文章來源丨麥肯錫公司：Yuval Atsmon，慎思行采編翻譯
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人工智能工具可以幫助管理人員避免決策中的偏差，從海量數(shù)據(jù)中獲取洞察力，并更快地做出戰(zhàn)略選擇。而這僅僅是個開始。
機(jī)器可以自動制定戰(zhàn)略嗎？簡而言之，不能。但是，在戰(zhàn)略家工作的許多方面，人工智能和高級分析工具已經(jīng)可以帶來巨大的價值。在本文中被訪者解釋了人工智能是如何改變戰(zhàn)略的，以及即將發(fā)生的事。
人工智能在戰(zhàn)略方面意味著什么？
Yuval Atsmon：當(dāng)人們談?wù)撊斯ぶ悄軙r，他們會把與分析、自動化和數(shù)據(jù)分析有關(guān)的一切都包括在內(nèi)。馬文·明斯基（Marvin Minsky）是20世紀(jì)60年代人工智能研究的先驅(qū)，他曾說人工智能是一個“手提箱詞”——你可以把任何你想要的東西塞進(jìn)這個詞里，現(xiàn)在似乎仍然如此。我們對此感到滿意，因?yàn)槲覀冋J(rèn)為公司應(yīng)該使用傳統(tǒng)分析的所有功能，同時提高戰(zhàn)略的自動化程度，從而騰出管理或分析師的時間，并逐步引入可以增強(qiáng)人類思維的工具。
人工智能已被許多業(yè)務(wù)職能部門所接受，但戰(zhàn)略似乎在很大程度上對其魅力免疫。您認(rèn)為這是為什么？
Yuval Atsmon：你說得對，人工智能的應(yīng)用非常有限。在我們關(guān)于人工智能使用情況的調(diào)查中，只有7%的受訪者表示他們在戰(zhàn)略甚至財務(wù)規(guī)劃中使用了人工智能，而在營銷、供應(yīng)鏈和服務(wù)運(yùn)營等領(lǐng)域，這一比例達(dá)到了25%或30%。采用滯后的一個原因是，戰(zhàn)略是最具綜合性的概念實(shí)踐之一。當(dāng)企業(yè)高管考慮戰(zhàn)略自動化時，很多人都把眼光放得太遠(yuǎn)——人工智能的能力將代替企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者決定什么是正確的戰(zhàn)略。他們錯失了將人工智能應(yīng)用于戰(zhàn)略構(gòu)建的機(jī)會，而這可能顯著改善結(jié)果。
我喜歡用虛擬助手來打比方。我們中的許多人都使用Alexa或Siri，但很少有人使用這些工具來做更多的事情，而不僅僅是口述短信或關(guān)燈。在更復(fù)雜的應(yīng)用中，我們對技術(shù)理解上下文的能力感到不放心。戰(zhàn)略領(lǐng)域的人工智能也是如此：人工智能很難了解高管所知道的一切，但它可以幫助高管完成某些任務(wù)。
我們談到了人工智能發(fā)展的六個階段。
最早的階段是簡單分析，我們稱之為描述性智能。公司使用儀表盤進(jìn)行競爭分析，或研究自動更新的不同業(yè)務(wù)部門的績效。有些具有交互功能，可用于完善和測試。
第二個層次是診斷智能，即回顧業(yè)務(wù)，了解業(yè)績的根本原因和驅(qū)動因素的能力。之后的層次是預(yù)測智能：能夠根據(jù)過去的發(fā)展勢頭以及市場上的信號，預(yù)測未來的某些情景或選項(xiàng)以及事物的價值。診斷和預(yù)測都是人工智能目前可以大大改進(jìn)的領(lǐng)域。這些工具可以增強(qiáng)管理人員的分析能力，并成為您發(fā)展能力的領(lǐng)域。例如，在診斷智能方面，你可以將你的投資組合分成幾個部分，以更精細(xì)的方式了解市場表現(xiàn)的來源，而且這種方式比分析師更具有連續(xù)性。你可以在一個小時內(nèi)嘗試20種不同的方法，而不是部署100名分析師來解決問題。
預(yù)測性人工智能的難度和風(fēng)險都更大。高管不應(yīng)完全依賴預(yù)測性人工智能，但它提供了另一種系統(tǒng)的視角。由于戰(zhàn)略決策會產(chǎn)生重大影響，因此一個關(guān)鍵的考慮因素就是要透明地使用人工智能，即了解它為什么會做出某種預(yù)測，以及它根據(jù)哪些信息做出了哪些推斷。然后你可以評估你是否相信這個預(yù)測。你甚至可以使用人工智能來跟蹤預(yù)測假設(shè)的演變。
這些是目前可用的級別。接下來的三個層次還需要時間來發(fā)展。有一些早期的例子表明，人工智能會根據(jù)分析結(jié)果為高管提供建議，供其考慮采取創(chuàng)造價值的行動。在此基礎(chǔ)上，你可以將某些決策權(quán)下放給人工智能，并對其進(jìn)行約束和監(jiān)督。最終，人工智能可以完全自主地進(jìn)行分析和決策，而無需與人類互動。
在目前的先進(jìn)水平上，什么樣的企業(yè)或行業(yè)可以從擁抱人工智能中獲得最大收益？
Yuval Atsmon：每家企業(yè)都可能有機(jī)會比現(xiàn)在更多地使用人工智能。首先要看的是數(shù)據(jù)的可用性。你是否有可以以系統(tǒng)的方式組織的績效數(shù)據(jù)？那些擁有深入到業(yè)務(wù)線、SKU、庫存和原材料的組合數(shù)據(jù)的公司，最有機(jī)會利用機(jī)器獲得人類無法獲得的細(xì)粒度洞察力。
那些戰(zhàn)略依賴于少數(shù)重大決策和有限數(shù)據(jù)的公司從人工智能中獲得的收益會更少。同樣，與那些擁有可控和系統(tǒng)化投資組合的公司相比，那些面臨較大波動性和易受外部事件影響的公司獲益會更少，盡管它們可以利用人工智能來更好地預(yù)測這些外部事件，并確定哪些是它們可以控制的，哪些是它們無法控制的。
第三，決策速度很重要。大多數(shù)公司每三到五年制定一次戰(zhàn)略，然后成為年度預(yù)算。如果以這種方式考慮戰(zhàn)略，那么人工智能的作用就相對有限，只能加快作為戰(zhàn)略輸入的分析。不過，有些公司會定期重新審視他們基于對世界的假設(shè)而做出的重大決策，而這些假設(shè)后來可能發(fā)生了變化，影響了各項(xiàng)舉措的預(yù)計投資回報率。這種變化會影響到如何部署人才和管理時間，如何花錢和如何集中銷售工作，而人工智能在這方面可以發(fā)揮寶貴的指導(dǎo)作用。當(dāng)你能在接近部署資源的時間做出決策時，AI的價值就更大了，因?yàn)槿斯ぶ悄軙l(fā)出信號，表明你之前的假設(shè)與制定計劃時相比發(fā)生了變化。
您能否舉例說明一些公司如何利用人工智能來應(yīng)對具體的戰(zhàn)略挑戰(zhàn)？
Yuval Atsmon：無獨(dú)有偶，一些最具創(chuàng)新性人工智能用戶都是人工智能和數(shù)字原生公司。其中一些公司已經(jīng)從人工智能中獲得了巨大收益，并在其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域得到了更多應(yīng)用。一家移動運(yùn)營商根據(jù)其觀察到的市場定價模式調(diào)整其財務(wù)規(guī)劃。該公司的業(yè)務(wù)對需求的靈活性相對較高，但對供應(yīng)的靈活性較低，因此該公司利用人工智能，在價格動態(tài)趨勢影響盈利能力或需求上升時，不斷發(fā)出反饋信號。這使公司能夠迅速做出反應(yīng)，創(chuàng)造更多的產(chǎn)能，因?yàn)楣镜挠芰Ρ３止┬杵胶夥浅Ｃ舾小?/p>
鑒于當(dāng)今事物變化如此之快，人工智能似乎更像是一種戰(zhàn)術(shù)工具，而不是戰(zhàn)略工具，為戰(zhàn)略的孤立要素提供時效性輸入？
Yuval Atsmon：你把戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)區(qū)分開來，這很有意思。當(dāng)然，每一個決策都可以分解成更小的決策，而如今人工智能在戰(zhàn)略中可以負(fù)擔(dān)得起的地方就是戰(zhàn)略的構(gòu)建模塊。這可能會讓人覺得是戰(zhàn)術(shù)性的，但它可以帶來巨大的差異。例如，世界領(lǐng)先的投資公司之一已經(jīng)開始使用人工智能掃描某些模式，而不是直接掃描單個公司。人工智能會尋找消費(fèi)者的移動使用情況，這表明一家公司的技術(shù)正在迅速普及。讓公司有機(jī)會搶先投資該公司。這為他們創(chuàng)造了重要的戰(zhàn)略優(yōu)勢，盡管該工具本身可能相對來說是戰(zhàn)術(shù)性的。
麥肯錫撰寫了大量關(guān)于認(rèn)知偏差和社會動態(tài)的文章，這些因素可能會影響決策。人工智能能幫助應(yīng)對這些挑戰(zhàn)嗎？
Yuval Atsmon：當(dāng)我們與企業(yè)高管討論在戰(zhàn)略制定中使用人工智能時，他們的第一反應(yīng)是：“這些真的是重大決策；如果人工智能弄錯了怎么辦？”第一個答案是，人類也會出錯，而且錯得很離譜。阿莫斯·特沃斯基、丹尼爾·卡尼曼和其他人已經(jīng)證明，其中一些錯誤是系統(tǒng)性的、可觀察的和可預(yù)測的。人工智能能做的第一件事就是發(fā)現(xiàn)可能產(chǎn)生偏見的情況。例如，想象一下，人工智能正在監(jiān)聽一場戰(zhàn)略會議，首席執(zhí)行官在會上提出了一些建議，每個人都說“贊成”，而沒有進(jìn)行辯論和討論。人工智能可以告訴大家：“我們這里可能有“向日葵偏見”，這可能會引發(fā)更多的對話，并提醒首席執(zhí)行官，鼓勵一些異議是符合他們自身利益的。
我們還經(jīng)?？吹酱_認(rèn)偏差，即人們的分析側(cè)重于證明他們已經(jīng)想做的事情是明智的，而不是尋找基于事實(shí)的現(xiàn)實(shí)。讓人工智能進(jìn)行不以滿足老板為目的的默認(rèn)分析是非常有用的，然后團(tuán)隊(duì)可以嘗試?yán)斫鉃槭裁催@與管理假設(shè)不同，從而引發(fā)更豐富的辯論。
就社會動態(tài)而言，代理問題會造成利益沖突。每個業(yè)務(wù)單位的領(lǐng)導(dǎo)都認(rèn)為自己的業(yè)務(wù)單位應(yīng)該獲得最多的資源，并能帶來最大的價值，或者至少他們認(rèn)為自己應(yīng)該為自己的業(yè)務(wù)辯護(hù)。人工智能提供了一種基于系統(tǒng)數(shù)據(jù)的中立方式來管理這些辯論。它對擁有決策權(quán)的高管也很有用，因?yàn)槲覀兌贾?，短期壓力和需要做出季度和年度?shù)據(jù)，導(dǎo)致人們在12月31日做出的決定與1月1日或10月1日做出的決定不同。就像尤利西斯和海妖的故事一樣，你可以利用人工智能來提醒你，你想要的東西在三個月前就已經(jīng)不同了。首席執(zhí)行官仍在做決定；人工智能可以提供額外的提示。
就像您有一個Spock（連續(xù)劇《星際迷航》的主角），他是冷靜的、純粹的分析者。
對《星際迷航》迷來說，這個比喻還不錯。
您在策略方面有沒有最喜歡的人工智能應(yīng)用？
Yuval Atsmon：我在資源分配方面做了很多工作，其中一個挑戰(zhàn)，我們稱之為曲棍球現(xiàn)象，就是高管們總是對將要發(fā)生的事情過于樂觀。
他們知道，資源分配不可避免地取決于你對未來的看法，而不一定取決于過去的表現(xiàn)。人工智能可以從默認(rèn)的動量情況開始提供客觀的表現(xiàn)預(yù)測：基于過去發(fā)生的一切以及一些關(guān)于未來的指標(biāo)，如果我們什么都不做，業(yè)績的預(yù)測會是什么？這是在我們說“但我要雇用這些人，開發(fā)新產(chǎn)品，改進(jìn)營銷”之前，每個高管都認(rèn)為這些事情會幫助他們相對于過去超額完成任務(wù)。人工智能可以以Spock式的冷酷方式計算出中性動量情況，從而改變資源分配討論的動態(tài)。這是目前可以獲得的一種預(yù)測性智能，雖然它并不意味著是決定性的，但它為更好的決策提供了基礎(chǔ)。
您是否認(rèn)為獲得技術(shù)人才是在戰(zhàn)略中采用人工智能的障礙之一，尤其是在大公司？
Yuval Atsmon：我想?yún)^(qū)分一下。如果你指的是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)人才或構(gòu)建數(shù)字工具的軟件工程師，那么他們肯定不容易獲得。不過，企業(yè)可以越來越多地使用提供人工智能工具的平臺，而且對人才的要求也更低。而且，這一戰(zhàn)略領(lǐng)域令人興奮——它是最前沿的領(lǐng)域，因此獲得技術(shù)人才可能比制造工作更容易。
具有諷刺意味的是，更大的挑戰(zhàn)在于尋找戰(zhàn)略家或具有業(yè)務(wù)專長的人員為這項(xiàng)工作做出貢獻(xiàn)。如果沒有了解客戶體驗(yàn)和目標(biāo)的人的參與，人工智能將無法解決戰(zhàn)略問題。那些最了解情況的人，比如高級管理人員，沒有時間擔(dān)任人工智能團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品經(jīng)理。一個更大的制約因素是，在某些情況下，你要求人們參與到一項(xiàng)可能會讓他們的工作變得不那么重要的計劃中來。將人工智能融入現(xiàn)有工作可能會有很多機(jī)會，但這是企業(yè)需要反思的問題。最好的辦法可能是創(chuàng)建一個數(shù)字工廠，由不同的團(tuán)隊(duì)在高級利益相關(guān)者的監(jiān)督下測試和構(gòu)建人工智能應(yīng)用。
您認(rèn)為這種對工作保障和人工智能將使戰(zhàn)略自動化的擔(dān)憂現(xiàn)實(shí)嗎？
Yuval Atsmon：人工智能是否會取代人類的判斷力，讓人類失業(yè)，這個問題很大，我想留給其他專家來回答。
與此相關(guān)的問題是更短期的自動化。由于其復(fù)雜性，戰(zhàn)略將是較晚受到自動化影響的領(lǐng)域之一，但我們在許多其他領(lǐng)域也看到了這一點(diǎn)。不過，兩百多年來的趨勢是，自動化創(chuàng)造了新的工作崗位，盡管這些崗位需要不同的技能。這并不能消除一些人對機(jī)器暴露他們的錯誤或比他們做得更好的恐懼。
我們最近發(fā)表了一篇關(guān)于動蕩時代的戰(zhàn)略勇氣的文章，談到了企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者需要發(fā)展的三種優(yōu)勢。其中之一就是洞察力優(yōu)勢。您認(rèn)為人工智能在提供專有洞察力優(yōu)勢方面能發(fā)揮作用嗎？
Yuval Atsmon：大多數(shù)戰(zhàn)略家面臨的挑戰(zhàn)之一是我們所處世界的復(fù)雜性——未知數(shù)之多、信息超載。從某種程度上說，人工智能似乎會帶來另一層復(fù)雜性。實(shí)際上，它可以成為一把鋒利的刀子，切開一些雜亂無章的東西。問題是，人工智能是否能簡化我的生活，讓我更輕松地獲得更敏銳、更及時的洞察力？
您長期從事戰(zhàn)略工作。是什么激發(fā)了您探索戰(zhàn)略與新技術(shù)？
Yuval Atsmon：我一直對看似不可能的事物的界限感到好奇?？苹眯≌f家阿瑟·克拉克的第二定律是，要發(fā)現(xiàn)可能的極限，你必須越過它們，進(jìn)入不可能的境界，我發(fā)現(xiàn)這在這個領(lǐng)域特別有吸引力。
人工智能在戰(zhàn)略領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級階段，但對公司和行業(yè)來說可能會產(chǎn)生重大影響。對于高層管理者來說，除了組建頂級團(tuán)隊(duì)，戰(zhàn)略決策是影響業(yè)務(wù)的最大途徑，令人驚訝的是，如今這一過程中利用的技術(shù)如此之少?？梢韵胂?，競爭優(yōu)勢將越來越多地體現(xiàn)在擁有懂得如何很好地應(yīng)用人工智能的高管身上。在某些領(lǐng)域，比如投資，這種情況已經(jīng)出現(xiàn)，而收益的差異可能是驚人的。我發(fā)現(xiàn)，幫助公司成為這種演變的一部分非常激動人心。
編輯 | Jinya
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