當(dāng)算法開始定義商業(yè)世界的運行法則，那些率先完成人機共智進(jìn)化的企業(yè)，正在悄然構(gòu)筑新時代的競爭護(hù)城河。

文：中外管理傳媒 王爽

責(zé)任編輯：胸懷天下

管理解讀：劉百功（“中國造隱形冠軍”評選評委、中外管理傳媒利潤倍增中心學(xué)術(shù)主任、西南財經(jīng)大學(xué)西部商學(xué)院企業(yè)賦能增長研究中心執(zhí)行主任）

人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑各個行業(yè)。當(dāng)某電商平臺的推薦算法每11.6秒自我進(jìn)化一次，當(dāng)智能系統(tǒng)開始參與戰(zhàn)略決策，一場關(guān)于AI的無聲革命正在幾乎每個企業(yè)上演。AI的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，會為企業(yè)管理帶來的變革與機遇？

AI如何賦能決策？

中外管理傳媒：在AI輔助決策的場景下，如何確定管理者與算法各自的決策權(quán)重？是否需要開發(fā)新的決策機制？

劉百功：在企業(yè)決策機制方面，不同規(guī)模的企業(yè)存在顯著差異。小企業(yè)往往依賴決策者憑借個人經(jīng)驗“拍腦袋”做決定。大型企業(yè)通常有一定的決策流程，包括：首先收集數(shù)據(jù)，接著進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，之后制定公司目標(biāo)與決策標(biāo)準(zhǔn)，再尋找并篩選可行方案，隨后將各方案與決策標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比分析，從中選出最符合決策依據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)的方案，最后還要對選定方案的潛在風(fēng)險進(jìn)行評估。

隨著AI算法的發(fā)展與應(yīng)用，未來的決策模式將發(fā)生變革。AI能夠深度參與數(shù)據(jù)收集過程，協(xié)助制定決策標(biāo)準(zhǔn)，甚至可以輔助篩選方案、評估風(fēng)險。然而，決策目標(biāo)的確立是AI難以觸及的領(lǐng)域，因為人工智能無法理解和定義企業(yè)決策背后的核心目的與價值追求。因此，我認(rèn)為未來的決策趨勢，必然是人工智能與管理者理性決策的深度協(xié)作。就像普智咨詢提出的“AI加管理咨詢的雙螺旋”理念，強調(diào)的正是兩者協(xié)同合作，相互賦能，共同推動企業(yè)決策的優(yōu)化與升級。

中外管理傳媒：AI在決策領(lǐng)域，可能帶來哪些顛覆性創(chuàng)新？

劉百功：決策機制需因行業(yè)而異。

對于傳統(tǒng)行業(yè)而言，采用傳統(tǒng)決策方法并輔以AI技術(shù)作為輔助，基本能夠滿足決策需求。

但對于零售行業(yè)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)平臺型零售企業(yè)，情況則截然不同。這類企業(yè)需要依據(jù)消費者習(xí)慣的變化，以及競爭對手發(fā)布的信息，迅速做出即時決策。以某平臺公司的產(chǎn)品推薦機制為例，其推薦算法大約每11.6秒就會更新一次，這充分體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務(wù)面向C端客戶時，對決策時效性的極高要求——必須根據(jù)不同場景和數(shù)據(jù)情況，快速做出反應(yīng)。

目前，AI能夠在模擬環(huán)境中對決策的有效性進(jìn)行驗證。但值得注意的是，無論AI技術(shù)多么先進(jìn)，其模擬結(jié)果與現(xiàn)實場景之間始終存在差距。這是因為AI模型和算法所依據(jù)的變量，是基于過往經(jīng)驗提取的有限信息。但是，在實際場景中，企業(yè)面對的變量會不斷變化，且變量數(shù)量往往遠(yuǎn)超AI模擬時所涵蓋的范圍。特別是消費者習(xí)慣更迭、社會關(guān)系變動、競爭對手策略調(diào)整等因素，不僅數(shù)量龐大，而且具有極強的動態(tài)變化特性。

組織進(jìn)化的“暗戰(zhàn)”

中外管理傳媒：在推進(jìn)AI轉(zhuǎn)型過程中，如何處理“培養(yǎng)數(shù)據(jù)型人才”與“傳統(tǒng)員工轉(zhuǎn)型困境”之間的沖突？

劉百功：我認(rèn)為，傳統(tǒng)企業(yè)員工并不存在明顯困境。企業(yè)應(yīng)積極推動全體員工擁抱AI，鼓勵大家大膽使用。

首先，可以系統(tǒng)梳理現(xiàn)有的大模型及各類AI工具，分析其適配場景，明確哪些適用于人力資源部門、哪些適用于財務(wù)工作、哪些能助力生產(chǎn)管理，然后引導(dǎo)員工先行試用。在使用過程中，不斷總結(jié)經(jīng)驗，探索最高效的應(yīng)用模式，這是企業(yè)邁向AI應(yīng)用的關(guān)鍵第一步。

正如我常提及的，在充滿不確定性的環(huán)境下，需秉持三個原則：挖掘更多可能性，做出最優(yōu)決策，更重要的是付諸行動，以實踐探索未來，切忌只停留在理論層面，核心在于切實應(yīng)用。

在數(shù)據(jù)人才建設(shè)方面，單純依靠企業(yè)內(nèi)部從零基礎(chǔ)培養(yǎng)員工，不僅難度大，且耗時較長。因此，通過招聘引入專業(yè)人才，是更為可行的途徑。

然而，招聘具備算法、人工智能專業(yè)背景的人才存在雙重挑戰(zhàn)：其一，此類人才往往薪資要求較高；其二，他們可能對企業(yè)具體業(yè)務(wù)缺乏深入了解。因此，我建議傳統(tǒng)企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中需牢記，AI作為工具，必須與業(yè)務(wù)深度融合。企業(yè)應(yīng)將AI專業(yè)人才與熟悉業(yè)務(wù)流程的員工進(jìn)行搭配，組建協(xié)同工作小組，采用共創(chuàng)模式，共同參與決策制定，并聯(lián)合構(gòu)建運營管理的流程與制度體系，以此實現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的有機統(tǒng)一。

中外管理傳媒：當(dāng)AI系統(tǒng)開始承擔(dān)核心業(yè)務(wù)流程，例如智能客服等崗位，原有的員工績效考核體系需要進(jìn)行哪些維度的調(diào)整？是否需要引入人機協(xié)作效率指標(biāo)？

劉百功：原有的員工績效考核體系，可從多個維度分階段進(jìn)行重構(gòu)。

在引入人工智能和大模型的初期，員工是否主動使用這些技術(shù)，可作為一項考核指標(biāo)。為鼓勵員工積極應(yīng)用AI，可增設(shè)行為性考核指標(biāo)，例如員工使用AI工具的熟練程度、應(yīng)用頻率等，以此關(guān)注員工在技術(shù)應(yīng)用過程中的表現(xiàn)。隨著應(yīng)用的推進(jìn)，考核重點可逐步轉(zhuǎn)向使用后的工作效率提升情況及績效達(dá)成情況。歸根結(jié)底，企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)的實現(xiàn)程度仍是最為關(guān)鍵的考核標(biāo)準(zhǔn)。

此外，是否將人機協(xié)作效率納入考核，值得企業(yè)探討。

若以目標(biāo)為導(dǎo)向，采用結(jié)果性指標(biāo)進(jìn)行考核即可。只要員工能達(dá)成目標(biāo)，是否進(jìn)行人機協(xié)作無需特別考量。當(dāng)員工個人工作效率遠(yuǎn)超人工智能時，直接考核其工作效率即可。

若企業(yè)既看重成果，也重視過程中的付出，就需要引入引領(lǐng)性指標(biāo)或行為指標(biāo)，對員工在工作過程中的投入進(jìn)行評估。這種情況下，可將人機協(xié)作效率，納入考核體系。

中外管理傳媒：企業(yè)為適應(yīng)AI快速迭代的需求，而進(jìn)行的管理變革，會帶來哪些隱性成本？又該如何應(yīng)對？

劉百功：組織變革往往伴隨著一系列隱性成本。在我看來，首要的隱性成本便是學(xué)習(xí)成本。企業(yè)全員需要經(jīng)歷一個學(xué)習(xí)過程，去掌握人工智能與業(yè)務(wù)協(xié)同的方法。此外，員工對變革的抗拒也是不容忽視的隱性成本，部分員工因改變工作習(xí)慣存在困難，往往不愿采用新的工作方法。

面對這一問題，我通常推薦采用“福格模型”來解決。該模型強調(diào)通過三方面舉措推動員工積極參與變革：一是培養(yǎng)員工適應(yīng)變革所需的能力；二是激發(fā)員工主動改變的內(nèi)在動力；三是為員工創(chuàng)造良好的工作環(huán)境。

以普智咨詢幫助企業(yè)進(jìn)行AI大模型本地化部署為例。完成本地化部署后，員工無需擔(dān)憂自身想法和工作成果被網(wǎng)絡(luò)泄露。這便是通過環(huán)境機制提供的保障，為員工消除顧慮，助力組織變革順利推進(jìn)的典型體現(xiàn)。

如何打贏數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭？

中外管理傳媒：當(dāng)企業(yè)嘗試整合銷售、供應(yīng)鏈等跨部門數(shù)據(jù)時，遇到的最大制度性障礙是什么？該怎樣破除企業(yè)常見的“數(shù)據(jù)孤島”難題？

劉百功：我認(rèn)為，數(shù)據(jù)維度和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一是當(dāng)前企業(yè)，特別是傳統(tǒng)企業(yè)面臨的最大障礙。在傳統(tǒng)企業(yè)中，各部門普遍存在數(shù)據(jù)管理問題。以往，數(shù)據(jù)的衡量維度、標(biāo)準(zhǔn)以及時效性等方面缺乏有效的協(xié)同。因此，若要運用人工智能技術(shù)，首要任務(wù)是梳理清楚業(yè)務(wù)流程，在此基礎(chǔ)上，將業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，促使各部門能夠在統(tǒng)一的維度下開展數(shù)據(jù)收集工作。

企業(yè)的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象十分明顯，若繼續(xù)沿用人工填報報表的傳統(tǒng)方式，很難打破這一局面。但當(dāng)數(shù)據(jù)維度和標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn)統(tǒng)一后，借助人工智能技術(shù)，就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的即時在線化，讓數(shù)據(jù)隨時可獲取、可調(diào)用。如此一來，各個數(shù)據(jù)端口得以打通，數(shù)據(jù)孤島問題也就有望得到解決。

中外管理傳媒：面對快速演進(jìn)的AI技術(shù)，企業(yè)應(yīng)建立怎樣的技術(shù)路線圖評審制度，以避免過早綁定特定技術(shù)架構(gòu)，導(dǎo)致企業(yè)難以掉頭？

劉百功：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域，國家已出臺專門的技術(shù)路線指導(dǎo)意見。在人工智能方面，目前可參考?xì)W盟等國外的相關(guān)指標(biāo)。隨著發(fā)展，國內(nèi)各行業(yè)也將陸續(xù)推出相應(yīng)指標(biāo)。

企業(yè)在推進(jìn)相關(guān)工作時，可以綜合參考三個層面的標(biāo)準(zhǔn)：一是國家標(biāo)準(zhǔn)，二是國外權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)，三是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。企業(yè)可以在此基礎(chǔ)上，結(jié)合自身實際，制定具有針對性的發(fā)展路線圖。無論是依據(jù)哪種標(biāo)準(zhǔn)，都要緊密圍繞企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)與業(yè)務(wù)發(fā)展路徑，規(guī)劃AI落地實施的具體路徑。

當(dāng)前AI技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢，恰似互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展初期階段。軟件的優(yōu)勢在于其具備靈活調(diào)整的特性，能夠有效規(guī)避企業(yè)在后續(xù)發(fā)展階段面臨轉(zhuǎn)型困難的問題。此外，企業(yè)還可依托成熟的平臺，例如阿里云等專業(yè)AI平臺開展業(yè)務(wù)。基于此類平臺進(jìn)行開發(fā)，一方面可避免前期過高的成本投入；另一方面，這些大型平臺會依據(jù)時代發(fā)展趨勢及業(yè)務(wù)實際需求，對底層架構(gòu)予以持續(xù)的重構(gòu)與優(yōu)化。對于眾多中小企業(yè)來說，借助這些平臺能夠顯著降低成本與費用支出。