AI时代,企业之间的差距是如何拉开的?

要想在AI领域取得成功,保持创业心态与大胆创新同样重要,无论企业规模、经营时间长短,皆是如此。初创企业擅长在整个市场四处寻找机会,并快速应对客户当前的需求。大公司虽有资源来观察到这些机会,但通常由于障碍重重和缺乏魄力,对客户需求的响应速度较为缓慢。


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经过大量讨论,社会对“人工智能带来工作岗位流失”的问题已逐渐形成共识。在过去的几百年中,我们在宏观层面上从未见过有新技术如此迅猛地导致失业。因此,从长远来看,AI不太可能导致大量人口失业,尤其是在大多数发达国家劳动年龄人口占总人口比重都在下降的情况下。然而,由于公司采用ChatGPT和其他生成式人工智能的速度非常快,我们可能会在短期内看到大量的工作岗位被人工智能所取代。


如果将AI技术研发与二十世纪初电力兴起比较,我们发现工厂用了几十年的时间,才将蒸汽驱动的中央传动轴转变为单一机器的电动马达。对于当时的企业主来说,要想利用新出现电力技术的优势,就必须重新布局产业。然而,上世纪的布局调整过程进行得非常缓慢,给了经济足够的适应时间。在电力和蒸汽两项新技术的交替之初,只有新建的工厂才会使用电力发动机,因此并未出现大量工作岗位的流失。此外,电力创造了新的就业机会,从蒸汽工厂下岗的工人可以转移到电力行业。更大的财富量级创造了全新的行业来吸引人力,而这也提高了工人对生活的预期。


二十世纪中期,随着计算机的普及,类似的事情发生了。虽然该技术的发展速度比电气化快,但仍给了经济足够的缓冲时间,进而避免了大规模失业的出现。


AI的不同之处在于,现在各大企业在日常运营中应用AI技术的速度过于迅猛,以至于在收益到来之前,就先迎来一波失业潮。短期内,白领员工受到的影响可能最为明显。事实上,评论家们认为,社会将迎来一场由英伟达(Nvidia)等先进芯片制造商赋能的“AI淘金热”,而不是泡沫。高盛(Goldman Sachs)最近预测,欧美企业将利用该技术替代当前企业运营中四分之一的人力劳动,尤其是那些此前认为自己可以凭借专业知识免受失业困扰的劳动者。


要想减轻这种风险,我们有两种可能的选择。第一种是政府介入,要么减缓人工智能的商业应用速度(可能性很小),要么提供特殊福利计划,支持并再培训失业人员。


然而,还有另一种经常被忽视的可行方案,这种方案不会因政府干预引发意外后果。一些公司正在迅速将生成式人工智能技术整合到公司原有的系统中,这样做并非简单地追求任务自动化,而是为了帮助员工提高工作效率。通过对企业流程的全面重置,管理者可以激发全新的价值创造潜能。如果许多公司都这样做,那么从社会整体来看,我们将创造出足够多的新岗位,避免陷入短期的岗位流失困局之中。


但他们会这么做吗?即使最“佛系”的企业,往往也能做好控制工作,但创新就是另一回事了。过去,我们无需担心这一问题,因为有足够的时间让一些主动创新的企业来逐渐改变行业。随着时间的推移,它们不断创新,社会可以创造出新的就业机会,以弥补行业中部分岗位的缓慢流失,让失业率保持在较低水平。但从宏观经济角度来看,我们没有足够的时间来适应人工智能带来的行业结构转变。


因此,如果不想依赖政府的干预政策,现在市场上的大部分企业就要加快创新速度,使整个经济体岗位流失和新岗位出现的速度相匹配。生成式人工智能正在迅速走入商业和社会体系之中,但这也为企业加快创新速度创造了机会。如果有足够多的企业能自发主动创新,那么我们也就不必担心AI造成的失业问题。


当然,企业不会也不应该为解决宏观经济层面的问题而进军AI领域。但幸运的是,他们有足够的商业动机使用AI。如果能把握住AI浪潮、创造出全新机遇,企业将更有机会实现长期发展。



利用AI,主动进攻


现在有些企业已经积极扛起了推动AI创新的大旗。作为可回收火箭和电动汽车的开拓者,埃隆•马斯克(Elon Musk)承诺要让Twitter成为像微软(Microsoft)和谷歌(Google)一样的人工智能领导者。但马斯克素来以行为乖张著称,Twitter公司内部对这一承诺也尚未给出定论。那么,对于一家企业来说,布局人工智能意味着什么呢?


为了回答这一问题,我们首先要看一下,是哪些因素让企业得以游刃有余地应对各种变化。塔布里齐(Tabrizi)作为我们研究团队的成员之一,召集了一个研究小组,对26家在2006年至2022年期间拥有良好财务数据的大公司进行了研究。该团队根据各家企业的可比数据及案例研究,从敏捷性和创新力两个维度将这些企业分为了高、中、低三组。


是哪些因素让敏捷、创新型企业与那些平庸、守旧的企业拉开差距的呢?该团队将目标缩小到了八个影响敏捷创新的驱动要素之上,即存在的目的、对客户需求的执着、对同事积极的心理暗示、在公司规模扩大后依然保持创业心态、勇于开拓、高度协作、控制节奏的能力以及双峰运作。大多数领导者都赞扬这些品质,但事实证明,对于大公司来说,要长期保持这些特质是非常困难的。


塔布里齐还曾写过一篇文章,解读了微软如何通过全面改革等级制度、与Open AI等企业建立合作伙伴关系来成为行业领导者。但受上述驱动要素影响,其他企业在AI领域也做了类似的改进和调整。在本文中,我们着重于讨论两个主要的驱动因素——勇于开拓的精神和创业心态。如果能充分利用这些驱动要素,企业将在敏捷创新方面走得更远,因为这些要素会驱使整个组织发生改变。


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勇于开拓


最近,任何投资AI的企业都有可能从中获利。由于AI投资在削减成本方面有着明显的贡献,因此,从财报数据来看,公司可能会觉得还不错,然而单纯的投资只会带来利润的单一增长。只关注成本变动的公司可能就此错过创造更大实质性价值的机会,更好地利用AI技术将帮助企业建立更为坚实的行业壁垒。从长远来看,谨慎的投资无法保证公司免受竞争,当然也不能帮助公司摆脱正在面对的宏观经济挑战。


“小心翼翼地推行新技术,但依然做得一般般”,可能是所有新技术都会碰到的问题。大企业都很抵触风险,这也是为什么它们总是能像运转良好的机器一样,将产品生产成本控制在一定范围内。也正因如此,大公司更愿意通过收购初创公司的方式来“外包”创新工作,即便这种方法有时收效甚微。所有成功的企业,特别是有一定规模的企业,都倾向于将风险和试错成本降到最低。然而,正如布雷内·布朗(Brené Brown)所指出的:“你可以选择勇敢前行,也可以待在舒适区,但二者不可兼得”。


对于企业来说,“勇于开拓”早已成为陈词滥调,领导者们为此抗议得太多。但在人工智能领域,管理者们需要真正做到“知行合一”,要拥抱科技而非降低风险。


Adobe为例,其开发的Photoshop长期以来一直占据着摄影设计市场的最大份额。当生成式人工智能出现之后,Adobe完全可以采取稳扎稳打的策略,先在小范围应用实践,然后静观其变。就像在数字摄影技术出现时,柯达(Kodak)做的那样;在智能电话出现时,摩托罗拉(Motorola)的反应那样。然而,Adobe选择的战略与这些技术界的前辈背道而驰,公司迅速将生成式人工智能深入整合到软件Photoshop之中。如此一来,即使是最普通用户也能制作出各种以前无法做出的视频,Adobe本可以将人工智能视为一种威胁或干扰。而且AI技术没有发明之前,该企业也在持续对Photoshop进行优化。但在面对新技术之时,Adobe管理层却仍有勇气积极投资AI,进一步为产品赋能。


在技术层面上,芯片制造商英伟达一度因提供最佳的人工智能半导体芯片而家喻户晓。在外人看来,这家公司可能只是运气好,恰巧在合适的时间拥有正确的技术。但英伟达当前取得的成就并非偶然,在过去十年,该企业积极收购创新企业,以发展AI领域的专业能力。英伟达通过收购和自主研发,拓展了包括开发定制芯片、软件在内的大量业务。我们预计,英伟达将继续采取积极创新战略,这不仅能为公司提供更高价值的产品,还能更好地利用人工智能,而不是单一地削减成本。


并不是每次大胆创新都能取得成功。但是,为了克服企业管理层对风险根深蒂固的厌恶,对勇于开拓的心态必不可少。



创业心态


要想在AI领域取得成功,保持创业心态与大胆创新同样重要,无论企业规模、经营时间长短,皆是如此。初创企业擅长在整个市场四处寻找机会,并快速应对客户当前的需求。大公司虽有资源来观察到这些机会,但通常由于障碍重重和缺乏魄力,对客户需求的响应速度较为缓慢,而在相同情况下,初创企业则可以更快地打入市场。Open AI凭借ChatGPT击败了谷歌,它拥有着两个貌似不能兼得的优势,既有创业心态,不至于像谷歌那样被犹豫不决所拖累,同时又有微软和其他投资者为其提供充足的资源。


所谓创业心态不仅仅是指企业的勇气和灵活性,还包括对成就伟大事业的强烈欲望,这像是一场直面巨大挑战的英雄主义旅途。初创企业的使命应是创造出一些非凡的产品,而非大规模生产出可预测的优质产品,即使企业完全可以以此为目标。因此,初创公司会积极地四处寻找机会,采取灵活的合作方式。为了达成自己需要达成的目标,它们摒弃了既有的组织架构和偏见,无论这些固有观念有多么悠久的历史且备受推崇。



其他驱动因素


公司不可能在一夜之间采取上述所有驱动因素,但他们能做的是开始朝着这个方向努力,认真探求新的可能。对于那些想要寻找职业目标、做出一番成绩的人来说,上述大多数驱动要素在个人层面也能发挥作用。他们可以大胆尝试,在职场中保持创业心态,以及其他必要条件。和企业一样,员工也可以通过掌握必要的技能和经验来积极投身AI行业,这样不仅可以保护他们的职业生涯,也可以在更高层次上为员工赋能。


企业运营过程中的大部分精力都放在如何以更低成本生产可靠的产品之上。为了防止出现大规模失业现象,现在我们需要的是有更多企业打破这种惯例,加速推动AI的发展。当前最大的危险是,大多数企业会追求安稳,只进行单一投资以满足短期内的效益。


关键词:AI


贝赫纳姆·塔布里齐(Behnam Tabrizi) 巴巴克·帕拉万(Babak Pahlavan)| 文  

贝赫纳姆·塔布里齐在斯坦福大学管理科学与工程系(Stanford University’s Department of Management Science and Engineering)教授“领导组织转型”课程超过25年。作为组织和领导力转型方面的专家,他帮助了成千上万的首席执行官和领导者计划、动员和实施新的转型计划。他写了十本书,最近的一本是《进攻:领导者的永续创新手册》(IdeaPress出版社,2023年8月)。巴巴克·帕拉万自2008年以来一直从事人工智能研究工作,他曾创立了人工智能初创公司CleverSense,该公司于2011年被谷歌收购,此后他在谷歌工作了11年,担任产品管理高级总监。

常敏潇 | 编辑