【人工智能】AI应用遍地开花，真正的机会在哪里？

2020 年 2 月 22 日 产业智能官

BCG亨德森智库主席马丁·里维斯（Martin Reeves）在2019年《财富》全球科技论坛上分享洞察与观点。图片来源：《财富》。

在人工智能（AI）领域，数据是新的货币，而分析能力则是各项业务获得竞争优势的一大关键因素。那些对数据分析不太上心的企业，很可能会被数字革命浪潮抛在后面。当然，企业还需要打造合乎道义和负责任的工具来保护客户、投资者和公众的利益。

经过数十年的发展，人工智能技术已有望成为众多企业的重要价值来源。在BCG与《MIT斯隆管理评论》联合开展的2019年人工智能全球企业高管调研与研究的主要发现中，90%的受访者认为人工智能可以为他们的企业带来商机。

此外，越来越多的领导者认为，人工智能不仅是机遇，也是战略风险——“如果竞争对手，尤其是那些初生牛犊不怕虎的新企业，比我们更早掌握人工智能，结果会怎样？”2019年，45%的受访者认为人工智能会带来一些风险，比例高于2017年的37%（参阅图1）。

具体到中国，人们对人工智能的风险意识甚至更强：71%的中国受访者认为人工智能对他们的企业来说，既是风险又是机遇（参阅图2）。

然而，艰巨的挑战依然存在。许多人工智能计划无疾而终。迄今为止，70%的企业表示，人工智能的影响微乎其微，甚至根本没有。有90%的企业或多或少曾投资开发人工智能，其中只有不到40%自认为在过去三年通过人工智能获得了一些收益。

问题的症结在于，尽管一些企业已经找到了明确的制胜方法，但大多数企业还很难通过人工智能创造价值。结果，许多高管发现自己面临一系列现实问题：人工智能是一种未开发的机遇，但它的存在也是一种风险，很难驾驭。最重要的是，这个困难迫在眉睫、亟待解决。高管们应该如何挖掘机遇、管理风险、最大限度地克服与人工智能相关的困难？他们应该如何在这三个要素间做到游刃有余？

我们对2,500多位高管展开问卷调查，并采访了17位领先专家，从数据的角度，分析了成功应用人工智能的企业正在做的事情以及成功的表现形式。真正实现人工智能价值的企业自有一套独特的组织行为。具体表现如下：

将人工智能战略与企业整体战略相结合。
推动大规模的、有时充满风险的人工智能项目，且这些项目以增加营收而非降低成本为目标。
统筹兼顾人工智能的运用与开发，通过达成业务/经营负责人、流程/管理负责人和人工智能专家的共识，确保人工智能解决方案的有效实施与普及。
将人工智能方案与更大范围的业务转型相结合。
除技术之外，通常还要投资于人工智能人才、数据和流程变革。应认识到人工智能不只是涉及技术层面。

这些行为及其背后的企业承诺将有效解决人工智能创造价值的难题，应对人工智能应用过程中不可避免的竞争和风险，并挖掘相关机遇。

将AI融入企业整体战略是关键

越来越多的高管开始意识到，人工智能既能带来机遇也能带来风险，打造人工智能能力成为当务之急。但是，酷炫地将现有流程标榜为“更智能！”是不够的，让一些技术人员针对已知的威胁提供技术解决方案也不够，仅靠制定人工智能战略更不够。我们的研究表明，将人工智能战略融入企业的整体战略才是关键。

将人工智能与企业战略相统一需要企业从战略的角度回顾过去，而不是从人工智能的角度展望未来。这种方式可以帮助高管们重新构思人工智能对商业模式的影响，而非仅针对具体项目或计划。

这并不是说企业从一开始就要将人工智能应用于宏伟的目标。许多领导者从较小的目标开始，作为预热，或者作为实现早期成功并获得动力的途径。

那么，企业如何将人工智能融入整体战略？在我们的研究中，两种方式尤为突出，一种是将人工智能与战略性数字化项目相结合，另一种是将人工智能的重点放在创收（而非降本）上。

人工智能与战略性数字化项目相结合

数字化转型是当前许多企业战略的一个重要方面。企业将人工智能纳入其战略的一个标志是，管理层将人工智能与战略性数字化项目相结合。

领先企业多将人工智能与数字化项目联系起来。就战略而言，约80%的领先企业将人工智能开发与数字化项目挂钩或紧密结合。这种联系有明显的好处：74%的领先企业将人工智能和数字化项目作为企业战略的一部分，力求在创收和降低成本方面产生某种形式的业务影响。与其他企业相比，将人工智能开发与数字化项目挂钩或紧密结合的企业，营收增长的可能性要高出12个百分点，成本降低或者营收增长的可能性要高出20个百分点。绝大多数（88%）受访者表示，他们的人工智能业务影响力要么与数字战略相关，要么与之紧密结合，表明人工智能整合与价值获取之间存在着很强的相关性（参阅图3）。

我们的调查数据显示，企业对收入或成本的关注度与其对未来的乐观程度存在关联。不同成熟度的群体中，与已经受益于人工智能的受访企业相比，那些认为人工智能只能降低成本的受访企业对提高收益的预期不甚乐观：在已经通过人工智能实现成本节约的受访企业中，只有44%认为未来五年内，人工智能可以继续帮助其节省成本。而已实现收入增长的受访企业中，有72%认为未来五年内人工智能可以帮助企业进一步实现收入增长（参阅图4）。

以创收为目标

企业可以利用人工智能来削减成本和提高生产力。但高级人工智能用户比一般的人工智能用户更关注创收机遇。领先企业应用人工智能增加收入的可能性是试验企业的两倍（分别为53%和24%）。

通过降低成本和提高生产率，人工智能可能更容易在早期赢得收益，但领先企业正在快速跨过降低成本的阶段，转而更多地关注收入增长。曾成功利用人工智能获得收益的企业在未来具有更大的潜力。

实现人工智能的投资价值

受访者明确表示，人工智能不会自动产生价值，而价值生成速度也不一定那么快。相当一部分受访者表示，他们的组织虽然投入了努力和资源，但尚未实现价值。

为什么从人工智能中实现价值如此困难？许多情况下，数据问题延缓了发展进度。人工智能解决方案从概念验证阶段进入日常落地阶段，若希望取得比往常解决方案更好的效果，也是一件颇具挑战性的事。

在整个调查中，65%的企业仍没有从近年来的人工智能投资中获得价值。即使是那些理解和应用人工智能程度最高的领先企业，也有30%尚未实现价值。在成熟度不太高的企业中，这个比例高达80%。大多数受访者（93%）期待从人工智能中获得价值。

近三年的年度研究表明，人工智能不仅在领先企业中得到广泛应用，也遍及矿业、零售、医疗保健等多个行业。在降低成本、创收和新产品开发这三大领域的人工智能应用中，大多数领先企业至少涉及两种（参阅图5）。

但这并非可以简单理解为领先企业应用人工智能的方式更多：他们能从人工智能中收获更多价值，原因还在于他们能够将人工智能广泛用于组织的各种职能、部门和地域。

当然，人工智能领先企业愿意承担风险更大的项目，得到的回报自然也更高（参阅图6）。迄今为止，在投资高风险项目的所有企业中，50%已经获得价值。然而，在主要投资低风险项目的企业中，只有23%获得了收益。更重要的是，尽管需要承担更大的风险，但领先企业平均来说也设法推广应用了更多项目。

在领先企业中，35%的企业投资了至少20个人工智能项目，这一数字是试验企业和研究企业的两倍。但重点不在于项目数量。领先企业关注的是那些具有变革影响潜力的项目，并且他们承认，相比于不太具有变革影响力的项目，这样做的风险更大。在领先企业中，29%的企业认为他们在做高风险项目，这一比例大约是试验企业和研究企业的两倍。这些比重几乎不受企业规模和行业的影响，似乎已成为成熟应用人工智能的一种必然现象。

领导者通常在设计组合方案时会综合考虑价值、执行准备、应用场景的互补性或相似性等问题，尽管他们对标准的重视程度不同。

虽然领先企业对人工智能采取的是一种长期战略，但大多数企业都认为，人工智能项目与其他项目不同，可能需要不同的选择和部署过程，并且几乎所有企业都面临人工智能人才短缺的问题。

人工智能的运用与开发齐步走

人工智能的运用层面即使不被完全忽视，也常常被低估。如今，很少有人工智能解决方案具有现成的适用性。许多企业没有对此进行投资，而人工智能应用的龙头企业却在这方面获得了实实在在的收益。那么，对人工智能的运用进行投资是指什么呢？

我们的研究点明了两大需要投入的领域：一是开发一片沃土，使生产者可以与企业进行紧密合作，开发、支持和运用人工智能解决方案；二是培养商业用户的专业知识，使其能够合理运用许多人工智能解决方案的概率特质。最重要的是确保对人工智能运用与开发的投资步调一致。

开发一片沃土

培养非技术领导者和商业用户有助于开发者正确打造人工智能解决方案，并确保最终的解决方案能够创造商业价值。

领先的人工智能实践企业让高管参与有针对性的训练营，教会他们如何在一个人工智能的世界里用不同的方式思考自己的问题。这样的经历不仅可以丰富高管的知识，还可以使其对人工智能感到振奋。

培养懂得运用人工智能的人才还意味着投资于那些愿意购买市场上现有产品的人，而不是内部开发。

投资于价值创造

管理人工智能的运用尤为重要，因为许多方案无法拿来即用；企业必须针对业务进行调整或协同开发。为了充分利用人工智能解决方案，开发人员和业务人员必须携手针对特定业务问题找出正确的人工智能算法。业务问题的解决部分取决于如何定义该问题。

管理人员和工作人员通常充当“首批用户”（该术语特指软件的早期使用者），他们拥有早期版本的工具，并决心使用它们来解决实际问题，这在很大程度上塑造了工具的演变进程。

当人类用户处理异常情况，如接受、拒绝并适当更改人工智能建议时，会发生另外两件重要的事情。首先，人类员工逐渐建立了对解决方案的信心，认识到哪些方案是正确的，哪些是可以信任的。其次，人工干预构成了重要的反馈。

另外，应用人工智能创造商业价值依赖于一定质量和数量的数据访问。对于许多应用程序，管理人员必须跨越组织孤岛，获取和整合人工智能的相关数据。同样，建立跨职能协作和新的工作方式以实现人工智能的使用和价值，则需要跨职能的组织行为。

当企业领导者展望未来时，他们还要充分考虑人工智能对人才战略的影响。未来十年或二十年，员工（及人才库）的技能和成功要素将与今天有本质的不同；这一变化对企业长期人力资源战略的影响将是巨大的。

可以肯定的是：如果人工智能计划不是企业商业战略的核心，它们就不太可能创造出重要的价值和规模。最后，如果企业当前的商业战略忽视了人工智能的风险或机遇，那么很可能需要对战略进行重新审视。

知识点链接：人工智能有“技术陷阱”？

我们的调查数据显示出当人工智能主要被视为技术机遇，而不是一个需要用新的组织行为去实施的战略举措时会出现的情况。通常，由首席信息官负责开展人工智能工作的企业，相比于由其他高管负责或牵头的企业，获得价值的可能性只有后者的一半。其中，由首席信息官负责人工智能的企业获得价值的比例为17%，首席执行官负责的企业为34%，首席数字官等其他高管负责的企业获得价值的比例甚至更高，达到了37%（参阅下图）。

这些结果并不意味着首席信息官在领导人工智能计划方面比其他领导者差。相当一部分首席信息官作为企业战略业务合作伙伴，有权引进新的人才，并在整个组织中采用新的工作方法。这些领导者能够使企业从人工智能中获得重要价值。

关键在于：当人工智能项目被分配给信息技术部门时，企业可能仅仅是从狭隘的技术角度来看待人工智能，往往不会考虑采用转型的方式获得持续的商业价值。平均而言，与其他受访企业相比，由首席信息官负责人工智能的企业不太可能在流程上进行大规模投资，他们更可能依赖外包，更难聘用和留住人工智能人才。

例如，由首席信息官牵头人工智能项目的企业主要依赖外包的可能性比其他企业高出20%。选择外包意味着他们将人工智能视为一种传统的信息技术解决方案，只有12%的受访企业表示外包为他们带来了人工智能相关的价值收益。

首席信息官及其领导下的信息技术组织必须是开发、部署和维护人工智能解决方案的关键参与者，与企业更广泛的业务开展密切合作。通过适当的投资、授权与业务联系，首席信息官可以成为推动人工智能价值实现的优秀领导者。但是，那些期望人工智能计划像传统信息技术服务那样即插即用，将技术作为唯一价值来源的企业，可能在价值实现上存在风险。

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知识点链接：如何培养与寻找合适的AI达人

与仅依赖现有员工或外部专家的企业相比，招聘、借调和培养人工智能人才的企业更有可能从人工智能计划中获得价值。这种多样化的人才培养方式代价高昂。

那些表示在招聘或留用人工智能人才方面遇到困难，但却积极帮助现有员工获得人工智能技能的企业，相比于不重视重塑技能的企业，利用人工智能创造价值的可能性要高40个百分点（参阅下图）。

然而，依靠内部人才往往是不够的。与那些仅依赖内部专家的企业相比，聘请外部专家领导人工智能开发、执行团队多由外部人员组成的企业从人工智能中获得商业价值的可能性比前者高出约10个百分点。关于人才，我们能得出什么结论？这个复杂的问题没有简单的答案。无论是聘请外部专家，还是“提升技能”或“重塑技能”，似乎没有任何一种方法能明显创造更大的价值。重要的是将这些答案组合在一起。采用上述所有方法的企业，无论在其他方面的投资如何，有65%收获了商业价值，也表明了持续投资人才建设的重要性和力量。投资效果是可叠加的，有些企业会出奇制胜。

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