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人工智能如何给企业带来实际价值

2017-11-15 Jacques Bughin AI前线


作者|Jacques Bughin 等
译者|张斌
编辑|Emily
刚涉足人工智能领域的公司可以学习那些早期已经投资几十亿而现在开始大规模获利的企业。

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经过几十年不切实际的承诺和悲观、失望,人工智能(AI)终于开始给早期应用的公司带来实际收益。数字化前沿零售商利用人工智能装置机器人管理仓库——甚至在库存降低时自动下单进货。公共事业采用人工智能预测电力需求。汽车制造商把人工智能技术应用在无人驾驶汽车上。

各行业发展融合推动了新一轮人工智能发展的浪潮。计算机行业不断发展,算法和人工智能模型愈加复杂,然而可能最重要的是,当前世界生产了人工智能以前根本无法想象的巨量驱动燃料——数据。每天通过网络设备,从网页浏览器到涡轮发动机传感器,可以收集到数千兆字节的数据。这些发展释放出来的创业活动吸引的投资是 2016 年的三倍——260 亿到 390 亿美元之间——正如三年前一样。大部分投资人工智能的公司是内部研发投入巨大、现金充足的数字原生企业,如亚马逊、百度和谷歌等。

所有投资当中,科技行业以外的人工智能应用处在一个早期试验阶段。只有极少数企业规模化应用。麦肯锡全球研究所研讨报告《人工智能:下一个数字前沿?》,调研了全球超过 3,000 家有人工智能意识的企业。我们发现早期应用人工智能的企业更加接近数字前沿,且处在行业内大企业行列,把人工智能应用在整个技术团队上,应用在价值链核心部分,应用在降成本、提效益上,用来给领导决策提供全力支撑。尚未大规模应用或者未在商业核心部分应用人工智能技术的企业对人工智能的商业成功和在人工智能投入上的回报缺乏自信。

然而,早期证据已经显示了人工智能的商业成功。人工智能可以给那些把它应用在整个运营和核心部门的企业带来实质收益。调查发现,早期结合强大的数字能力和超前的发展战略,应用人工智能的企业创造了更高的利润,且在接下来的三年将拉大与其他企业的绩效差距。

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访问技术和创新页面:

https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/technology-and-innovation

这一应用模式加大了早期数字化应用者和未应用者之间的差距。麦肯锡工业数字化指数中的顶尖领域,如高科技和电讯或者金融服务行业都是人工智能应用的领头羊,同时他们还有人工智能领域宏大的投资计划。他们把各种技术应用在不同功能上,或者在商业核心上采用人工智能。比如汽车制造商,采用人工智能优化操作同时用来开发无人驾驶汽车,而金融服务企业则在客户体验功能使用人工智能。随着这些企业扩大人工智能的应用范围同时获取更多的数据。后来者将会发现很难望其项背。

归功于人工智能,零售商在购物者采购前就能知道他们想要的

人工智能可以让智能电网更加智能,从而降低公共事业单位增加电站数量的需要

人工智能在医疗领域:更快速的诊断,更好的治疗计划,优化的医疗保险

政府也必须走在变革的前沿,采用立法确保公正而不是阻碍创新,提前确定那些很可能被自动化取代的工作岗位并确保那些因为人工智能自动化生活受到威胁的人可以接受再培训。这些人需要掌握和机器一起工作的技能而不是与机器竞争。

用人工智能来武装大脑,阅读这篇文章

人工智能的未来是开创性的,但是很可能不会平等共享。根据我们的全球洞察,2016 年美国公司吸收了外部向人工智能投资的 66%;中国以 17% 位居第二,且增长迅速。中美两国都已构建人工智能“生态系统”——企业家、金融家和人工智能使用者的集群——并在过去 18 个月发布了人工智能领域国家战略计划,其中一些方案有几十亿美元的人工智能基金赞助。韩国和英国也发布了类似的战略计划。其它想要在人工智能领域扮演重要角色的国家,明智之举是向这些前沿国家学习。

大量收益等待被获取。对很多企业来说,这意味着要加快数字化转型过程。企业在人工智能领域无法跨越式地让数字基础正确。企业应当获取正确的数字化资产和合适的技能来有效应用人工智能。下载本文观点依据的讨论文章,人工智能:下一个数字前沿?(PDF-3MB)。


关于作者



Jacques Bughin,麦肯锡全球研究所主任, Michael Chui,麦肯锡全球研究所合伙人,Tera Allas,麦肯锡全球研究所客座人员,埃里克·哈曾,麦肯锡巴黎办公室高级合伙人,斯里·拉马斯瓦米,华盛顿特区合伙人,皮特·达斯特拉姆和尼古拉斯·亨克,麦肯锡伦敦办公室高级合伙人,莫妮卡·特伦奇,麦肯锡顾问。

查看英文原文:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/how-artificial-intelligence-can-deliver-real-value-to-companies

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