也不使用的组织。

采用人工智能的壁垒

上面介绍的这些机构类型证明了不同机构在人工智能上的壁垒是不同的,进而影响着不同机构的采纳率。下图体现了这四种类型机构所认为的牵制因素,先驱者已经克服了理解上的障碍,相比之下,被动接受者还没有意识到人工智能能为他们做些什么,他们还没有发现符合投资标准的可靠商业案例,对他们来说技术和人才也是一个障碍。

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四种机构类型也揭示了不同类型的机构对人工智能理解程度上的细微差别。

业务潜力:人工智能可能会改变机构创造商业价值的方式。91%的先驱者和90%的调查者更认可人工智能的商业价值,而只有32%的实验者和23%的被动者表示赞同。

工作环境改变:整合协调人类和机器的能力是一个迫在眉睫的问题,人工智能将改变很多日常工作的环境和工作方式。先驱者和调查者能更好地认识到,有人工智能机器加入的工作环境,会大大改变机构内部的工作方式和流程。

行业背景:机构运作是在监管和行业背景下的,来自实验者和被动者机构的受访者并不认为人工智能给他们的行业带来什么动力。

对数据、人才培训和算法的需求

也许在四种类型的机构中,最显著的区别就是他们对大数据和人工智能算法之间关系的理解。如下图所示,先驱者对训练算法过程的理解是被动者的12倍,对基于人工智能的产品和服务的开发成本的了解是被动者的10倍,对训练人工智能算法所需数据的了解是被动者的8倍。

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对人工智能所需数据的误解

我们的研究揭示了几个与数据有关的误解。一种误解是,在没有足够的数据的情况下,仅仅用复杂的人工智能算法就能提供有价值的业务解决方案。

公司有时也会错误地认为,他们已经可以使用他们需要的数据来利用人工智能,但是,对于所有行业的管理者来说,数据所有权是一个令人烦恼的问题。有些数据是私有的,而拥有它的机构可能不会对外开放。所以,从人工智能中获取业务价值即便在理论上可能是可行的,实际操作中仍会面临很多困难。

另外,即使机构拥有所需的数据,跨多个系统的碎片化也会阻碍人工智能算法的培训过程。

自制VS购买

人工智能算法离不开技术人才的培训和管理。像先驱者机构主要通过雇佣和培训内部人才来增强自己的人工智能技术,而对于缺乏人工智能理解和经验的机构,如被动者,主要通过外包来购买人工智能技术。

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可以肯定的是,对于一些支持性的功能,比如IT管理和工资支持,公司可能会选择外包整个流程(并将所有数据传递出去)。但是,并不意味着他们可以没有自己的人工智能技术人员和团队。

隐私和监管

在人工智能数据的使用上,机构还面临着隐私和监管的限制。相比实验者(34%)和被动者(30%),先驱者(73%)更能处理好数据管理的问题。这一巨大的差距对于那些在开发人工智能能力方面落后的公司来说是另一个障碍。

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管理挑战

毫无意外,先驱者企业有更高标准的管理:远见和领导力、开放性和变通能力、长期思考能力、商业和技术战略的紧密结合能力,以及有效的协作能力。与其他技术驱动的转换一样,这些对于人工智能技术应用相对成熟的公司来说是基本的能力。

然而,高管们还需要:

(1)更多地了解人工智能;

(2)深入了解如何围绕人工智能组织业务;

(3)扩展更宽阔的竞争领域。

展望未来

员工工作的变化

随着人工智能越来越多地应用于智力工作,人们的工作场景也会发生变化,很多西方中产阶级的工作也发生了变化。如下如所示,大部分受访者不认为5年内人工智能会使人们的工作岗位减少。但是,受访者也表示有了人工智能,员工需要在五年内学习新的技能,增强自己已有的技能。

亿欧智库:人工智能重塑商业

创造新的价值

人工智能将在哪里创造、摧毁或转移经济价值,目前下结论还言之过早。但是,数据和人工智能算法的结合,提高了创造新的、更有效解决方案的可能性。

提高竞争优势

企业要凭借人工智能提高竞争力,建立灵活的组织结构,变革公司和员工的文化。

综上,在人工智能的新时代,每个公司都要跟上时代的进步,更新战略规划。而对于那些对人工智能还处于犹豫和徘徊的企业,现在开始还为时不晚。欲了解更多关于人工智能技术的应用,可关注亿欧智库近期发布的系列报告:《人工智能产业综述报告》《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》《鸟瞰人工智能应用市场——安防行业研究分析2017》《2017中国智能金融产业研究报告》《2017年中国自动驾驶产业演技报告》

报告下载地址:

Reshaping-Business-with-Artificial-Intelligence.pdf


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