中欧方跃:未来五年,AI如何影响组织和商业

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划重点

01中欧国际工商学院经济学与决策科学系主任方跃认为,未来五年,AI将在能源消耗大幅下降和技术模型可扩展性提升的背景下,实现新的发展趋势。

02方跃指出,AI的应用将从简单的知识、文字、图像、视频创作走向推理,超越人的智能只是时间问题。

03然而,目前企业对AI的应用大多处于过渡时期,员工个人行为分散,没有系统性。

04为此,方跃建议企业要理清AI带来的价值,从梳理核心业务流程出发,推进企业级的AI战略。

05未来AI将影响组织战略和变革,需要企业重新考虑人才和专家的定义,为这场变革做好准备。

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过去两年,AI一直是最热门的商业关键词。然而在中欧国际工商学院经济学与决策科学系主任、亿纬锂能经济学与决策科学教席教授、AI与管理创新研究中心主任方跃眼中,过去这两年,AI落地的速度比想象得慢,对劳动力市场的冲击也比想象中的温和一些。

而未来五年,AI会出现新的发展趋势:一是能源方面,整个消耗可能大幅下降,意味着AI的使用成本也会大幅度下降。二是技术模型的可扩展性提升,将对AI的规模化应用起到很大的推动作用。AI应用也会从简单的知识、文字、图像、视频上的创作,走向推理。

在这样的背景下,人工智能超越人的智能只是时间问题,而这对后续的人才、组织将会带来很大的影响,也是企业需要认真思考与提前布局的。

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AI到底带来了什么价值?

绝对不是简单的降本增效,也不是简单的工具。如果AI只是一个工具,一个技术,只能带来降本增效,不值得我们这么关注,不值得我们作为整体国家战略,这么大张旗鼓地做布局和思考。

未来三到五年,人工智能,包括传统和生成式人工智能会大量嵌入到所有的产品、服务,包括整个工作流程中。每个行业进展不一样,程度不一样,但趋势是一定的。就像十年前的家电产品,如果没有互联网的功能,基本上都会被淘汰。

这种变化也一定会带来组织变革,一定会带来整个企业的重构,带来生活方式的重塑。这个意义上讲,企业和各行业需要有充分的认知,在这场变革中把定自己的位置,把定这次机会。

过去两年,企业对AI的应用大体分为三类:从只把AI当工具,到现有业务+AI,一直到最终走向AI+,就是完全的AI原生。


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今天看到的多数企业还在起点,把AI当工具,没有太多企业级的战略,但多数员工都在用。所以大家是个人行为,是比较分散的,是没有系统性的。这么做有很多问题:第一个问题是员工个人在用,所以很难作为企业的知识沉淀下来,没法再训练,也没法再利用;第二个问题,当员工自发性的大规模使用生成式人工智能,会把企业信息推给大模型,就会产生数据安全的问题。所以,这只是一个过渡时期。

还有一部分企业推进了一步,梳理了企业的流程,梳理了价值创造的核心,去看哪里能结合上AI。这是走向企业级的AI战略了,从做试点到全面推广,很像当年的数字化。今天大量企业在这个阶段,也就是AI in all

这个阶段也会遇到很多困难。首先,这和企业数字化、信息化程度有关系,很多企业信息没有打通、基础设施也不强,整个员工对创新的理解也很难胜任这场变革。因此过去信息化、数字化做得比较好的,或者本身就是原生态的互联网企业,或者是传统企业过去转型取得不错进展的,更容易拥抱AI,更容易把AI和业务相结合。

要实现AI in all,一要理清AI带来的价值,一个是理清企业自身的状况、梳理核心业务流程,然后把它作为一个实验,再去推广。这里几个点需要强调:

1、一定不要光聚焦在生成式人工智能,很多应用场景里,传统人工智能会带来更大的价值。

2、除非你是大模型公司,否则没有必要尝试很多准技术,也就是还没有落地应用的技术,而希望你能用比较成熟的技术。

3、CEO不要非得要求算ROI,一下很难算出来,如果你认准一个方向,重视过程,会带来结果的。

再往下,企业走向AI原生态,就要考虑能否产生新的商业模式,而不是把AI简单当一个工具。真正的人工智能实际上是战略不是战术。因为最终企业会大规模用AI,所以AI会成为标配,像今天的互联网、移动互联网,光靠它不会产生额外的竞争优势,所以企业一定要接着往前走。

未来AI影响的不只是技术,也会影响生产关系,在这次人工智能的大潮中会有更激烈变化的就是CHO

CHO以前是管理人类的,未来他还要管理数字员工,两者以后一定会在一起配合,但现在绝大多数CHO是胜任不了的。现在CHO管人,CTO、CIO、CDO管技术,两者是分裂的,但以后两者也一定会走到一起。

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《哈佛商业评论》已经创刊百年,可以看到早年的话题主要集中在运营和财务,主要是要提高效率。到了后几十年,主要文章集中在战略和营销,这就是市场竞争带来的结果。而横跨了一百年,在组织、人才这方面的文章规模一直都是持平的,但在未来几年,AI会给组织、人才方面带来非常大的变化。

如果说去年谈AI主要还在技术层面,未来会逐渐延展到组织战略和变革。这次变革使得知识获取变得非常容易,这意味着我们需要重新考虑什么叫人才,什么叫专家。这会带来非常大的变化。所以作为企业、作为行业,我们更应该思考怎么对此做好准备。

本文整理自中欧国际工商学院经济学与决策科学系主任、亿纬锂能经济学与决策科学教席教授、AI与管理创新研究中心主任方跃在2024年12月19日新增长大会现场的演讲,不代表《哈佛商业评论》中文版和新增长学院观点。

来源:新增长Hub公众号