受訪者表示，人工智能正在迅速普及，但預(yù)計不會大規(guī)模減少企業(yè)用工人數(shù)。目前，僅有極少數(shù)企業(yè)具備讓人工智能創(chuàng)造規(guī)模化價值的基本要素。

一項以人工智能為主題的最新全球調(diào)研顯示，人工智能正在全球商業(yè)領(lǐng)域迅速普及。人工智能通常是指機器執(zhí)行與人類思維相關(guān)的認(rèn)知功能(如感知、推理、學(xué)習(xí)和解決問題)的能力，包括一系列通過人工智能解決業(yè)務(wù)問題的能力。在調(diào)研中，調(diào)研機構(gòu)特別詢問了九項相關(guān)能力，近一半的受訪者表示，企業(yè)在標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程中至少嵌入了一項能力，此外有30%的受訪者則表示，所在企業(yè)正在試點使用人工智能。不過總體而言，各行各業(yè)只不過剛剛開始采用這些技術(shù)并從中獲利。在那些已將人工智能部署到特定職能的企業(yè)中，大多數(shù)受訪者表示，新技術(shù)的使用已經(jīng)創(chuàng)造出一定或顯著的價值，但僅有21%的受訪者表示，企業(yè)已將人工智能部署到多個業(yè)務(wù)單元或職能中。事實上，許多企業(yè)仍然缺乏通過人工智能的規(guī)模化應(yīng)用創(chuàng)造價值的基本實踐-例如，了解哪些領(lǐng)域存在人工智能的機會，以及制定明確的戰(zhàn)略以獲取人工智能所需的數(shù)據(jù)。

調(diào)研結(jié)果表明，通過數(shù)字化推動核心業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型，是企業(yè)有效使用人工智能的一個關(guān)鍵因素。在數(shù)字化程度較高的企業(yè)中，受訪者表示，與同行相比，他們在更多的業(yè)務(wù)職能上更充分地使用了人工智能，對人工智能的投資力度更大并從中獲得了更大的總體價值。人工智能的另一項基本挑戰(zhàn)是找到技能精湛的專業(yè)人才進行有效實施。許多受訪者表示，企業(yè)正在采用多樣化的方式尋覓合適的人才?？傮w而言，對于人工智能被用于自動執(zhí)行現(xiàn)有工作，一些擔(dān)憂在所難免，但受訪者傾向于認(rèn)為，未來幾年內(nèi)這一技術(shù)不會對企業(yè)員工總?cè)藬?shù)有太大的影響。

采納、部署和應(yīng)用人工智能
1、人工智能的普及情況

調(diào)研結(jié)果顯示，大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)開始在業(yè)務(wù)中采用人工智能。47%的受訪者表示，企業(yè)在業(yè)務(wù)流程中嵌入了至少一項人工智能能力，另有30%的受訪者表示，企業(yè)正在試點使用人工智能；相比之下，在2017年的調(diào)研中，僅有20%的受訪者表示，企業(yè)在核心業(yè)務(wù)中使用人工智能或規(guī)模化地使用人工智能。在整個企業(yè)部署人工智能仍然具有相當(dāng)大的潛力；調(diào)研機構(gòu)之前的調(diào)研顯示，人工智能的機會廣泛存在于各行各業(yè)和各個業(yè)務(wù)職能中。僅有21%的受訪者表示，企業(yè)在多個業(yè)務(wù)單元中嵌入了人工智能能力，迄今為止，人工智能投資在企業(yè)數(shù)字技術(shù)總支出中的占比仍然相對較小。大多數(shù)受訪者(58%)表示，企業(yè)的數(shù)字化預(yù)算中分配給人工智能的比例不到1/10-但受訪者(71%)普遍預(yù)計，未來幾年內(nèi)這方面的投資將持續(xù)增加。

2、已經(jīng)部署的人工智能能力
在調(diào)研機構(gòu)向受訪者詢問的九項人工智能能力中，企業(yè)部署得最多的是機器人流程自動化、計算機視覺和機器學(xué)習(xí)。對于其中的每一項能力，至少有20%的受訪者表示，企業(yè)已將相關(guān)技術(shù)嵌入業(yè)務(wù)流程中。企業(yè)部署最少的能力是機器人和自動駕駛，主要因為它們只與有明確應(yīng)用領(lǐng)域的行業(yè)和企業(yè)相關(guān)；這些行業(yè)的受訪者表示，這兩項能力得到了相當(dāng)大規(guī)模的使用。例如，在汽車和裝配行業(yè)中，有一半的受訪者表示，已將機器人部署到至少一個職能或業(yè)務(wù)單元中(與之相比，所有行業(yè)的平均水平只有16%)。

3、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
從行業(yè)來看，電信、高科技和金融服務(wù)企業(yè)在整體普及率方面處于領(lǐng)先地位。不過調(diào)研結(jié)果表明，縱觀各個行業(yè)和職能，在部署人工智能時企業(yè)一般都是“跟著錢走”，就特定行業(yè)而言，人工智能則在最具價值創(chuàng)造潛力的業(yè)務(wù)領(lǐng)域最受歡迎。例如，在零售行業(yè)，人工智能主要被用于營銷及銷售流程：52%的零售行業(yè)受訪者表示，企業(yè)在營銷及銷售中使用了人工智能，而在所有受訪者中，這一比例僅為29%。

4、人工智能在哪些領(lǐng)域創(chuàng)造價值
雖然人工智能尚處于早期應(yīng)用階段，但調(diào)研結(jié)果表明，它已經(jīng)產(chǎn)生了顯著的效益。當(dāng)被問及在已部署人工智能的業(yè)務(wù)職能中收獲的價值時，僅有 1%的受訪者表示沒有看到價值或產(chǎn)生了負(fù)面的價值，而41%的受訪者表示創(chuàng)造了顯著的價值，37%的受訪者表示創(chuàng)造了一定的價值。縱觀各個業(yè)務(wù)職能，在制造和風(fēng)險職能中使用人工智能的受訪者看到的價值最大。超過一半的受訪者表示，在這些流程中使用人工智能創(chuàng)造了顯著的價值，而35%的受訪者表示，在營銷及銷售中使用人工智能創(chuàng)造了顯著的商業(yè)價值。

5、人工智能的促成因素與挑戰(zhàn)
要充分發(fā)揮人工智能的巨大潛力，企業(yè)進行的核心實踐必須有助于實現(xiàn)其潛在的規(guī)?；瘍r值，調(diào)研表明，大多數(shù)企業(yè)在這方面還有很長的路要走。僅有17%的受訪者表示，企業(yè)已經(jīng)確定整個組織在哪些領(lǐng)域存在潛在的人工智能機會。僅有18%的受訪者表示，企業(yè)已制定明確的戰(zhàn)略以獲取人工智能所需的數(shù)據(jù)。事實上，對于我們在調(diào)研中提及的11種實踐，有近1/4的受訪者表示，企業(yè)尚未開發(fā)其中的任何一種。

在談到采用人工智能所面臨的最大挑戰(zhàn)時，受訪者表示，最常見的障礙也與戰(zhàn)略有關(guān)。他們提及最多的障礙是缺乏明確的人工智能戰(zhàn)略，其次是缺乏合適的人才，職能壁壘限制了端到端的人工智能解決方案，以及缺乏對人工智能具有責(zé)任感并決定投身其中的領(lǐng)導(dǎo)者。

人工智能的一個關(guān)鍵促成因素是企業(yè)在數(shù)字化旅程中的進展。在核心業(yè)務(wù)的數(shù)字化流程中取得最大進展的企業(yè)通常也會走在人工智能應(yīng)用的前沿。在數(shù)字化程度較高的企業(yè)中，67%的受訪者表示，企業(yè)在標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程中嵌入了人工智能能力，而在其他企業(yè)中，這一比例為43%。機器學(xué)習(xí)是普及率最高的人工智能能力，在數(shù)字化程度較高的企業(yè)中，39%的受訪者表示在流程中嵌入了機器學(xué)習(xí)，而在其他企業(yè)中，這一比例僅為16%。

與其他企業(yè)相比，數(shù)字化程度較高的企業(yè)也對更多職能部署了人工智能，但在所有受訪企業(yè)中，人工智能最常用的領(lǐng)域都是服務(wù)運營和產(chǎn)品開發(fā)。數(shù)字化程度較高的企業(yè)也對人工智能進行了更大的投資：在這些企業(yè)中，39%的受訪者表示有超過1/5的數(shù)字技術(shù)總支出用于人工智能，而在所有企業(yè)中，這一比例僅為8%。總體來看，在數(shù)字化程度較高的企業(yè)中，52%的受訪者認(rèn)為使用人工智能創(chuàng)造了顯著的價值，而在其他企業(yè)中，這一比例為38%。

在調(diào)研機構(gòu)提及的普及人工智能面臨的障礙中，盡管一些障礙對于數(shù)字化程度較高的企業(yè)來說沒有那么緊迫(僅有27%的受訪者表示企業(yè)沒有明確的人工智能戰(zhàn)略，而在其他企業(yè)中，這一比例為46%)，但在難以找到合適人才方面，兩類企業(yè)的比例相當(dāng)。事實上，人才是數(shù)字化程度較高的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)，有41%的此類企業(yè)提及這一障礙。

6、人工智能對企業(yè)員工人數(shù)有何影響
人工智能引發(fā)了關(guān)于企業(yè)員工人數(shù)的兩大疑問：我們可以在哪里找到知識淵博的人才來部署人工智能？人工智能將我們原本付薪給工人的工作變得自動化了，這會對企業(yè)員工人數(shù)有多大影響？

人才是人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)之一，無論一家企業(yè)的數(shù)字計劃有多先進，都必須在招募人才和獲取技能方面不遺余力。受訪者大多表示，企業(yè)正在采用“上述全部”方法：聘用外部人才、在內(nèi)部建立能力、向大型科技公司購買能力或獲得授權(quán)?？傮w來看，即使那些在人工智能的采用方面處于領(lǐng)先地位的行業(yè)(電信、高科技和金融服務(wù)行業(yè))，在吸引人才上也會內(nèi)外兼顧雙管齊下，盡管它們比其他行業(yè)更專注于開發(fā)自己的人工智能能力。與其他行業(yè)相比，這些行業(yè)中表示正在建立內(nèi)部人工智能能力的受訪者比例更高，這就需要具備相應(yīng)技能的內(nèi)部人才。在高科技和金融服務(wù)行業(yè)，有更高比例的受訪企業(yè)會進行員工再培訓(xùn)或技能提升。數(shù)字化程度較高的企業(yè)也是如此：與其他企業(yè)相比，正在開發(fā)內(nèi)部人工智能能力的受訪比例更高，并且注重對現(xiàn)有員工進行再培訓(xùn)或技能提升。

與此同時，在通過人工智能實現(xiàn)人力勞動的自動化方面，數(shù)字化程度較高的企業(yè)比其他企業(yè)做得更多。從職能來看，受訪者提及最多的自動化流程是客戶服務(wù)、IT和服務(wù)運營流程，且數(shù)字化程度較高的企業(yè)在這三個方面的自動化程度都超過未來對企業(yè)員工人數(shù)的影響將是輕微或積極的。許多受訪者表示，人工智能在3年之后不會對企業(yè)員工人數(shù)產(chǎn)生實質(zhì)性的影響。在數(shù)字化程度較高的企業(yè)中，有更高比例的受訪者預(yù)計，企業(yè)員工人數(shù)將不降反升。它們也比其他企業(yè)更樂觀地認(rèn)為員工人數(shù)將會增加，在數(shù)字化程度較高的企業(yè)中，有31%的受訪者持這一觀點，而在其他企業(yè)中，這一比例為18%。結(jié)合本次調(diào)研以及其他調(diào)研的結(jié)果，人工智能對勞動力的最大影響可能在于工作內(nèi)容的變化(尤其是導(dǎo)致人機協(xié)作增加)，而不是企業(yè)員工人數(shù)的減少。然而，這些企業(yè)(以及所有企業(yè))的受訪者都傾向于認(rèn)為，人工智能未來對企業(yè)員工人數(shù)的影響將是輕微或積極的。許多受訪者表示，人工智能在3年之后不會對企業(yè)員工人數(shù)產(chǎn)生實質(zhì)性的影響。在數(shù)字化程度較高的企業(yè)中，有更高比例的受訪者預(yù)計，企業(yè)員工人數(shù)將不降反升。它們也比其他企業(yè)更樂觀地認(rèn)為員工人數(shù)將會增加，在數(shù)字化程度較高的企業(yè)中，有31%的受訪者持這一觀點，而在其他企業(yè)中，這一比例為18%。結(jié)合本次調(diào)研以及其他調(diào)研的結(jié)果，人工智能對勞動力的最大影響可能在于工作內(nèi)容的變化(尤其是導(dǎo)致人機協(xié)作增加)，而不是企業(yè)員工人數(shù)的減少。

展望未來
調(diào)研結(jié)果表明，在讓人工智能創(chuàng)造規(guī)?；瘍r值方面，數(shù)字化和某些基礎(chǔ)實踐至關(guān)重要。企業(yè)可以采取以下幾個步驟，以充分發(fā)揮人工智能的潛力：

①在數(shù)字化旅程中取得進展
調(diào)研表明，數(shù)字化是實現(xiàn)人工智能價值的前提這關(guān)系到對核心業(yè)務(wù)流程的變革以及全新的工作方式。但是如果沒有強大的數(shù)字化基礎(chǔ)，企業(yè)的人工智能系統(tǒng)將缺乏必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無法建立更好的模式，也無法將出色的人工智能洞見轉(zhuǎn)化為大規(guī)模的行為變化。

②衡量人工智能對整個企業(yè)的影響
雖然大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)在一定程度上部署了人工智能，但只有極少數(shù)企業(yè)將其嵌入多個業(yè)務(wù)單元或職能的標(biāo)準(zhǔn)操作流程中，大約1/3的企業(yè)只是在進行試點。盡管人工智能尚處于早期階段，但陷入“試點煉獄”是一個切實的風(fēng)險。為了收獲累累碩果，不僅需要在整個企業(yè)內(nèi)部擴散這些能力，領(lǐng)導(dǎo)者也要對此真正理解并做出承諾以推動大規(guī)模變革，除了技術(shù)之外，還需要關(guān)注變革管理。

③落實關(guān)鍵的促成因素
盡管人工智能正在迅速普及，但調(diào)研顯示，在如何讓人工智能創(chuàng)造規(guī)模化價值方面，企業(yè)往往缺乏所需的許多基本促成因素。這些因素包括高管層支持，開發(fā)整個企業(yè)的人工智能機會組合視圖，采取行動彌補人才缺口以及實施成熟的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。所有這些都需要圍繞人工智能項目和議程的更多戰(zhàn)略思維。業(yè)務(wù)和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者必須迅速行動起來，將這些關(guān)鍵促成因素落實到位。否則，企業(yè)很可能會錯過當(dāng)前乃至未來的人工智能機會。
作者：Michael Chui和Sankalp Malhotra