战略|要想赢在数字时代，你必须立刻做的3件事

导读

在这个万物皆数字的时代，你工作中大概也是问题远比答案多。当机器无所不能时，你该何去何从？幸运的是，那些在数字经济中抢占先机的人已经找到起步之道。为了适应未来，你需要立刻做三件事。

健身，戒烟，业务转型。一切有意义的改变，都始于一个简单的问题：我该从哪里开始？

我们就如何利用数字化机器参与竞争，与世界各地的商业领袖展开了讨论，从中发现“从哪里开始”已成为现代商业中最常被问及的问题之一。

在这个“万物皆数字”的时代，你的工作中大概也是问题远比答案多。

当机器几乎无所不能时，你自己又该何去何从？

你的工作会被机器人抢走吗？

你的公司会被“亚马逊化”吗？

你的行业在五年之后会是什么样子？

你的孩子过得会比你好吗？

现在，很多人清楚地认识到人工智能已经无所不在。

事实上，人工智能已成为我们日常体验的核心。正是有了人工智能，我们才能在打车软件Lyft上订车，在Hotel Tonight上订酒店，以及通过Alexa智能音箱播放我们喜爱的音乐。

更重要的是，人工智能将进入包括理财、医疗、家庭保险和子女教育等重要领域。这一趋势方兴未艾。

正如我们在最近出版的新书《当机器无所不能，我们该何去何从》（What To Do When Machines Do Everything）中指出的那样，当前关于数字化、人工智能和新型机器的辩论已经不再是它们会不会发生，而是何时发生的问题。

还在为不知“从哪里开始”而犹豫不前，肯定会使你走向职业生涯的下坡路。（磁带录像机、柯达胶卷等与时代脱节的例子依然历历在目）

如果你还不信，那么就请去和那些最近从福特（Ford）、通用电气（General Electric）、优步（Uber）或者百视达（Blockbuster）、雅虎（Yahoo!）、黑莓（Blackberry）等公司离职的前高管们聊一聊。他们正是由于未能达到数字经济的预期而惨遭淘汰。

这听起来或许有些悲观，甚至有点危言耸听。然而用不着伤心难过，别忘了还有这条好消息：数字化也能带来增长。

我们调查了2,000名来自零售、银行、保险（健康、财产及意外保险）、制造以及生命科学等不同行业的高管。这些企业的总营业收入是7.3万亿美元，而在2015年~2018年期间，数字化转型为这些行业带来的增长就高达20万亿美元。

当整个商业世界正在以谷歌的速度飞速前行，以摩尔定律的步伐飞速增长时，“从哪里开始”就成为关系到每个人存亡的问题。谁能正确解决这一问题，谁就抓住了时代机遇。

幸运的是，那些在数字经济中抢占先机的成功者已经找到了合适的起步之道。以下是为了适应未来你立刻就能做的三件事。

一、想数字化，就要关注人

这一点乍听上去似乎有点违背我们的直觉，但是当技术无所不在时，人类的比较优势将显得更加重要。

在任何历史时期，分析、沟通和学习能力，以及理解他人感受的能力，对于在商业领域取得成功都至关重要。而在未来，这些人类特有的能力——人类与生俱来，而计算机举步维艰的工作——将会更加重要。

数据也已清楚地表明，那些典型的人类工作技能（人际交往、领导团队、提问、推理以及解读能力）的重要性将大大提升。

你可能会想：“等等！我在有线电视新闻网（CNN）上亲眼看到一个会跳舞/唱歌/开车/摘草莓/等等的机器人！让机器人从事更多的人类工作会怎样？”

机器确实会越来越强大，但是这些机器的开发者认为，对机器人一夜之间颠覆一切人类知识工作的担忧，只是每次重大科技突破时都会出现恐慌的一个缩影。（作为一个社会群体，我们一直对新技术的社会影响忧心忡忡。这可以追溯到文字的发明，甚至连苏格拉底都曾经反对使用书面文字）

判断力、好奇心、创造力，以及人情味，都是当前和近期的技术难以企及的。即使未来几年中新机器会更强大，这一趋势依然不会改变。

二、用新机器提升你的劳动力

5,000年前，一个疲惫的美索不达米亚人开始使用轮子来减轻后背的疼痛。自那时起，科技就在不断地推动生产力发展。而近些年来，机器和软件在工厂中一直在辅助我们工作，为我们服务。

不同的是，现在基于人工智能和机器学习的软件机器人正变得越来越普遍，功能也越来越强大。当你在亚马逊（Amazon）购物，或者在奈飞（Netfix）接受推荐时，你就已经开始在日常生活中使用自动化技术和人工智能。同样的模型也被用于无数的业务流程当中。

当前人工智能威胁论的支持者担心机器人将会抢走人们的一切工作。有些工作毫无疑问会被抢走，但被抢走的数量并不像许多人想象得那么多，最常见的情形是员工在新科技的帮助下，工作效率显著提高。

当你下次走进办公室时，思考一下大家到底在干什么。（当然，是工作方面，不包括刷Facebook或者玩英雄联盟）

接下来再想象一下，如果你的公司或者事务所中有50%的同事能够将工作效率提高50%，结果又会怎样。这听起来可能过于极端，但是如果你能够正确设定目标，并对某些日常任务做自动化的处理，还是有可能实现的。

我们要明白一点：每一项知识型工作都由不同的任务构成。

可能你恨之入骨的那部分任务可以放心地交给人工智能来完成。

当你选对了自动化的任务对象，对经济的影响可能是颠覆性的——因为新机器在提高工作效率的同时，还可以解放我们这些工作者，推动我们去做更多更有价值的工作。这意味着生产率也将提高，而这正是我们的目标。

例如，机器人流程自动化软件Blue Prism将人工智能应用于风险管理、欺诈识别和索赔处理等领域，帮助很多公司每年节省数百万英镑。

医疗保健IT服务商TriZetto则帮助医疗保险客户引入流程自动化，实现了提速、增效、降成本的目的。这种例子不胜枚举，而且随着在工作中采用人工智能成为必备条件，这一趋势还将不断增强。

那么我们应该从哪里开始？

第一步，同样也是最重要的一步，就是找准切入点。

虽然各行业的情况不同，但是有一些共同的主题。（如果你真的想走捷径的话，不妨找一下有大量员工在一遍又一遍重复劳动的办公小隔间）

软件机器人永不会疲倦，所以就从高度重复性、劳动力密集的工作开始吧。（因为你总想获得立竿见影的效果）机器人擅长计算，所以那些涉及固定流程和大量数据的工作非常适合自动化处理。

不要试图将自动化应用于那些复杂、模糊、需要直觉、同理心、好奇心、洞察力或判断力的工作。不要管那些科幻作品的痴人说梦，这类工作最好还是继续留给我们人类吧。

再说一遍：找准切入点至关重要。在某些乏味的任务中引入人工智能，然后将自动化解放出来的时间和精力投入更有价值的工作。

比起一遍又一遍地填表格，总在事后撰写支出报告，制订一团乱麻的计划时间表，以及处理如海啸般冲来、令人发狂的电子邮件，这些高价值工作才是我们更青睐的工作。

三、让一切成为代码生成器

有些科技笑话虽“冷”，却能引人深思。“我家的冰箱会对自动喷水灭火系统说什么？”“我家的报警系统被黑客入侵了，要我给他一个比特币才能把它关掉。”这非但不好笑，反而蕴含了无限商机。现在，每件物品都能成为代码生成器。

手表、家电、服饰、灯泡、汽车和医疗设备上都能装上传感器，而且很多公司正在基于这些数据开发新产品和新服务。

那么应该从哪里开始装备呢？与其思考这个问题，还不如思考“哪里不应该装备”。

你从事的是房产买卖和租赁，可以在住房里安装传感器来避免常见的损坏；

你从事的是零售业，可以使用传感器更好地追踪并管理客户行走路线和商品摆放位置；

你从事的是保健业，可以在重症监护室安装传感器以达到更好的保健效果；

你从事的是制造业，那可以让每一台机器不断地发送数据，以优化生产效率和运行时间。

由于芯片和传感器的价格在不断下降，任何物品都可以产生能被你的业务或你的公司加以利用的宝贵数据。

唯一能限制你的，只有你的创造力和创新意愿。

一旦你可以从灯泡、衬衣、风车或者宠物项圈中获得数据，你会如何利用呢？数据背后潜藏着怎样的联系？如何从你的餐桌或汽车所产生的数据中获利？这还不限于实实在在的物品，因为你的物流过程、呼叫中心和索赔过程同样会源源不断地产生数据。

很多商业领袖对此不知所措，因为他们并没有充分认识到数据只是手段不是目的，只是原材料不是商业结果。正是由于这个原因，你需要一个分析团队来帮你从这些“数据原料”中提炼真正的价值。

数据科学和算法开发并不是炼金术或黑魔法，它们只是一套工具，可以帮助好奇的人从数据中提炼出有意义、有启示的信息。然而，你像很多管理者一样身边没有熟练运用这些工具的人，那么快速赶上形势的重要方法之一就是建立一个协作网络，帮助你从数据中寻找意义和商业价值。

接下来，你的业务团队就要在你的观点基础上开发新的商业模式、客户体验和产品了。

寄自未来的明信片

老话常说：知易行难。如果想在接下来的几个季度、几年中取得成功，我们就要像养成健康饮食和健身的习惯一样，养成数字化习惯。

在五年之内，商业领域会发生天翻地覆的改变。

新兴公司将横空出世，令人尊重的公司会轰然倒塌，超乎想象的技术将投入应用。任何人如果过于确信未来将发生什么，都是自欺欺人。但是，我们对未来已经有基本的了解，可以出发，而且也必须出发。

我们也清楚，时钟正在滴答滴答地转动。（电子钟并不会真的发出滴答声，但是意思没错）先下手为强，后下手遭殃。

在过去几年里，我们接触了很多致力于建立人工智能系统的人，留给我们印象最深的就是他们的乐观主义。他们并不像儿童小说中的波莉安娜那样盲目乐观、天真幼稚。他们是努力工作为客户服务、为公司服务的商界成功人士。你或许就像他们一样。

总而言之，第四次工业革命的胜利者绝不会在发令枪响时睡着。他们意识到等待是最大的风险，确定自己必须采取行动，不会被前方的困难吓退，采用本文提出的这些步骤为未来的工作做好准备。

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作者简介：保罗·勒里希（Paul Roehrig），Cognizant Digital Business的联合创始人兼首席战略官。他与马尔科姆·弗兰克（Malcolm Frank）、本·普林（Ben Pring）共同撰写了《当机器无所不能，我们该何去何从》一书。

原文《数字时代怎么抢跑》，刊登在《商业评论》2018年5/6月号。

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 来源 | 公众号： 商业评论精选

 图片来源 | 网络

 编辑 | 智慧云

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