行业领导者全力投入人工智能

尽管现在生成性人工智能现在备受关注，但大多数组织在人工智能方面做得很少。德勤分析业务高级顾问 Tom Davenport 指出，这是一个巨大的失误。企业，尤其是行业领导者，如果要保持竞争力，就必须倾力投入人工智能。

Davenport 说，为了从人工智能的投资中真实获益，企业必须重新思考人类和机器在工作环境中的互动方式，从改变员工工作方式以及与客户互动方式的应用开始。人工智能应该协助推动每一项商业决策，以及每一项产品或服务。

这也就是 Davenport 的新书《All in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence》的核心观点。该书是他与德勤咨询公司负责人 Nitin Mittal 共同撰写的。

Davenport 说：“仅仅对人工智能进行修补——在这里或那里进行实验，并没有提供太多价值。我们可以很容易地在小规模上实现人工智能。但是把它整合到你的工作方式中意味着把它嵌入到你现有的技术架构中。”

相反，组织需要将人工智能纳入业务流程和工作流程。为了实现与人工智能一起工作，组织需要提高员工的技能，而且还需要确保人工智能技术可以扩展。同时，组织还需要关注时间的推移来做这些工作，才能确保世界的变化不会使各种努力适得其反。

Davenport 强调说：“积极采用人工智能，并利用它来改变你的战略、你的商业模式和你的关键业务流程，会带来很多好处。这确实是在敦促公司利用人工智能从事更多的工作，而不是像大多数公司那样小心翼翼地浅尝辄止。”

向从人工智能投资中获得巨大收益的人学习

在这本书中，Davenport 和 Mittal 确定了 30 家已经 “全力以赴”投入人工智能并从这一战略中获得巨大收益的组织。

Davenport 解释说：“最令人印象深刻的例子是中国的平安集团。大多数人对它不太了解，尽管它的收入排名全球第 16 位。它现在是中国最大的民营企业。平安成立之初是一家保险公司，但他们现在有五个‘生态系统’或业务部门。除了保险，他们还增加了银行、医疗保健、智慧城市（一项智能城市业务）以及汽车服务业务。”

Davenport 指出，中国平安以令人难以置信的速度增长。该公司创建了这种生态系统方法，使他们能够与其他组织合作，并从这些关系中获得客户数据。他们利用这些数据创建人工智能模型，对行为进行良好的预测或分类。然后他们发展每项业务，获得更多数据。

Davenport 继续说：“我最喜欢举的例子是他们的医疗保健业务，该业务创建了一款名为‘好医生’的产品。在疫情期间，美国人可以通过 Zoom 与他们的医生交谈，获得处方或其他服务，这给我们留下了深刻印象。但好医生远远超出了这些服务范围。”根据他的说明，好医生是一个基于人工智能的系统，用于分诊、诊断，然后提出治疗方案。真实的医生会给患者进行最终诊断并提供治疗方案，同时，医生会从好医生系统中得到建议。

Davenport 说：“对我来说，最令人震惊的是，中国有近4亿人在使用它，比全美国的人口还多。中国没有足够数量的医生，所以‘好医生’对医疗保健产生了巨大的影响。”

其他转型市场的人工智能领导者

书中介绍的另一个例子是壳牌石油公司，该公司的许多业务部门都接受了人工智能，并利用人工智能重新设计了一些流程。最引人注目的例子是围绕壳牌的大型工厂和管道的检查。

Davenport 表示：“过去，用人类检查员完整检查工厂的各个方面需要长达六年的时间。现在，壳牌公司使用无人机和基于人工智能的图像分析系统进行为期 6 天拍摄。他们大幅减少了进行这检查的时间，带来了潜在的安全效益。从某种意义上说，壳牌还培训了超过 5000 名工程师，使他们成为公民数据科学家。他们能够在没有专业数据科学背景的情况下解释这些检查数据。”

第三个例子是作为美国最大的杂货零售商之一的 Kroger 公司。Kroger 有一个全资的数据科学子公司，名为 84 Point 51 Degrees，位于 Cincinnati。这个名字来自于 Cincinnati 的经度。

Davenport 解释说：“就他们为Kroger公司做的与消费品有关的数据科学工作以及在 Kroger 公司销售产品的公司而言，这家子公司确实令人印象深刻。比如，他们运行一个庞大的模型，预测每个库存单元、每个商店、整个商店连锁、每晚的销售额。”

Kroger 公司还拥有全国最大的杂货店忠诚度计划。该公司利用该计划的数据来预测哪些产品和促销活动会说服会员更频繁地出现在当地商店，产生更多的购买行为。

Davenport 表示：“他们正在使用忠诚度计划来推荐具有高营养水平的新产品，以鼓励客户在健康食品领域购物。他们还把他们的一些数据洞察力卖给消费品合作伙伴。我认为他们在这方面远远领先于其他杂货店的零售商。”

人工智能对大型遗留组织的价值

Davenport 和 Mittal 的书的主要重点是那些想要真正利用人工智能进行转型的传统组织。

Davenport 指出：“这不是关于那些数字原生代，他们的日子要好过得多，因为这些组织中的每个人都已经相信 AI 和数字转型。不过，很多公司都说他们在做这件事。尽管如此，许多公司表示他们正在这样做。但他们很少部署人工智能。他们没有将其融入日常工作，因此没有获得任何真正的经济价值。”

Davenport 承认，许多公司可能觉得不愿意在 “现代”人工智能的这个相对早期阶段进行大量投资。但这本书旨在展示致力于人工智能使用的组织是如何获得巨大利益的，并且在某些情况下，改变了他们的市场。

Davenport 说，为了这个目的，这些领先的组织在人工智能的采用方面既广泛又深入。它们在生产中有不少用例或应用程序。他们使用各种技术，包括机器学习。许多组织还使用机器人过程自动化和基于语言学的计算聊天机器人。

达文波特强调：“袖手旁观的时代已经结束。在某种程度上，我们想吓唬读者说，‘如果你所在行业的其他人在做这件事，你就很难赶上。’”

Davenport 进一步指出，最重要的是，人工智能是一个很难成为快速追随者的领域，因为它需要大量的数据和大量的技能，而这些技能并不普遍存在。企业现在应该开始投资于人工智能，而且有一些方法可以相当容易、相当便宜地做到这一点。

Davenport 说：“许多供应商正在将人工智能功能纳入他们的 ERP 系统和 CRM 系统，所以你可以从那里开始。但如果你想从人工智能中获得任何竞争优势，你可能必须自己开发其中的一些能力。这意味着要开发技能和技术能力，以便产生一些你自己的用例。”