商務咨詢
在數字化時代，制造業的巨大轉變可以說來自「實」與「虛」的碰撞。「實」指的是諸如制造業里的設備等，而「虛」是指人工智能等新技術的應用。以大數據、人工智能為代表的新技術，正在對制造業的各個環節產生深刻的影響，幫助制造企業邁入工業4.0。人工智能與制造業的融合不但可以提高整體運營效率，還將全面變革生產流程，加速全新產品的誕生，并通過全新的方式顛覆和加深制造商、客戶和供應商之間的關系，來面對新市場和客戶不斷涌現的新要求。
本文節選自SAP Leonardo專家Marc Teerlink的觀點文章《AI淘金熱：人工智能與機器學習如何為企業帶來真金白銀？》，希望為AI淘金熱中的制造企業帶來更多引申思考與洞察。
AI淘金熱一觸即發。與歷史上的淘金熱相似的是，僅有少數領先的企業能夠真正通過淘金發家致富。我相信，實實在在的經濟收益將來自那些把人工智能和機器學習變成真正的智慧工具的企業。
最初，人們對AI的應用可謂非常實際：將一些既定流程中的繁重任務轉給AI，以解放員工的「創造性」。這類舉措以創造即時價值為重點，能夠為企業帶來短期效益。然而，新時代為AI的未來提供了無限可能，也為更多企業帶來了引領潮流的機會。
上世紀90年代的互聯網零售和現今的人工智能有很多相似之處：當時勇于接受電子商務的企業，得以改革其傳統商業模式，走向數字化，取得商業成功；而不愿擁抱變化的企業則隨著自己陣地和產品的消逝，被數字化所取代。
2020 年：AI可以在開發現有工作潛能的同時，創造新的工作崗位
在接下來的2至5年里，隨著人工智能和機器學習的滲入，我們會看到，知識型員工和專業人員的日常工作模式將發生真正的變化。當然，與科幻電影里的不同的是，人工智能和機器學習并不會自主完成工作，但它們能將人類從重復性任務中解脫出來，把更多的精力放在戰略制定和決策落地上。
所以，在各項流程中引入人工智能確實能夠促進經濟發展。我十分認同的是，如果我們有足夠的智慧發明新的機器來替代工作崗位，我們當然也會有足夠的智慧來利用人工智能創造新的崗位。在這場AI淘金熱中，越來越多新的人工智能職業將會被創造。諸多行業和領域都需要數據專家和人工智能訓練師這樣的職位。
同時，AI還會為我們帶來管理型職位，如首席數據官、AI管理官以及數據變現相關的職位。在這個全新的領域內，企業將看到經過AI豐富與優化的數據，為自身的行業與價值鏈帶來的真金白銀。
AI為制造業帶來無限潛能
根據Gartner的預測，2019年，受AI影響的職位數量將隨著行業不同而不同。醫療、教育和公共部門的職位需求將增加，而制造業的職位需求增長將是最大的。從2020年起，與AI相關的新興崗位數量，將超過受其影響而減少的崗位數量，到2025年，凈增工作崗位數量將達到兩百萬。
2020年對于主流AI應用來說將是關鍵時期。諸多分析師預測，到2020年，企業使用的大約70%的數據將來自外部數據流和物聯網（IoT）設備，物聯網中將有500億「物」相連。
照此推算，地球上的每個人平均擁有7件「聯網」物品。隨著數十億物品、數據、商務流程和人員的相互聯接，一切篩選、推算、預測等工作都將通過機器學習支持的人工智能來負責。目前，分析師們預計AI將創造19萬億美元的價值，可謂名副其實的「AI淘金熱」。
淘金還是煉金？
企業需要弄清的核心問題與自身的核心競爭力相關：「數據是不是我用來盈利的核心資產？」或者「數據是不是關鍵業務流程的一部分？」
對純粹以數據為中心的企業來說，數據就是一切，就是自己的資產，他們不得不通過創造新的商務模式來煉金。然而，大多數企業并不是完全以數據為中心，他們會把重點放在自己最擅長的地方，向大眾傳達自己的愿景。大多數企業不會從零開始創造AI，而是選擇加工現成的AI。這意味著將數據作為智能流程的粘合劑、觸發器和連接器。這和當今企業定制云ERP和商務應用程序是異曲同工的。就AI技術的應用來說，使用植入AI的商務解決方案就可以打造智能流程，用數據的價值真正成就智慧企業。以汽車企業為例，他們就可以通過物聯網設備、數據分析和人工智能技術來追蹤車輛設備運行情況，以實施預測性維護。
企業如何在AI淘金熱時代分一杯羹？
像Uber、Amazon和Netflix這類真正通過創造AI和ML算法、功能和平臺并獲利的企業屈指可數。正如在淘金熱中，真正找到金子的人少之又少。但聰明的人會利用AI進行其他變革來創造機會，從淘金人的金子中分一杯羹。
所以，在AI淘金熱時代，對所有希望可以從中獲益的企業來說，最核心的問題依然是如何定位自己的核心業務，利用AI這種技術手段來充實或者彌補自己的業務能力，從而創造商業價值，為企業帶來真金白銀。
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