一项面向全球高层管理者的调查显示，人工智能正在企业的各项业务和核心职能部门获得应用，并且给企业带来了切实的价值。

当实践者和理论研究者罗列出种种人工智能带来的战略性挑战，许多企业管理者却依然在探求如何从人工智能的应用中获取竞争优势。

怎样将人工智能技术应用于企业管理？我们找出了五种根本性的策略，这五大策略能使人工智能在组织内发挥其最大的潜能。

企业管理者可以用人工智能技术来扩大业务——创造新的产品和服务，提高产能，赢得更大的市场份额——当然也可以把它当作缩减成本的工具。在人工智能技术应用上缺乏经验的企业总是倾向于用这一技术来降低成本，但是，对它运用得越纯熟，越能发现它在帮助企业增长方面的潜力。

拿零售行业的管理者来说，当他们谈及应用人工智能的目的时，提升市场份额与缩减成本被提及得一样多。但是对于一小部分大规模地应用了人工智能技术的零售企业来说——这些企业不仅将人工智能应用于技术团队，还应用于价值链的核心环节，并且得到了公司最高层的鼎力支持——他们更清楚地认识到了人工智能帮助企业扩大业务的价值。一部分较早采用人工智能技术的零售企业表示，应用人工智能分析用户偏好，随之进行定向产品推荐，帮助传统零售店面提升了1%到5%的业绩，而对于在线销售业务的提升则高达30%。

在本次调查中，一些企业管理者给出了不采用人工智能技术的理由。在这些理由里，30%指的是对其商业应用不确定，21%指的是与人工智能相关的人才缺失，这些其实都表明了一个问题：人工智能是否可以为企业带来价值，人才是至关重要的因素。

人才问题在两个方面挑战着企业。首先是对新的技术人才的需求。当我们在讨论人工智能技术对劳动力市场的影响时，企业其实并没有充分认识到它对新的技术人才的需求，比如DevOps工程师、下一代机器学习工程师等。其次，是对管理人才的需求。人工智能技术为企业带来回报是基于它被嵌入到企业的业务和工作流程中，这是一项极其复杂的工作，并且需要来自最高层的管理指挥。

仅就技术岗位来说，人工智能意味着企业需要招聘大量的员工，这是件令人头痛的事情。填补这些技术空缺昂贵而耗时。目前，人才市场的供应远远赶不上人才市场的需求，以美国为例，2016年，美国的劳动力人口达到1.5亿，而其中数据科学家只有235000人。为了解决人才难题，企业需要采用多种手段。那些使用人工智能技术更为纯熟的公司也更善于预测需求。他们在试点项目中开展小规模招聘，随着项目的扩大，招聘工作也会随之扩大。

对人工智能技术的管理也对领导力提出了新的要求。比如，要将人工智能技术嵌入业务流程里，这就很考验领导能力。那些成功拥抱了人工智能技术的公司都在致力于变革——最高层领导积极迎接变化，跨职能管理团队时刻准备着重新定义业务流程和做事方式。

在数字化时代，企业往往通过缩减成本、推行自动化、提供新的服务等措施来保卫他们既有的业务线。但是，即便如此，开拓新的产品线，采用前卫的商业模式，仍然是更为有效的抵御衰退的方式。这一点，我们可以在挪威奥斯陆Schibsted媒体集团的改革案例中看清楚。他们把报纸业务整体移到了线上，并且免费开放，以此创造了一种新的利润来源，为集团贡献了80%的收入。

同样地，致力于采用人工智能技术的公司也要明白，为了将人工智能技术应用于企业的经营管理中，战略是可以调整的。而这样做的好处也是显而易见的：调查数据显示，大规模采用人工智能技术的公司，其利润率比其他公司要高出5%。

当人工智能被实时嵌入高质量庞大的数据中，并且与自动化的工作流程相融合，它才能发挥出最大的效能。所以，人工智能并不是创建数字化基础的捷径，而是数字化的延展。

我们发现，那些人工智能应用程度较高的公司往往也是数字化程度较高的公司。总体来说，人工智能应用程度高的企业并不多，少于调查企业的5%，而这些企业也是“数字原住民”企业。但是，那些靠人工智能技术提高了利润的企业往往在人工智能技术和数字化技术两方面都表现突出。由此，我们得出的结论是：对企业而言，跳跃数字化阶段，直接进入人工智能阶段，并非是明智的决策。

要充分利用周边网络，这与靠自己培育一个人工智能枢纽同等重要。一个庞大的研究者、开发者、投资者与客户构成的群体可以滋生出一个富饶的、能自我繁育的生态系统，在这个系统里，创意和创业精神会自我成长。商业领袖可以通过提议政府出台鼓励性政策来推动这一生态系统的成长从而吸引投资和人才。比如，给人工智能创业人才减税，给予这方面移民特殊的签证便利。创立前沿科技研究基金也同等重要，包括给大学拨款，建立政府研究实验室，给予小企业补助等。我们的研究发现，人工智能技术的发展具有地域性：2016年，美国吸收了66%的相关外部资金，包括风险投资基金、私募基金和兼并收购等；中国排第二，吸收了17%的相关投资，但是增长很快；在欧洲，伦敦是这方面排名第一的城市。

政府有其他的措施来推动人工智能技术的发展。他们可以出台有利于人工智能发展的政策，可以开放更多的数据，建立规则使数据更易获得，但同时又能确保个人隐私。

人工智能生态系统不仅催生出大量高技术含量、高收入的工作机会，也带来了大量的知识和创新。事实上，我们的研究也显示，人工智能研究领域的领导者——美国和中国，同时也是人工智能应用的领导者。人工智能企业的员工有不少出来创业，或者在不同的公司里供职，同时伴随着创新产品的层出不穷和广泛应用。

（文章来源：商学院杂志）