
前几天有同事问了我一个问题:AI和数字化是什么关系,在AI大热的当下,企业应该怎么做才不至于掉队?
作为一家数字化转型咨询公司的负责人,当然要用数据说话,转头去百度指数搜索了AI和数字化的指数热度(本来想搜索企业AI和企业数字化,但是没有这2个词),结果出人意料的差距之大:
这张图足以说明当下的热度和趋势所在,曾经不止一次地听到某些劲爆的观点,比如“每个行业都值得用AI再重新做一遍”
AI技术可以为企业提供更高效、更精准的数据分析和决策支持,帮助企业更好地把握市场趋势和客户需求。
AI技术可以提高企业的生产效率和质量,降低成本,提升竞争力,为企业创造更多的商业价值。
AI技术可以应用于企业的各个领域,如智能客服、智能推荐、智能制造等,提高企业的服务质量和客户体验。
AI技术可以帮助企业实现个性化定制生产,满足客户的个性化需求,提高企业的市场占有率和品牌影响力。
AI技术可以为企业提供智能化的风险管理,帮助企业识别和预防潜在的风险,提高企业的风险管理能力。
AI技术可以帮助企业优化人力资源管理,提高人力资源管理的效率和质量,为企业培养更多的人才。
AI技术可以为企业提供智能化的市场营销,帮助企业实现精准的营销推广,提高企业的市场占有率和品牌影响力。
AI技术可以帮助企业实现自动化生产,减少人工干预,提高生产效率和质量,为企业创造更多的商业价值。
AI技术的发展和应用将带来一系列的社会和伦理问题,需要引起关注和思考,同时企业也需要积极应对和解决这些问题。
以上是文心一言3.5版本给的答案,而阿里通义大模型、ChatGPT3.5的答案略有不同,但是大体意思差不多。我不禁感叹,在没有用最新版本的大模型的情况下,已经能给我们一些比较合乎逻辑的观点和内容,这些观点某种意义上反映了当前AI技术在企业发展中的重要性和应用前景。
那么从科技导向和社会关注度看,AI的热情已经超过数字化,对于这样的变化企业应该做些什么,我自己的思考是:不管AI和数字化如何进步,发展的主体永远是企业,而企业的本质作为价值输出一直都没有变,因此企业应该时不时回顾自己的初心,确保不会因为外部环境变化而把道和术颠倒。
1、认知升级,用正确的姿势拥抱科技。科技的进步只能作为加速企业达到终极目标的手段,因此企业在发展观念上应该明确通过AI和数字化一起服务和升级企业,最终实现企业的价值输出最大化。
2、把握关键要素,布局发展策略。企业AI和数字化的关键要素在于数据,我们应该早日认清所在行业和企业的存量资源。比如传统汽车制造业数据资源有限,但造车新势力从开始就注重数据的挖掘和流转,企业应该判断当下关键要素现状,厘清自己的存量资源,不可为了技术而技术。针对这样的企业现状,我的建议是做一个较为完善的顶层设计,来弥补布局优化带来的不可控风险。
3、瞬息万变的技术发展,先开枪再瞄准。人工智能的基础是神经网络和深度学习,背后的核心要素是数据和算法模型,GPT从问世到拥有自主意识才短短几年,我们不可能做到完全准备好,因此在前2步的基础上,我建议企业快速行动,先开枪再瞄准,高效复盘。抱着好奇心去探索科技应用的未知旅途,我相信一定会有所收获。
4、创新不是天马行空,而是存量、变量、增量的有机组合。前面我们讲到AI和数字化的关键要素是数据,企业首先应该梳理自己的存量,比如梳理公司卖的产品及服务数字化程度,团队的文化和机制是否适应数字化环境,数据回流后的数据治理程度,这些都是基本盘,这些存量都需要耐心梳理。而变量是外面世界风起云涌,比如数字化技术、人工智能AI发展所带来的社会冲击,所以你应该时不时把你的存量跟变量,通过解构重构的方式组合创造出增量。当然企业追求稳妥点可以寻找合适的机构,通过顶层设计或者轻咨询的方式去解构重构创造只属于你的企业新增量,完成企业的发展或逆袭,就像我的书籍《数智驱动新增长》中写到的五部曲十一要素,让企业最终真正做到决策智能化,用更好的“姿势”服务客户。
科技的发展无法停歇,而且迭代速度只会越来越快,有幸能见证重大科技变革的我们,坚守企业本质,回归初心,通过以上4个点拥抱科技发展,不管是数字化还是AI,走出一条属于自己的“变革”之路,科技不为我所有,但应该为我所用。
69.1吨化学品泄漏入海,企业竟谎称只泄露6.91吨。导致污染扩散至13平方公里海域。今天最高人民法院披露相关案件细节。2018年11月某天凌晨,化学品船“天某1”轮,靠泊福建某石化公司码头,将化学品碳九从岸上储罐装入船舱时,因违规操作,导致输油软管被拉裂,约69.
2026年春天,我们走访了山东、江苏的13座生活垃圾填埋场,试图了解在“固废十条”倒计时之下,各地基层的陈旧生活垃圾填埋场现状。
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经济不烧脑|每3辆新车2辆是新能源,海南2030年全面禁油,中国到底在下什么棋
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