美國(guó)經(jīng)歷了該國(guó)歷史上持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)的牛市，十多年來(lái)，市場(chǎng)、初創(chuàng)企業(yè)和企業(yè)創(chuàng)新與擴(kuò)張蓬勃發(fā)展。但是現(xiàn)在我們似乎已經(jīng)進(jìn)入了初冬，市場(chǎng)受到了新冠肺炎疫情的影響，包括美國(guó)和歐洲的汽車、零售和科技公司在內(nèi)的大公司紛紛宣布大規(guī)模裁員。

甚至在新冠肺炎疫情相關(guān)的影響出現(xiàn)之前，我與公司及其顧問(wèn)的談話就顯示，更多的公司在談?wù)摰氖侵亟M和削減資本支出，而不是擴(kuò)張。一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家已經(jīng)將2020年經(jīng)濟(jì)衰退的可能性提高到50%或更高?，F(xiàn)在說(shuō)經(jīng)濟(jì)衰退還為時(shí)過(guò)早，當(dāng)然，我希望這種經(jīng)濟(jì)緊縮只是短暫的。然而，對(duì)于任何一家公司來(lái)說(shuō)，做好應(yīng)對(duì)即將出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)烏云的準(zhǔn)備顯然都是明智的。

這就引出了在經(jīng)濟(jì)低迷時(shí)期人工智能（AI）項(xiàng)目的命運(yùn)。我沒(méi)有預(yù)料會(huì)出現(xiàn)一個(gè)“人工智能寒冬”——人工智能初創(chuàng)企業(yè)和創(chuàng)新的大幅減少——來(lái)應(yīng)對(duì)一個(gè)經(jīng)濟(jì)寒冬。人工智能是過(guò)去十年最重要的新技術(shù)，它是數(shù)據(jù)和分析興起后的延伸，這種趨勢(shì)持續(xù)的時(shí)間甚至更長(zhǎng)。數(shù)據(jù)的量以及通過(guò)分析和人工智能來(lái)理解數(shù)據(jù)的需求將繼續(xù)增長(zhǎng)。不過(guò)，我確實(shí)預(yù)計(jì)未來(lái)幾年人工智能的關(guān)注點(diǎn)將發(fā)生變化，而且我已經(jīng)開(kāi)始看到這種變化的結(jié)果了。

人工智能重心的轉(zhuǎn)移

迄今為止，許多公司的人工智能的主要關(guān)注點(diǎn)都是創(chuàng)新和探索?！獛缀醯搅艘粋€(gè)錯(cuò)誤的地步。公司想要了解這項(xiàng)技術(shù)以及它是否適合他們的戰(zhàn)略和流程，所以他們啟動(dòng)了許多試驗(yàn)和概念驗(yàn)證。相對(duì)而言，很少有這樣的產(chǎn)品可以成為人工智能的生產(chǎn)部署，這意味著它們沒(méi)有帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。就人工智能的目標(biāo)而言，在我?guī)椭治龅囊豁?xiàng)大型公司調(diào)查中，許多受訪者報(bào)告了創(chuàng)新導(dǎo)向的目標(biāo)，如“增強(qiáng)現(xiàn)有產(chǎn)品”（44%，最常見(jiàn)的回答）、“讓自由工作者更有創(chuàng)造力”（31%）、創(chuàng)建新產(chǎn)品（27%）、學(xué)習(xí)和應(yīng)用稀缺知識(shí)（27%）和“追求新市場(chǎng)（24%）。

然而，經(jīng)濟(jì)狀況的變化可能會(huì)降低人工智能投資的增長(zhǎng)水平，并改變它們的重點(diǎn)。2020年1月，NewVantage Partners對(duì)美國(guó)大型企業(yè)進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，與2019年的調(diào)查相比，這項(xiàng)調(diào)查出現(xiàn)了重大變化。當(dāng)被問(wèn)及投資人工智能和大數(shù)據(jù)的步伐是否在加快時(shí)，在2019年有92%的人回答“是”，但在2020年只有52%的人回答“是”。

就目標(biāo)而言，似乎內(nèi)部和外部業(yè)務(wù)改進(jìn)將比以創(chuàng)新為導(dǎo)向的項(xiàng)目更受關(guān)注。勞動(dòng)自動(dòng)化可能會(huì)增加，并成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。在2017年和2018年的“認(rèn)知狀態(tài)（State of Cognitive）”調(diào)查中，“通過(guò)自動(dòng)化減少員工人數(shù)”是排名最低的目標(biāo)，分別為22%和24%。我咨詢過(guò)或研究過(guò)的公司幾乎總是說(shuō)，他們計(jì)劃把自動(dòng)化解放出來(lái)的員工重新安排到其他任務(wù)和工作中去。據(jù)我所知，迄今為止，因人工智能和自動(dòng)化技術(shù)而失去的工作機(jī)會(huì)的例子并不多。

但即便是在2018年的調(diào)查中，受訪者也一致認(rèn)為，“為了削減成本，我的公司希望利用認(rèn)知/人工智能來(lái)更多的實(shí)現(xiàn)工作自動(dòng)化?！钡侥壳盀橹?，這種情緒只在匿名調(diào)查和秘密交談中得到關(guān)注，但在以緊縮為特征的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，這種情緒可能會(huì)變得更加突出。然而，這對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)說(shuō)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題：為了成功地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化解決方案，他們經(jīng)常需要一線工作人員的合作和任務(wù)知識(shí)。但是，如果員工懷疑他們自己的工作正面臨風(fēng)險(xiǎn)，那么他們的工作熱情和合作意識(shí)肯定也會(huì)受到影響。這類擔(dān)憂很可能出現(xiàn)在涉及機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化（RPA）等面向自動(dòng)化技術(shù)的大型項(xiàng)目中。

科技致能再造（Technology-Enabled Reengineering）的回歸？

上世紀(jì)90年代初，企業(yè)面臨著經(jīng)濟(jì)衰退和來(lái)自全球競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的挑戰(zhàn)，尤其是在日本。當(dāng)時(shí)我發(fā)表了一篇文章，后來(lái)又出版了一本書，認(rèn)為企業(yè)需要利用信息技術(shù)重新設(shè)計(jì)端到端業(yè)務(wù)流程（例如“訂單到現(xiàn)金”或“采購(gòu)到付款”），并以徹底改進(jìn)為目標(biāo)。其他作家（我很自豪地說(shuō)）稍晚一點(diǎn)也提出了類似的觀點(diǎn)，業(yè)務(wù)流程再造運(yùn)動(dòng)成為90年代前5年的特征。那個(gè)時(shí)期的創(chuàng)新技術(shù)是企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）系統(tǒng)，后來(lái)是互聯(lián)網(wǎng)。

我在本世紀(jì)20年代初就看到了類似的情況。經(jīng)濟(jì)充滿挑戰(zhàn)，來(lái)自國(guó)外（尤其是中國(guó)）的競(jìng)爭(zhēng)正在迅速增長(zhǎng)，而且有新技術(shù)可以驅(qū)動(dòng)新的經(jīng)營(yíng)方式。如今，促成變革的主要技術(shù)是AI，包括RPA和其他自動(dòng)化技術(shù)，以及揭示工作如何完成的過(guò)程挖掘。

在新一輪的流程再造中，企業(yè)可以借助流程挖掘來(lái)識(shí)別最需要幫助的端到端流程，記錄和衡量其當(dāng)前的流程和性能，考慮各種形式的人工智能如何產(chǎn)生性能更好的流程，并確定基于人機(jī)任務(wù)的新組合。這些步驟也可以采用較小的過(guò)程改進(jìn)方法，如六西格瑪（Six Sigma）和RPA等工具。實(shí)際上，我遇到過(guò)的幾家公司，包括Voya Financial和Lloyds Banking Group，正在結(jié)合RPA功能和流程改進(jìn)，并確保流程在自動(dòng)化之前得到改進(jìn)。

重要的是，公司不要重蹈上一代再造項(xiàng)目的覆轍。他們不應(yīng)該用重組這個(gè)詞，也不應(yīng)該用人工智能來(lái)描述沒(méi)有流程重新設(shè)計(jì)和技術(shù)支持的裁員。沒(méi)有經(jīng)過(guò)仔細(xì)考慮的裁員通常會(huì)導(dǎo)致有技能的人離開(kāi)公司，效率幾乎沒(méi)有提高，而當(dāng)經(jīng)濟(jì)好轉(zhuǎn)時(shí)，這個(gè)工作崗位還是會(huì)需要人才。

人工智能驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)力的要求

我希望人工智能不會(huì)成為大量失業(yè)的驅(qū)動(dòng)因素：在很大程度上，它是增強(qiáng)人類能力的工具，而不是取代人類能力的工具。但無(wú)論是人工智能還是其他最新技術(shù)，都沒(méi)有為提高工業(yè)化國(guó)家的國(guó)家級(jí)生產(chǎn)力做出太大的貢獻(xiàn)。隨著這些國(guó)家的人口增長(zhǎng)趨于平穩(wěn)，如果不將人工智能能力轉(zhuǎn)化為更多的產(chǎn)出，就很難保障經(jīng)濟(jì)更好的發(fā)展。部分生產(chǎn)率的提高可能來(lái)自任務(wù)和工作的自動(dòng)化，以及員工人數(shù)的減少，盡管這需要仔細(xì)的分析和大量的時(shí)間才能做好。

換言之，等到經(jīng)濟(jì)全面衰退時(shí)才開(kāi)始考慮如何利用人工智能降低成本和提高生產(chǎn)率，是一個(gè)糟糕的主意。真正的價(jià)值只會(huì)來(lái)自人工智能的生產(chǎn)部署，以及與流程和現(xiàn)有系統(tǒng)的集成。企業(yè)現(xiàn)在需要開(kāi)始著手開(kāi)發(fā)能夠創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值的人工智能應(yīng)用程序，并由此引導(dǎo)出人類和機(jī)器協(xié)調(diào)工作的新方法。

Tom Davenport為福布斯撰稿人，表達(dá)觀點(diǎn)僅代表個(gè)人。