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首席人工智能官不是数据科学家

2017-12-22MichaelZammuto沈建苗

IT经理世界 2017年24期
关键词:赢家生态圈高管

Michael+Zammuto+沈建苗

围绕人工智能制定战略的企业可能会跑赢竞争对手。

对于企业是不是需要首席人工智能官(CAIO),这个角色与数据科学家和CIO有着怎样的关系,专家们莫衷一是。反对这个角色的理由是,人们不想设立专注于技术的高管岗位。按这种观点,人工智能只是一种工具而已;雇用这个级别的高管仅仅为了实施人工智能,这就跟雇用高管仅仅为了实施其他工具一样没有必要。不过,现实显示,人工智能将比PC革命以来的任何技术更决定大多数行业的赢家和输家。

Teradata的一项调查显示,人工智能技术需要CAIO。目前,企业高层依靠首席信息官(CIO)、首席技术官(CTO)等现有技术管理层把控AI技术普及与战略方向。他们认为,AI技术的未来与企业为业务实践制定战略息息相关,因此企业需要CAIO在企业各部门间进行协调并授权实施。目前,CIO(47%)与CTO(43%)负责管理AI技术。62%的受访者表示,他们计划设立CAIO专门职位,未来专门负责管理AI技术。

在现实中,企业目前每投资AI技术1美元,预计未来五年将获得1.99美元的投资回报,未来十年将获得2.87美元的投资回报。受AI技术影响最大的行业包括IT、技术与电信(占59%)、商业与专业服务(占43%)、消费者服务(占32%)、金融服务(占32%)以及制造和生产(占31%)。

“人工智能”不是电影中的怪兽

“人工智能”这个术语已发生了演变,不再指强人工智能(AGI) 。AGI寻求“真正的”智能,是为模仿生物智能而设计的。每年夏季你在电影中经常看到AGI奴役人類或坠入爱河。如今,“人工智能”是一个总括性术语,包括更实用、更唾手可得的技术。

机器学习、深度学习平台、自然语言处理、自然语言生成、虚拟代理、语音识别、硬件集成人工智能、决策管理以及最终的大数据和分析,它们是整个“人工智能生态圈”的一部分,也是颇具竞争力的企业战略必不可少的。

无论领导者有没有意识到,每个企业都是一家数据公司。亚马逊一开始是家在线图书零售商,制定了大力投入于技术的战略。它致力于“数据优先”这一理念,因而得以成为人工智能领域最大的创新者之一。这让亚马逊得以展开有力的竞争,并最终颠覆从云基础设施、电子商务店铺,到流媒体和杂货零售及批发的众多市场。在20世纪80年代的商学院眼里,亚马逊也许像是一家联合大企业。它其实是一种新型商业平台,表明你可以在一家学习型组织上开展众多业务。

这里的经验教训是,再也没有哪种业务是稳当的。由于这个人工智能生态圈,竞争对手可能从任何地方杀出来,甚至是以互联网不允许的方式出现。人工智能还有前所未有的潜力来推动“赢家通吃”的颠覆,这意味着简单地仿效或跟随领头羊就跟无所事事一样危险。你会在意第二和第三喜欢的在线图书零售商是谁吗?

人工智能需要重新思考关键的业务流程,这是技术促进业务变革。人工智能很复杂、技术性很强,随着日趋成熟,它会发生显著的变化。但人工智能不是技术人员开发好后交付给业务部门的东西。人工智能技术界缺少能将技术和业务有机结合起来的人员。

CAIO不是数据科学家,也不是CIO

数据科学家可以帮助发挥巨大潜力,但是需要CAIO来确保这个愿景得到认可和接受。企业专门设立高管岗位致力于宣扬人工智能的潜力,这非常重要。

CAIO的时间应该花在寻找机会上,好让公司得以充分享用人工智能方面的进步。为了履行这个角色,CAIO将不得不与CIO、CTO和各部门业务领导密切配合。

未来的赢家不仅仅充分利用人工智能来解决现有的业务问题。人工智能需要最终成为战斗号,鼓励重新思考整个公司业务。CAIO需要成为真正的变革推动者,并在战略方面为领导层出谋划策。

与其他变革时刻一样,聘用CAIO会颠覆一家公司的领导班子,一些CIO担心其地盘受到威胁,或者自己错失重大机会。但很少有CIO告诉我他们的工作范围窄小,有大量的时间扑在更多项目上。

人工智能的发展日新月异,CIO们无法一路跟上最新进展,继续承担目前的责任,并发挥人工智能的潜力。人工智能还会对技术部门带来重大颠覆,所以外部视角大有帮助。而在今后几年,大多数CAIO都需要来自企业外部,这更增添组织的复杂性。

CAIO可能向人力资源雄厚、精通业务的CIO汇报,但前提是他要真正承诺颠覆这个业务驱动者。对CIO奖励庞大预算和庞大团队的企业面临重大的长期竞争风险。

相比创新型初创公司的战略,许多企业之所以能保持或增强市场地位,就是由于它们谨慎行事,有条不紊地逐步实施变革。之所以认真缓解风险,是由于企业风险更大了,可能危及有价值的业务。但人工智能可能会突然带来影响。这需要重新思考创新的方式,而这很可怕,也颇有风险。人工智能是一套技术,有望在比较短的时间内对大多数行业的赢家和输家重新洗牌。预计赢家将会是吸引和利用“人工智能生态圈”的最佳人才,并用他们顺利完成业务转型的公司。

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