“我覺得不行！”；“我覺得可以！”

這正是現(xiàn)在大家看待AI的兩種態(tài)度。有人覺得現(xiàn)在去談人工智能的商業(yè)化為時尚早，但也有人覺得人工智能已經(jīng)在企業(yè)的許多業(yè)務(wù)場景中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。無論如何，作為一個刷爆朋友圈，并且曝光度與日俱增的熱門話題，許多企業(yè)都已經(jīng)對AI“蠢蠢欲動”，甚至“先下手為強”了。

不僅大大小小的科技公司都開始紛紛自覺貼上人工智能的標簽，許多企業(yè)也開始嘗試利用人工智能技術(shù)不斷優(yōu)化企業(yè)的運營。

就在兩個月前，可口可樂公司向外界公布要應(yīng)用人工智能推出一款與可口可樂自動售貨機結(jié)合的智能APP，通過這個APP，消費者可以直接在線訂購，然后在自動售貨機上取貨。甚至在包括其它國家在內(nèi)的任何位置，也可以為家人或朋友購買飲料。

同時，透過自動售貨機與云端的連接，可口可樂公司還可以實現(xiàn)對機器的遠程控制，比如調(diào)整售貨機銷售的產(chǎn)品的價格、在特定位置引入折扣和促銷活動等等，同時，通過這樣一個通道，可口可樂公司還可以向消費者發(fā)送個性化信息，并提供一個互動的聊天平臺。

這樣的方式不僅給消費者帶來了便利，也使得可口可樂公司可以更好地收集消費者相關(guān)的數(shù)據(jù)、了解消費者行為，并相應(yīng)地調(diào)整其產(chǎn)品和服務(wù)，改善公司的管理運營。

圖解行業(yè)場景中的人工智能應(yīng)用

這僅僅是人工智能一個非常小的商用案例。關(guān)于人工智能的商業(yè)化，麥肯錫全球研究院跨越14個行業(yè)、10個國家，對3073名企業(yè)高管進行了調(diào)查，并分析了160個案例，最終發(fā)布了《人工智能：下一個數(shù)字前沿？》報告，其中，報告詳細描述了5個應(yīng)用案例，并對零售、電力、醫(yī)療3個行業(yè)應(yīng)用進行了圖解：

1.零售：連接消費者，改善購物體驗

• 圖像識別、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)等發(fā)展使得智能服務(wù)機器人能夠輕松與顧客打招呼、交流，可以預(yù)測訂單，提供引導(dǎo)；
• 通過機器學(xué)習(xí)，可以根據(jù)消費者到個人資料進行個性化促銷; 在顧客瀏覽店鋪商品時，店內(nèi)的信標（Beacon）也可以通過手機向他們發(fā)送優(yōu)惠信息
• 基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺技術(shù)，可以識別購物者打包的商品; 加上傳感器所獲取的數(shù)據(jù)，AI使得自動結(jié)帳和付款成為可能
• 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的無人機快遞完成了零售業(yè)務(wù)鏈最后一英里的交付，能夠?qū)崿F(xiàn)避障并處理收貨人不在的狀況
• 具有計算機視覺和深度學(xué)習(xí)功能的互動屏幕和桌面可以識別商品并推薦適合消費者的相關(guān)產(chǎn)品
• 自動購物車會在商店中跟隨顧客，并運送商品到顧客的上車點，或通過機器人、無人機送貨上門
• 利用機器學(xué)習(xí)，商店開業(yè)根據(jù)競爭對手的價格、天氣情況、庫存情況等數(shù)據(jù)信息實時調(diào)整和優(yōu)化商品價格，從而最大限度地提高收入
• 通過人工智能強化的機器人可以持續(xù)跟蹤倉儲信息，識別空貨架并補貨，同時，其他機器人也可以在倉庫中進行打包

2.電力：更少的電站，更智能的電網(wǎng)

• 通過傳感器和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以通過對風(fēng)力條件的實時調(diào)整，最大限度地提高發(fā)電效率
• 通過機器學(xué)習(xí)可以預(yù)測電力的供需峰值，從而最大限度地利用間歇性可再生能源
• 智能電線與機器學(xué)習(xí)的結(jié)合，可以實現(xiàn)實時的電力調(diào)度，改善電網(wǎng)負載
• 無人機和小型機器人可以在不關(guān)停電路的情況下，檢測和預(yù)測設(shè)備故障
• 機器可以替代人工自動記錄數(shù)據(jù)并檢查設(shè)備狀態(tài)，從而減少對技術(shù)人員的需求數(shù)量，使他們可以花更多時間解決其它問題
• 在設(shè)備檢修過程中，現(xiàn)場工作人員仍然可以實時接收運行數(shù)據(jù)，以減少響應(yīng)時間及中斷的影響
• 虛擬助手可以根據(jù)業(yè)務(wù)歷史對消費者進行分類，利用機器學(xué)習(xí)提供壞賬預(yù)警服務(wù)
• 基于機器學(xué)習(xí)，智能儀表可以根據(jù)使用量和天氣等因素，自動調(diào)整用電數(shù)據(jù)

3、醫(yī)療：更快的診斷，更好的治療

• 機器學(xué)習(xí)程序可以通過可穿戴設(shè)備遠程分析患者的健康狀況，并將數(shù)據(jù)與其醫(yī)療記錄進行比較，提供健康建議并預(yù)警疾病風(fēng)險
• 使用機器學(xué)習(xí)和其他相關(guān)的AI技術(shù)，設(shè)備可以進行自主診斷并幫患者做簡單的體征指標檢查，而無需人力輔助，從而減輕醫(yī)生和護士的工作壓力
• 根據(jù)患者的歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)和記錄，基于AI的診斷工具可以更準確地診斷疾病
• 根據(jù)醫(yī)療和環(huán)境等因素，AI算法可以預(yù)測患者行為和疾病的概率，從而優(yōu)化醫(yī)院運營、排班計劃和庫存管理
• 利用AI，可以分析患者的病史和環(huán)境因素，從而確定患有疾病風(fēng)險的對象，并指導(dǎo)他們進行預(yù)防性保健
• 互動信息亭形式的虛擬助理，可以幫助患者進行登記，并將其轉(zhuǎn)交給合適的醫(yī)生進行診斷，縮短患者等待的時間，改善醫(yī)療體驗
• 通過機器學(xué)習(xí)工具可以對特定患者的需求設(shè)計個性化的治療方案，從而提高治療效率，改善治療效果
• 根據(jù)人工智能對大眾的健康分析結(jié)果，可以通過鼓勵護理人員更好地管理患者健康，并幫助患者降低住院費用和治療成本

4、制造：更智能、更靈活

• 對于工程和研發(fā)人員而言，人工智能工具的使用意味著更快的周轉(zhuǎn)時間和更少的迭代次數(shù)，效率得到大大提升
• 獲取全球各地的供應(yīng)商信息，降低采購過程中的成本，更好地管理供應(yīng)鏈，使得收益最大化
• 項目經(jīng)理可以使用基于人工智能的高級分析，從而提高審查流程的有效性
• AI可以幫助企業(yè)重新審視制造流程和生產(chǎn)線，并針對性地進行優(yōu)化和調(diào)整，從而以降低成本、減少資源浪費，加快企業(yè)上市速度
• 制造商可以利用AI技術(shù)為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)
• 工作人員與工廠的生產(chǎn)線必須更好地進行協(xié)同作業(yè)，從而挖掘AI的全部潛力，實現(xiàn)其中的價值

5、教育：不斷優(yōu)化教學(xué)形式和效果

• 解決教育資源分布不均的問題，并根據(jù)市場需求幫助政府機構(gòu)不斷優(yōu)化教育制度，提高人才與市場的匹配度
• 為學(xué)生提供更有針對性的教學(xué)計劃，改善學(xué)習(xí)成果，并幫助學(xué)校不斷改進課程組合，提高畢業(yè)生就業(yè)率
• 通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在合適的時間以最佳方式向每個學(xué)生提供適當(dāng)?shù)膬?nèi)容，打造個性化教學(xué)
• 自然語言、計算機視覺和深度學(xué)習(xí)可以幫助教師回答學(xué)生的常規(guī)問題或擔(dān)任教學(xué)助教，使得教師可以把更多的時間花在更具價值的教學(xué)環(huán)節(jié)中

總而言之，人工智能已經(jīng)或多或少在行業(yè)中得到了應(yīng)用。在麥肯錫的報告中，根據(jù)調(diào)查總結(jié)了當(dāng)前AI在不同行業(yè)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用比例，以及未來的應(yīng)用趨勢，如下圖：

目前人工智能應(yīng)用程度最高的企業(yè)，也是增加投資意愿最強的企業(yè)

也可以看到，已經(jīng)采用了AI策略的公司的利潤率得到了明顯提升

正因如此，越來越多的企業(yè)CEO開始重視人工智能技術(shù)的影響，并親自主導(dǎo)相關(guān)項目的開展。據(jù)IBM商業(yè)價值研究院在今年6月份發(fā)布的一項調(diào)查結(jié)果顯示，73%受調(diào)查的企業(yè)CEO認為，人工智能將為企業(yè)的未來起到重要的作用，其中，50%的CEO計劃在2019年前采用相關(guān)技術(shù)。

企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的10個關(guān)鍵思考點

當(dāng)然，還未采用人工智能技術(shù)的企業(yè)也不必感到焦慮和恐慌。企業(yè)未來戰(zhàn)略如何布局，如何更好地運用這些技術(shù)，在運用過程中如何推進，這些都成為目前擺在企業(yè)面前的問題?；邴溈襄a的報告，我們總結(jié)了企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)的過程中的10個關(guān)鍵思考點。

1.不要聽信所有炒作：其實并非每個企業(yè)都已在使用人工智能。雖然人們對AI的投資正在升溫，但企業(yè)對人工智能技術(shù)的采用仍然有些滯后。雖然AI的總投資額（包括內(nèi)部和外部的）在2016年達到了260億美元到390億美元，其中外部投資是2013年的三倍。然而，AI的應(yīng)用仍處于初步階段，在麥肯錫的調(diào)查對象中，只有20%的受訪者在一個或一個以上的業(yè)務(wù)或是核心業(yè)務(wù)中大規(guī)模使用AI技術(shù)。（調(diào)查涵蓋了五個范疇下的AI技術(shù)系統(tǒng)：機器人和自動駕駛汽車、計算機視覺、語言、虛擬代理和機器學(xué)習(xí)）

雖然AI投資正在高速增長，但2017年的應(yīng)用率仍舊走低，僅有20%的受訪者表示已經(jīng)在使用AI技術(shù)，41%的企業(yè)表示還不確定使用AI能帶來哪些收益

目前，對于那些仍在試驗或試用AI(41%的)公司而言，這是一個好消息。調(diào)查結(jié)果表明，要攀上學(xué)習(xí)曲線并使用AI展開競爭仍需要一段時間。

不過，我們現(xiàn)在很可能正處于采用AI技術(shù)的一個重要轉(zhuǎn)折點?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等AI技術(shù)已開始日漸成熟，價值也日漸顯現(xiàn)，迅速成為了所有AI技術(shù)采用者采用的中心技術(shù)。麥肯錫預(yù)計目前AI的試用者中至少有一部分用戶將在短期內(nèi)實現(xiàn)與AI的完全整合。雖然應(yīng)用的進度不同，但AI技術(shù)已經(jīng)在各部門、各領(lǐng)域間平穩(wěn)蔓延。

根據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示，在接下來的三年里，電信及金融等服務(wù)業(yè)均計劃每年在AI技術(shù)上的支出增加15％以上——這較跨行業(yè)費用支出的平均水平高出7個百分點。

2.要相信AI可以提升公司的營收和利潤這類“炒作”。根據(jù)麥肯錫的調(diào)查，AI早期采用者（即大規(guī)模使用AI或在核心業(yè)務(wù)采用AI的公司）中有30%的用戶表示他們已經(jīng)實現(xiàn)了收入的增長，利用AI獲得了更高的市場份額，或提升了產(chǎn)品和服務(wù)能力。此外，AI早期采用者中預(yù)計自己公司的利潤率增長到比同行高出5%的人相較其他人要多3.5倍。證據(jù)表明，人工智能已經(jīng)能夠直接提高企業(yè)利潤，使得AI投資的投資回報率（ROI）與其相關(guān)數(shù)字技術(shù)范疇的投資回報率相同，如大數(shù)據(jù)和高級分析。

3.沒有領(lǐng)導(dǎo)的支持，你的AI轉(zhuǎn)型計劃可能會失敗。成功的人工智能采用者往往擁有領(lǐng)導(dǎo)對新技術(shù)最強有力的支持。調(diào)查反饋顯示，已經(jīng)成功大規(guī)模部署AI技術(shù)的調(diào)查對象得到公司管理層的支持率幾乎是那些沒有采用任何AI技術(shù)支持的公司的2倍。此外，除了從其公司CEO和IT部門主管那里獲得了強有力的支持，他們還獲得了來自全部管理層高管和董事會的支持。

4.不要一個人獨立專研AI，你還需要合作伙伴的才干和能力。經(jīng)歷數(shù)十年的“寒冬”，人工智能領(lǐng)域最近才開始加速其創(chuàng)新的步伐，而具備專業(yè)技術(shù)和能力人才也出現(xiàn)了稀缺的情況。即便是亞馬遜和谷歌這樣的大型數(shù)字原生代公司也開始轉(zhuǎn)向通過外部市場的企業(yè)和人才，以增強其自身的AI技能。例如Google對DeepMind公司的收購，正是因為DeepMind能夠運用其機器學(xué)習(xí)能力幫助Google提升搜索優(yōu)化等核心業(yè)務(wù)。另外，據(jù)調(diào)查顯示，AI的早期使用者主要是通過購買外部適用的技術(shù)解決方案來實現(xiàn)，只有少數(shù)的調(diào)查對象完全是由公司內(nèi)部人才開發(fā)和實施人工智能解決方案。

5.避免讓技術(shù)團隊獨立進行人工智能項目和計劃。在IT、數(shù)字或創(chuàng)新領(lǐng)域分別任命不同的部門主管，劃分人工智能的管理職責(zé)，可能會導(dǎo)致“拿著錘子找釘子”的結(jié)果出現(xiàn)，為確保企業(yè)能夠把關(guān)注點放在最有價值的案例上，人工智能項目應(yīng)該由業(yè)務(wù)和技術(shù)部門主管共同評估和領(lǐng)導(dǎo)。

6.采用投資組合的方式加速公司的AI歷程。AI工具如今的應(yīng)用范圍已相當(dāng)廣泛，能夠解決具體商業(yè)問題，例如用于預(yù)測性維護等等。各組織機構(gòu)可以考慮在融合AI技術(shù)時采用一種基于投資組合的方法，從以下三個時間維度進行思考：

• 短期：專注于當(dāng)前已有成熟技術(shù)解決方案的使用案例，并將它們推廣到整個組織機構(gòu)中
• 中期：對當(dāng)前新興但仍相對不成熟的技術(shù)(如深度學(xué)習(xí)、視頻識別技術(shù))進行試驗，在推廣前先在核心業(yè)務(wù)中證明其價值
• 長期：與學(xué)術(shù)界或第三方研究機構(gòu)合作，利用前沿的AI技術(shù)來解決具有更深遠影響力的使用場景（例如，增強人類在某個關(guān)鍵知識工作者角色中的決策能力）

7.機器學(xué)習(xí)是一種強大的工具，但它并非適用于所有事物。機器學(xué)習(xí)及其最為突出的子領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)已經(jīng)吸引了眾多媒體的關(guān)注，并獲得了占據(jù)2016年所有外部投資近60%份額的融資。
但即便如此，機器學(xué)習(xí)也只是眾多能夠解決企業(yè)問題的人工智能技術(shù)中的一項。并不存在什么放之四海而皆可用的人工智能解決方案。例如，為實現(xiàn)客戶服務(wù)中心效率的提高所采用的AI技術(shù)可能與用于識別信用卡詐騙風(fēng)險所采用的技術(shù)迥然不同。因此，在一個企業(yè)的數(shù)字與AI技術(shù)應(yīng)用歷程的特定階段，尋找合適的工具解決每一個增值的業(yè)務(wù)問題才是至關(guān)重要的。

不同的人工智能技術(shù)之間是有交集的

8.數(shù)字化能力應(yīng)該優(yōu)先于AI。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在AI應(yīng)用方面領(lǐng)先的行業(yè)，如高科技、電信和汽車等，也是數(shù)字化程度最高的行業(yè)。同樣，所有早期應(yīng)用AI技術(shù)的企業(yè)都已在包括云基礎(chǔ)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)的數(shù)字化能力方面進行了投資。事實上，沒有數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗的企業(yè)似乎很難輕易地跳躍到AI領(lǐng)域。通過一連串的統(tǒng)計分析，我們發(fā)現(xiàn)在數(shù)字化方面經(jīng)驗較多的企業(yè)在融合AI技術(shù)時創(chuàng)造出利潤的可能性相比其他公司要高出50%。

數(shù)字化程度更高的行業(yè)和價值鏈更快采用了人工智能技術(shù)

這些企業(yè)具有六大特點：數(shù)字化成熟、業(yè)務(wù)規(guī)模更大、再核心業(yè)務(wù)中使用AI、采用多種技術(shù)、關(guān)注企業(yè)增長勝過積累資金、對AI的支持來自企業(yè)最高層

9.要大膽勇敢。在一項關(guān)于數(shù)字化顛覆（digital disruption）的獨立研究中，我們發(fā)現(xiàn)要扭轉(zhuǎn)數(shù)字化顛覆的“魔咒”，采取更“激進”的數(shù)字化戰(zhàn)略是最重要的因素。采用這樣策略的企業(yè)將從根本上調(diào)整其業(yè)務(wù)的投資組合，開發(fā)新的商業(yè)模式，以構(gòu)建一個比其數(shù)字化前更加強大的增長途徑。截至目前，這一因素似乎也適用于AI：AI的早期應(yīng)用者中恰好采取積極、“激進”策略的企業(yè)較其他企業(yè)擁有更好的利潤前景。

AI轉(zhuǎn)型與數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的相似的條件和要素

10.人與流程是最大的挑戰(zhàn)。多數(shù)情況下，對管理層而言，將AI納入到企業(yè)的流程和決策過程的挑戰(zhàn)其實遠遠超過了實施AI的技術(shù)性挑戰(zhàn)。作為領(lǐng)導(dǎo)者，需要決定哪些任務(wù)由機器處理，哪些任務(wù)由人類執(zhí)行，而且無論是新任務(wù)還是傳統(tǒng)任務(wù)，實施能夠讓員工持續(xù)學(xué)習(xí)的程序?qū)⑹侵陵P(guān)重要的。隨著AI技術(shù)與先進的可視化技術(shù)、協(xié)作和設(shè)計思維的繼續(xù)融合，企業(yè)未來需要將主要關(guān)注點從流程效率轉(zhuǎn)向決策管理的有效性，而這將進一步要求領(lǐng)導(dǎo)者打造一個持續(xù)改進和學(xué)習(xí)的文化氛圍。

毫無疑問，AI就是下一個數(shù)字前沿。盡管一些公司仍未從之前的數(shù)字化顛覆中“緩”過來，但新的數(shù)字化顛覆正在成型。不過目前我們?nèi)栽谠缙陔A段，還有時間將AI打造成自己的競爭優(yōu)勢。不妨先從這10條建議入手，開始規(guī)劃自己的人工智能戰(zhàn)略吧。

<來源 ：Harvard Business Review;編譯：科技行者>