產業領導者全力投入人工智慧

儘管現在生成性人工智慧現在備受關注，但大多數組織在人工智慧方面做得很少。德勤分析業務資深顧問 Tom Davenport 指出，這是一個巨大的錯誤。企業，尤其是產業領導者，如果要保持競爭力，就必須傾力投入人工智慧。

Davenport 說，為了從人工智慧的投資中真實獲益，企業必須重新思考人類和機器在工作環境中的互動方式，從改變員工工作方式以及與客戶互動方式的應用開始。人工智慧應該協助推動每項商業決策，以及每項產品或服務。

這也就是 Davenport 的新書《All in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence》的核心觀點。該書是他與德勤顧問公司負責人 Nitin Mittal 共同撰寫的。

Davenport 說：「只是對人工智慧進行修補——在這裡或那裡進行實驗，並沒有提供太多價值。我們可以輕鬆地在小規模上實現人工智慧。但把它整合到你的工作方式中意味著把它嵌入到你現有的技術架構中。」

#相反，組織需要將人工智慧納入業務流程和工作流程。為了實現與人工智慧一起工作，組織需要提高員工的技能，而且還需要確保人工智慧技術可以擴展。同時，組織也需要關注時間的推移來做這些工作，才能確保世界的變化不會使各種努力適得其反。

Davenport 強調：「積極採用人工智慧，並利用它來改變你的策略、你的商業模式和你的關鍵業務流程，會帶來很多好處。這確實是在敦促公司利用人工智能從事更多的工作，而不是像大多數公司那樣小心翼翼地淺嘗輒止。」

向從人工智慧投資中獲得巨大收益的人學習

在這本書中，Davenport 和 Mittal 確定了 30 家已經「全力以赴」投入人工智慧並從這項策略中獲得巨大收益的組織。

Davenport 解釋說：「最令人印象深刻的例子是中國的平安集團。大多數人對它不太了解，儘管它的收入排名全球第 16 位。它現在是中國最大的民營企業。平安成立之初是一家保險公司，但他們現在有五個'生態系統'或業務部門。除了保險，他們還增加了銀行、醫療保健、智慧城市（一項智能城市業務）以及汽車服務業務」

Davenport 指出，中國平安以令人難以置信的速度成長。該公司創建了這種生態系統方法，使他們能夠與其他組織合作，並從這些關係中獲得客戶資料。他們利用這些數據創建人工智慧模型，對行為進行良好的預測或分類。然後他們發展每項業務，獲得更多數據。

Davenport 繼續說：「我最喜歡舉的例子是他們的醫療保健業務，該業務創建了一款名為『好醫生』的產品。在疫情期間，美國人可以透過 Zoom 與他們的醫生交談，獲得處方或其他服務，這給我們留下了深刻印象。但好醫生遠遠超出了這些服務範圍。」根據他的說明，好醫生是一個基於人工智慧的系統，用於分診、診斷，然後提出治療方案。真實的醫生會給患者最終診斷並提供治療方案，同時，醫生會從好醫生系統中得到建議。

Davenport 說：「對我來說，最令人震驚的是，中國有近4億人在使用它，比全美國的人口還多。中國沒有足夠數量的醫生，所以『好醫生'對醫療保健產生了巨大的影響。」

##其他轉型市場的人工智慧領導者

書中介紹的另一個例子是殼牌石油公司，該公司的許多業務部門都接受了人工智慧，並利用人工智慧重新設計了一些流程。最引人注目的例子是圍繞殼牌的大型工廠和管道的檢查。

Davenport 表示：「過去，用人類檢查員完整檢查工廠的各個方面需要長達六年的時間。現在，殼牌公司使用無人機和基於人工智慧的影像分析系統進行為期 6 天拍攝。他們大幅減少了進行這次檢查的時間，帶來了潛在的安全效益。從某種意義上說，殼牌還培訓了超過 5000 名工程師，使他們成為公民數據科學家。他們能夠在沒有專業數據科學背景的情況下解釋這些檢查數據。」

第三個例子是作為美國最大的雜貨零售商之一的 Kroger 公司。 Kroger 有一個全資的資料科學子公司，名為 84 Point 51 Degrees，位於 Cincinnati。這個名字來自於 Cincinnati 的經度。

Davenport 解釋說：「就他們為Kroger公司做的與消費品有關的數據科學工作以及在 Kroger 公司銷售產品的公司而言，這家子公司確實令人印象深刻。比如，他們運行一個龐大的模型，預測每個庫存單元、每個商店、整個商店連鎖、每晚的銷售額。」

Kroger 公司還擁有全國最大的雜貨店忠誠度計劃。該公司利用該計劃的數據來預測哪些產品和促銷活動會說服會員更頻繁地出現在當地商店，產生更多的購買行為。

Davenport 表示：「他們正在使用忠誠度計畫來推薦具有高營養水平的新產品，以鼓勵顧客在健康食品領域購物。他們也把他們的一些數據洞察力賣給消費品合作夥伴。我認為他們在這方面遠遠領先於其他雜貨店的零售商。」

人工智慧對大型遺留組織的價值

Davenport 和 Mittal 的書的主要重點是那些想要真正利用人工智慧進行轉型的傳統組織。

Davenport 指出：「這不是關於那些數位原生代，他們的日子要好得多，因為這些組織中的每個人都已經相信 AI 和數位轉型。不過，很多公司都說他們在做這件事。儘管如此，許多公司表示他們正在這樣做。但他們很少部署人工智慧。他們沒有將其融入日常工作，因此沒有獲得任何真正的財務價值。」

Davenport 承認，許多公司可能覺得不願意在 「現代」人工智慧的這個相對早期階段進行大量投資。但這本書旨在展示致力於人工智慧使用的組織是如何獲得巨大利益的，並且在某些情況下，改變了他們的市場。

Davenport 說，為了這個目的，這些領先的組織在人工智慧的採用方面既廣泛又深入。它們在生產中有不少用例或應用程式。他們使用各種技術，包括機器學習。許多組織也使用機器人流程自動化和基於語言學的計算聊天機器人。

達文波特強調：「袖手旁觀的時代已經結束。在某種程度上，我們想嚇唬讀者說，『如果你所在產業的其他人在做這件事，你就很難趕上。'”

Davenport 進一步指出，最重要的是，人工智慧是一個很難成為快速追隨者的領域，因為它需要大量的數據和大量的技能，而這些技能並不普遍存在。企業現在應該開始投資人工智慧，而且有一些方法可以相當容易、相當便宜地做到這一點。

Davenport 說：「許多供應商正在將人工智慧功能納入他們的 ERP 系統和 CRM 系統，所以你可以從那裡開始。但如果你想從人工智慧中獲得任何競爭優勢，你可能必須自己開發其中的一些能力。這意味著要開發技能和技術能力，以便產生一些你自己的用例。」

來源：www.cio.com

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