文章作者 | 中国人工智能协会 & 罗兰贝格咨询公司：王欣，李冰，姜汉
人工智能技术是继互联网之后最具颠覆性的革命性技术，它将开启一系列新的商业变革。当下人工智能技术所处的发展阶段，就好似处于上世纪九十年代中期的互联网技术。目前，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、百度等互联网巨头都以收购人工智能初创企业或自建研发实验室等各种方式积极布局人工智能研发，各行业领军企业也在各类人工智能应用场景内进行积极的投资、收购与研发。对于各行业的企业而言，布局人工智能应用，时机就在当下。
企业发展人工智能总体思路
企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在目前业务场景下有哪些地方可以运用人工智能技术，有什么机会可以把握，或者换个角度说：如果不开始布局人工智能技术，会失去哪些机会。
企业需要通过研究外部市场发展情况,了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习观察在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关配套能力支持计划的执行。
企业人工智能应用机会的定位
明确人工智能对业务有何意义与影响
企业首先需要对人工智能这项新型技术有深入的了解。通过与技术企业或人工智能领域关键意见领袖的沟通，企业需要认识人工智能技术能解决的业务问题有哪些，解决这些问题需要什么样的资源与信息。在对人工智能有进一步的了解之后，结合企业运营过程中遇到的业务问题，评估人工智能技术在企业现有以及未来业务场景下的影响与意义。
研究学习同行业企业与技术企业的应用场景
企业在学习与了解人工智能在行业内的应用场景时需要考虑的问题是：是否有同行业的竞争对手已经开始运用人工智能技术？其运用场景是怎么样的？根据市场上现有的产品与技术，是否有其他应用场景也已经可以开始布局人工智能技术？在从同行业企业学习到的应用场景以及从人工智能技术公司了解到的应用场景中，哪些场景与企业目前的业务方向与业务形态较为符合？在思考清楚这些问题并明确企业自身可以执行的方向后，企业需要制定明确的、具有时间节点的发展目标与蓝图。
选择与自身业务契合的人工智能目标
按照不同应用场景能够带来的降本增益价值、所需的资源、所需的研发部署时间三个维度，对各个可以布局的发展机会进行评估。首先选择对其中增量占比大、业务成熟度高、技术应用提升效果明显的发展机会进行布局，优先选择能够在短期内带来经济效益的方向进行投入。
企业发展人工智能的核心驱动力审视与打造
从组织、数据与技术基础、人才等人工智能执行能力方面出发，我们将发展人工智能所需的核心驱动力细化到领导层的决心与支持、开放的企业文化、数字化程度、人工智能人才四大方面。
领导层的决心与支持
与所有的文化转型一样，领导力对于人工智能的成功实施至关重要。各行业—特别是传统行业—发展人工智能是一项需要企业内部大力进行变革的大型项目，所有变革性项目都需要强有力的变革因子进行推动。在企业中，这个强有力变革因子的最好来源就是领导层的重视与决心。
开放的企业文化
一方面，开放的企业文化有利于企业内的创新氛围，有利于推进数据驱动的人工智能项目在企业各部门的运用。
另一方面，人工智能技术与以往科技技术的不同之处也需要企业尽早铺垫好一个对人工智能抱有理解与友好态度的文化氛围。人工智能技术的运作原理不像有规则的程序那样容易让人理解，对于要运用人工智能技术辅助其日常决策的中层经理人来说，企业需要让其理解人工智能的独特工作原理，即输入数据的质量决定了人工智能产出决策的质量，人工智能技术并非代替其做决策的技术手段，而是一种强大的辅助技术。同时，对于一线的生产工人而言，由于其工作很大程度上会受到人工智能技术带来的更加自动化工作流程的影响，这些可能会被人工智能技术代替的企业雇员对待人工智能发展的态度就变得至关重要。
数字化程度
数据正成为企业数字化发展过程中的新资本形式，新一代人工智能技术尤其依赖数据的数量与质量。在此前提下，数据收集整合与运用的生态系统以及一个清晰的数据战略，对企业发展人工智能至关重要。企业需要采取一种程序化的方法来构建数据资产，并在所有业务部门的支持下，利用数据资产来改变企业。理解现有数据资产的价值并且懂得如何运用现有数据指导业务开展是关键的核心竞争力之一。程序化的数据资产构建方法意味着有良好的数据架构，能够优化数据的采集、聚合、使用与后续更新，并保持数据的准确性、一致性与安全性。同时，要确保现有数字系统有开放的接口，在未来可以灵活整合人工智能技术。
人工智能人才
数据科学家、算法类人才以及链接技术与商业的桥梁型人才是设计、开发、部署人工智能技术过程中的关键因素。一个优秀的人工智能技术人才往往可以带动一个企业在人工智能方向上的发展。
目前，人工智能技术人才在市场中处于紧缺状态，即使在硅谷这样的全球性人工智能中心也是如此。在中国，大型互联网公司由于技术积累优势、业务相关性优势等，对人工智能方向人才的吸引力巨大，这对各行业中决定打造自有人工智能团队的企业来说是一个挑战。同时，链接技术与商业的桥梁型人才也是发展人工智能应用的关键，他们能将业务问题转化成技术问题，同时将技术解决方案与实际业务困难进行对接，对于人工智能技术在实际业务场景中的运用发挥着重要作用。
企业发展人工智能配套能力的具体建议
企业在制定人工智能发展战略时需要考虑的几大核心问题是：如何选择切入人工智能创新技术应用的合适时间点？是做创新应用的先行者还是跟随者？是采取自建技术团队的方式还是通过外部合作推进技术应用？对于企业来说，在制定人工智能发展目标与发展蓝图时，需求首先考虑清楚这些问题的答案。在理清这些关键问题的思路后，在相关的配套能力方面，我们有如下三条建议：
建议一，建立专项部门或负责小组，在组织间打通资源信息，并尽快执行
融合技术与各业务部门人员，并指定高层人员负责建立的专项部门: 各个部门共同承担人工智能项目推进所需要的资源支持，组建项目小组，并由企业高层人员直接管理。
尽早开始在试点应用场景上进行实施：设计效果反馈机制，在小范围业务内进行试点与反复测试，在实战中锻炼团队，积累实施经验。
关注行业动态，与专业技术团队和其他企业合作，加快落地速度：建立合作机制，打造行业内人工智能生态圈，加快技术应用速度。
建议二，对内鼓励内部创新孵化，对外善用资本运作手段，加速人工智能能力进程
建立明确的投资策略与投资方向：建议企业学习早期项目投资机构的投资策略，对各类中小型人工智能企业进行大范围但小投资额度的布局。同时，考虑将国外领先的人工智能技术型企业纳入投资范围内，建立专门负责的相关投资部门。
对小型企业的孵化进行支持：与国内外成功的孵化器公司合作，孵化有潜力的技术开发或应用项目，并通过外部项目孵化接触和招募优秀的人工智能技术人才，建立核心团队。
建议三，对现有员工进行持续的人工智能教育
加深中层管理人员对人工智能的理解：开展一系列讨论会与学习会议，在企业管理人员当中普及人工智能的概念。
开展一线员工的技能升级与培训：培训一线员工与人工智能辅助机器人等共同工作的技能，为其将来的职业转化做好铺垫。
最后，最重要的建议：从现在开始就积累数据
人工智能技术的应用会给各行业带来众多新可能性，在给现有业务模式带来降本增益价值的基础上，还将催生出无人驾驶等新的业务模式。虽然人工智能技术距离达到类似人脑的水平还有很长时间，但是随着专用型人工智能技术水平的提升，在未来几年内，人工智能对各个行业的影响将逐渐显现。当前就开始布局人工智能技术发展所需的软硬件基础、数据积累、人才积累的企业，才能在未来成为重塑行业格局的引领者。中国的企业需尽快形成清晰的战略观点，及时认识人工智能技术将对业务产生的影响，并积极在企业内部推动相关项目的发展。与此同时，各行业的企业也应积极与技术公司展开业务合作，探索人工智能可能的应用场景并加快落地实施。
对于人工智能的技术和解决方案企业，也应当严谨务实，以商业应用为导向，力争为各行业企业创造实实在在的商业价值，这才是人工智能健康、可持续发展之路。我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中能够抢占先机，成为推动中国经济与产业升级的重要推动力。
编辑 | Yibin.P
