作者：Jacques Bughin，Eric Hazan，Sree Ramaswamy，Michael Chui

人工智能的先行企業(yè)不僅獲得了實(shí)際效益，也獲得了突破性發(fā)展的機(jī)會(huì)。成功的轉(zhuǎn)型需要企業(yè)把握好數(shù)字化及分析轉(zhuǎn)型的多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

人工智能技術(shù)即將掀起新一波數(shù)字革命浪潮，企業(yè)應(yīng)從當(dāng)下開(kāi)始積極準(zhǔn)備。率先應(yīng)用人工智能的企業(yè)已經(jīng)有所斬獲，使得后來(lái)者對(duì)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求更為迫切。本文將聚焦人工智能研究的五大方面：機(jī)器人和無(wú)人駕駛汽車(chē)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言、虛擬助手、機(jī)器學(xué)習(xí)（其中包括深度學(xué)習(xí)，這是近來(lái)許多人工智能技術(shù)取得突破的基礎(chǔ)）。

近年來(lái)，人工智能領(lǐng)域的投資增長(zhǎng)迅猛，主要來(lái)自谷歌、百度等數(shù)字巨頭。據(jù)估算，2016年全球科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的投資高達(dá)200億~300億美元，其中90%的資金用于研發(fā)和部署，10%用于收購(gòu)人工智能相關(guān)企業(yè)。該領(lǐng)域吸引的風(fēng)投（VC）、私募（PE）、撥款和種子投資也如雨后春筍般增長(zhǎng)，雖然投資者并不多，但投資總量達(dá)到了60億~90億美元。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為促進(jìn)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵賦能技術(shù)，獲得的內(nèi)外部投資最多。

除了科技領(lǐng)域，人工智能在大部分行業(yè)中的應(yīng)用仍處于早期試驗(yàn)階段，僅有極少數(shù)企業(yè)開(kāi)展了規(guī)模化部署。麥肯錫在調(diào)研中采訪了來(lái)自10個(gè)國(guó)家、14種行業(yè)的3000余位關(guān)注人工智能的C級(jí)高管，其中僅有20%的受訪者表示在企業(yè)大規(guī)模應(yīng)用人工智能，或者已將其部署于核心業(yè)務(wù)。多數(shù)企業(yè)對(duì)人工智能的商用前景和投資回報(bào)心存疑慮。我們調(diào)查了160余種人工智能應(yīng)用案例，發(fā)現(xiàn)其中僅有12%屬于商用部署。

應(yīng)用模式的差異導(dǎo)致率先將人工智能付諸應(yīng)用的數(shù)字化企業(yè)與后來(lái)者的差距不斷拉大。在麥肯錫全球研究院的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)（IDI）中名列前茅的行業(yè)（如高科技、電信、金融服務(wù)等）也是人工智能應(yīng)用的領(lǐng)軍行業(yè)，在這一領(lǐng)域的投資意愿最為強(qiáng)烈。業(yè)內(nèi)的龍頭企業(yè)應(yīng)用人工智能的深度和廣度已經(jīng)相當(dāng)可觀，或者在各個(gè)職能部門(mén)應(yīng)用了多項(xiàng)技術(shù)，或者在核心業(yè)務(wù)中完成了部署，例如汽車(chē)制造商運(yùn)用人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)、改善企業(yè)運(yùn)營(yíng)；金融服務(wù)類(lèi)企業(yè)則將其應(yīng)用于提升客戶(hù)體驗(yàn)的相關(guān)職能。

一些早期證據(jù)顯示，大力投資人工智能的企業(yè)不僅取得了實(shí)際效益，也獲得了突破性發(fā)展的機(jī)會(huì)。我們?cè)谡{(diào)查中發(fā)現(xiàn)，某些采用人工智能技術(shù)的先行企業(yè)將強(qiáng)大的數(shù)字能力與積極主動(dòng)的戰(zhàn)略相結(jié)合，獲得了更高的利潤(rùn)率，而且未來(lái)有望進(jìn)一步拉大與其他企業(yè)的業(yè)績(jī)差距。我們?cè)诹闶蹣I(yè)、電力、制造業(yè)、醫(yī)療保健和教育等行業(yè)的案例研究充分說(shuō)明了人工智能在提高預(yù)測(cè)和采購(gòu)能力、實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化與自動(dòng)化、開(kāi)發(fā)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和定價(jià)策略、改善客戶(hù)體驗(yàn)等方面的巨大潛力。

人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)的數(shù)字化實(shí)力有一定要求，而且往往需要以特定數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這就意味著企業(yè)沒(méi)有捷徑可走，只能加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，包括人工智能技術(shù)的發(fā)展。先行企業(yè)現(xiàn)已逐漸形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，將后來(lái)者甩得越來(lái)越遠(yuǎn)。一場(chǎng)成功的轉(zhuǎn)型需要企業(yè)把握好數(shù)字化及分析轉(zhuǎn)型的多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，包括：尋找商用意義、構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)生態(tài)體系、自主開(kāi)發(fā)或購(gòu)買(mǎi)合適的人工智能工具、調(diào)整工作流程、提升企業(yè)能力和改善企業(yè)文化，此外還有一點(diǎn)尤其值得注意——我們?cè)谡{(diào)研中發(fā)現(xiàn)，高管層的支持、良好的管理和技術(shù)水平以及無(wú)縫數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力是促成轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

不過(guò)，雖然人工智能可以帶來(lái)諸多益處，但它也向企業(yè)、開(kāi)發(fā)者、政府和勞動(dòng)者提出了緊迫的挑戰(zhàn)。勞動(dòng)者需要接受新的技能培訓(xùn)，學(xué)習(xí)如何與人工智能協(xié)作，而非與之對(duì)抗。渴望成為全球人工智能產(chǎn)業(yè)中心的城市或國(guó)家必須勇于投入全球競(jìng)爭(zhēng)，延攬人才、吸引投資。此外更要解決倫理、法律、監(jiān)管等方面的問(wèn)題，為人工智能的順利發(fā)展掃清障礙。