作者：王巍

当以人工智能（artificial intelligence，AI）和认知技术（cognitive technology）为代表的高科技为各行各业带来了自动化与多重便利，它不光影响着科技加身的初创公司的发展和创投机构的资金流向，更获得了许多企业的青睐，尤其对于AI等高科技的早期采用者而言。

为了获得跨行业的观点，了解机构、组织如何采用认知计算/人工智能并从中受益，全球知名会计事务所德勤在2018年第三季度对来自美国公司的1100名IT和业务线高管进行了调查——在受访者中，64%的人士担任CEO、主席和企业主，调研结果可以说相当具有参考价值。德勤把调研结果写入报告《State of AI in the Enterprise》（《企业对人工智能的应用现状》），那么今天，我们就探讨一下AI与认知技术在企业中应用的三大主要发现，这兴许对中国企业、你的企业会有所启迪。

1.早期采用者正在加大AI投资力度，推出更多举措并获得积极回报

受访者在去年的调研中表示他们看到了“温和”或“实质性”的好处，并预计认知技术将迅速改变他们的企业和行业。在2018年，受访者仍然对认知技术带来的价值充满热情：他们的公司正在投资基础性认知能力，并以更高的技能加以运用。

这不由得令人深究：早期采用者加大认知技术应用的背后原因是什么？

其中一个原因在于投资。37%的受访者表示，他们的公司在认知技术方面的投资均在500万美元以上。另一个原因是，企业可以通过许多方法获得认知能力，并为自己所用。将近60%的企业在采取或许是最简单的方法——把AI技术嵌入到企业系统中去。

与此同时，许多企业可能需要开发定制的解决方案，以满足他们对认知技术的高度期待。当然，这里也不乏加快采用速度的工具：许多大型云服务提供商通过as-a-service（作为服务）模式提供人工智能，让企业得以即刻运用所需的技术，只要为技术付费便可，而不必自己建立基础设施或者测试算法。

此外，伴随着科技公司在认知科技的巨额支出，他们也获得了强劲回报。科技公司也是认知技术的驱动力，目前这一全球市场规模达到了191亿美元。这其中包括谷歌，微软和Facebook等科技巨头，以及成千上万的创业公司。

当然，稳健的回报不仅限于科技公司，老牌制造商和创新型初创公司都在使用AI来提高制造效率。

2.早期采用者寻求更多人才，打造更佳的人才组合

作为高科技先行者，这些早期采用者是否有能力开发和部署认知解决方案？这不由得让我们联系到人才问题。整体调查结果显示，已有相当数量的人才参与其中，企业也对吸引更多人才表现出强烈需求。

从内部资源来看，参与调研的公司普遍认为他们拥有强大的AI能力。大约四分之一的高管表示，他们的公司在管理和维护AI解决方案、选择AI技术和技术供应商、将AI技术集成到现有IT环境等方面已具备相当的成熟度，这表明他们没有严重的人才短缺。

除了利用内部资源，许多公司正在寻求一种更广泛的“人才生态系统”方法。受调查的受访者中有10％表示他们从已经收购、投资或合作的公司获得人才。

尽管内部团队和外部人才的获得渠道都比较成熟，但高管们仍旧认为需要更多技术熟练的人才，这是因为技术水平的局限性可能会随着公司推出更多的AI解决方案而暴露出来，并且随着这些方案复杂性和规模的增加而暴露出来。

不过，人工智能/认知技术所带来的自动化并非全是好处，它自然会对工作岗位产生影响。不少参与调查的公司表示正在寻求在运用AI实现某些任务自动化（削减成本和岗位）和增强员工能力之间取得适当的平衡。

在员工去留方面，只有10％的受访者表示明确倾向于再培训和留住现有员工，而80%倾向于“同等地保留或更换员工”或“优先用新人替换现有员工”。

尽管由于人工智能导致现有员工受到威胁，但高管们认为，认知技术将使剩余和新增员工在工作中变得更好，同时更快乐。78%的受访者认为人工智能/认知技术赋予人们做出更好决定的权力，72％的人认为AI会提高工作满意度。也许最大的优势可能是新的工作方式——将机器的优点与人类的经验、判断和同理心相结合。

3.热情的早期采用者需更加认真对待下一步走向

连续两年，报告观察到早期采用者正在运用认知技术为公司带来积极的变化。虽然面临挑战，参与调研的许多公司都在早期成功地将AI整合到他们的运营和客户关系中，并获得经济利益。他们对迄今为止的成功，以及技术对公司未来的潜在转型充满着热情。

早期采用者对AI技术感到兴奋是不无道理的，这些早期采用者、以及想要效仿他们的公司如果采取以下步骤，或许会走上一条更加牢靠的成功之路。

追求卓越的执行力

早期采用者应该将他们的实验、勤奋——甚至狂热与更好的运营纪律相结合。尽管AI具有复杂性和转变性潜力，但它的实现与其他技术是类似的。为了推动跨业务线的变革，公司应该专注于项目管理和变化管理。

解决网络安全风险

不到一半的受访者正在为他们的AI项目建立网络安全措施。网络安全是调查中高管所认为的最高风险，但是他们同样担心算法以及推动这些算法的数据也容易受到攻击。

其实，网络安全已经对一些早期采用者产生了负面影响——32％的受访者坦诚遇到过AI相关的漏洞。出于网络安全问题担忧，一些公司也在放慢或停止AI相关计划，其他的选择继续向前迈进。不过，两种前行路径都不甚理想：一个导致执行速度变慢，竞争力下降；另一个则产生了不必要的风险。

没有一种网络安全工作可以阻止每一次攻击，但早期采用者可以通过在流程最初时把安全性纳入其中，并将其设为更高的优先级来提升防御能力。

做明智的人才规划

任何公司的AI实力都有许多潜在的漏洞。但是，只关注吸引和留住最宝贵的人才——AI研究人员和程序员，以及数据科学家——可能不是最好的策略，特别是对刚刚起步的公司而言。

公司需要更加合理的人才发展和人才引入策略。虽然许多早期采用者表示他们正在培训员工来满足AI所需的新工种和新技能，但是他们更愿意从组织外部雇用新员工。这里给的建议是“两条腿走路”。

知晓自动化的应用之处和增强之处

仅仅为降低成本或提高效率而自动化的公司其实没有未充分利用AI技术。更好的办法是，弄清楚公司希望以“自动化”代替的地方和“智力增强”的地方，这可能有助于他们明确如何改变运营、以及需要招聘和削减什么样的人力。

认为人工智能不会取代一些工作是天真的想法，而且一些CEO们已经对这一点变得更加坦诚。然而，仅仅专注于自动化和削减成本可能会阻碍充分利用AI和人类智慧做出变革性改变的机会，这也可能助长员工的不信任和恐惧。

调查结果清楚地表明，越来越多的美国公司在使用AI技术方面变得愈发成熟，美国AI技术早期采用者的宝贵经验同样可以为中国企业、初创公司所用，在规避不必要风险的同时，创造更多价值。