大家都在谈论的AI思维到底是什么？

什么是 AI 思维

在商业领域，人工智能有着广泛的用途。事实上，我们大多数人每天都在以各种形式与人工智能互动。人工智能几乎颠覆了每个行业的所有业务流程。随着人工智能技术的高速发展，它逐渐成为企业保持竞争优势的当务之急。

为了在竞争中保持领先地位，公司必须创造性地思考如何将人工智能纳入其战略。对于一个企业来说，要采用人工智能并成功为企业做到降本增效，它必须有一个连贯清晰的战略和思维。

而 AI 作为一种新技术，需要从多个维度去考虑它能给企业带来的影响、产生的效益以及企业需要着力提升的方向，我们在这里简单将之概括为五大价值维度：技术价值、产品价值、企业价值、行业价值以及国家价值（或人类文明）。每个价值维度链上都对应了不同的职能群体，对每个不同的职能群体来说又必须同时具备升维和降维思考的意识和能力。

对于企业内部的一个 AI 项目或产品，技术维度的提升是为了实现需求最强烈、应用条件最成熟的应用场景以达成产品维度的全面实现，而企业维度的实现则需要企业以连贯清晰的战略布局以及商业模式推动下的产品价值最大化，它们是一个递进且互相成就的过程。

而所谓的升维是指企业需要注重提升团队的认知和利用最新技术来提升效能，同时要明确团队的职责，指明团队要达到的目标。降维则是要注重减少浪费，用更低的成本、用有效的方式在复杂执行过程中，进行一些维度的抽取，用简单高效的方法帮助团队轻装上阵。

AI 应用对商业的影响

在众多行业中，人工智能技术在金融服务领域的应用尤为普遍。研究机构 Forrester 指出，大约三分之二的金融公司已经实施或正在增加人工智能，涉及的领域包括增强客户洞察力和提升 IT 效率。医疗健康是另一个受益于人工智能快速发展的行业。通过应用大型数据集，人工智能已经确定了新的药物解决方案，能够为临床试验选择候选人，并监测特定条件下的病人。例如，罗氏公司使用深度学习算法来获得对帕金森病的洞察力。[1] 然而，当这些 AI 技术真正落地时，总会出现各种各样的问题。

企业 AI 落地难的原因

人工智能作为社会热点和新基建的一环，已经成为了国家战略的组成部分。近年来，机器学习、深度学习等技术在学术领域蓬勃发展，创新成果不断涌现，但其中有多少真的可以为企业所用，实现在现实当中释放生产力、节约资源的效果呢？为什么那么多炫酷的技术，到了落地的时候却往往一地鸡毛？到底是哪些因素影响了从理论成果到实际功效的转化？在此我们总结了六大企业痛点：

• 缺乏行业可借鉴的落地案例

纵观整个市场，成功实现 AI 落地并可复制于全行业的案例少之又少，想要借鉴成功案例很难。

• 难以攻克企业内部对于 AI 应用的认知壁垒

往往握有决策权的企业高层对 AI 技术理解不足，急于导入 AI 应用最后可能达不到理想效果。

• 难以挖掘可被 AI 赋能的应用场景

众多业务场景中，如何分辨真正能被 AI 赋能的场景是非常难的，有些看似可以应用 AI 的场景实际靠 AI 并不能解决问题或改善效率。

• 具体业务场景 AI 技术的能力边界不明

人工智能算法在某些场景中确实有很强的优势，甚至能够超越人类，但它也有明显的缺陷，而这种技术缺陷很难提前预测界定。

• 无法评估 AI 高额投入和结果的预期

AI 的投入产出比很难计算，当企业决策层看不见 AI 可量化的价值时，他们很难下定决心去投资 AI。这个难度来源于：一、产出无法量化，如运营效率的提升；二、产出无法归因，如用户量的增长到底是因为 AI 的投入还是营销策略。

• 难以评估供应商的 AI 能力和方案

当企业选择 AI 技术提供者来完成一个 AI 落地方案时，往往被要求提供大量的数据，企业很难去评估供应商的需求和工期是否合理。

如何构建 AI 思维，帮助企业 AI 落地

人工智能无法帮助企业在一夜之间实现数字化技术的突破，企业只有首先具备了合适的数字化资产与技能才能最有效地部署人工智能。而人才一直是企业成长发展中最重要的资源与财富。面对 AI 落地，企业遇到的头号问题是缺乏 AI 人才。那么，企业该怎样培养人才，改变员工思维方式？又该怎样让 AI 赋能具体的企业数字化转型策略呢？

我们可以为这类 AI 人才打上“AI+PM＋BIZ”的标签。

AI 指的是 AI 技术能力。他必须懂得 AI 技术的边界，来评判技术实现的能或不能，并且具备一定的构建数据集和模型部署上线的能力，较为系统的学习过算法和模型、机器学习和深度学习。

PM指的是 AI 项目管理能力。企业层面的商业战略需要有人将它转化为定义明确的产品计划，并对产品开发和发布的所有阶段负责。同时，他也要充当开发团队和组织利益相关者之间的桥梁，确保产品开发的所有阶段顺利进行。

BIZ指的是发现新业务方向的能力。他需要懂行业的商业模式和痛点，找到合适的应用场景，具有将 AI 项目或产品实现价值利益变现的能力。

对算法的边界足够了解、对构建 AI 解决方案有清晰的思路、对用户和应用场景有深刻的认识。只有同时具备这三种能力要素的人，才是企业现阶段 AI 落地中最需要的补充的“能量弹”。

微软亚洲研究院和微软-仪电人工智能创新院共同打造的 AIM（人工智能经理课程）根据这种“AI+PM+BIZ”的复合型能力培养模式进行了课程升级迭代，结合 AI 思维中的技术、产品、企业三大纬度，构建出了一套由技术创造产品，产品带动企业升级的 AI 思维能力新方向，赋能学员在商业价值挖掘、AI 技术选择、可行性分析到项目落地实现的“顶配”版 AI 项目管理能力！

三大硬核板块3.0全新上线

• 技术模块：技术与场景演练结合度增至80%
• 案例板块：增加70%的真实企业案例研讨
• Hackathon：增加40%的专家强化辅导内容

六大收益等您来变现

全新升级后的课程，在经历了200多名企业学员的真实反馈和打磨后，本课程通过专业的师资、系统化的课程、以解决问题为目标的方法论以及落地的动手实操一起协助企业来解决 AI 落地难的痛点，帮助企业学员构建 AI 思维力，成为企业价值的发现者。

AIM 课程六大可“变现”收益如下：

• 构建自己的 AI 项目管理思维

• 提升 AI 场景与技术的匹配能力

• 缩短跨部门沟通成本和时间

• 掌握甄别供应商的能力

• 获得行业唯一编码证书

• 拓展 Top AI 人脉圈

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参考文献：

[1] Lucy Colback, The impact of AI on business and society, FT Future Forum 2020.

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