赢在人工智能——战略、组织行为与技术三位一体-波士顿咨询-201911_28页_1mb

人工智能战略、组织行为与技术三位一体

核心内容

本报告基于《MIT斯隆管理评论》与波士顿咨询公司（BCG）2019年全球高管调研与研究，探讨了人工智能（AI）在企业中的战略应用与价值创造。核心观点是，AI不仅是一种技术工具，更是企业战略、组织行为和技术创新三者结合的整合力量。

主要观点

1. 人工智能的机遇与风险并存

• 90% 的受访者认为 AI 可以为企业带来商机，但风险意识也在增强，45% 的受访者认为 AI 带来了战略风险，比例高于 2017 年的 37%。
• 中国受访者对 AI 风险的认知更高，71% 的中国受访者认为 AI 是风险与机遇并存。
• AI 的风险不仅来自技术，也来自市场竞争，尤其是新兴科技公司对传统行业的冲击。

2. 企业对人工智能的使用与开发应同步进行

• AI 项目若仅关注技术开发，而不结合业务需求，难以实现价值。
• 高管应推动跨职能协作，确保业务/经营负责人、流程/管理负责人和 AI 专家达成共识，以实现 AI 解决方案的有效实施。

3. 人工智能应作为战略工具，而非技术目标

• 企业应将 AI 与整体战略相结合，而非孤立看待 AI。
• 高管应从战略角度出发，思考 AI 如何支持业务目标，而非单纯追求技术突破。

4. 领先企业在 AI 应用上更具战略眼光

• 领先企业倾向于将 AI 用于营收增长而非成本节约，且更关注 AI 的长期战略价值。
• 他们愿意承担高风险项目，从而获得更高的回报。

5. 人工智能的成功依赖于组织行为和人才投资

• 领先企业不仅投资 AI 技术，还注重人才的培养与引进。
• 与仅依赖外部供应商相比，内部团队的建设更有利于 AI 项目的长期成功。

6. 人工智能的应用需结合数据、流程和组织变革

• AI 的价值创造需要跨部门的数据整合和流程优化。
• 领先企业能够将 AI 应用于多个业务领域，包括客户体验、运营效率、新产品开发等。

7. AI 能力的构建是一个渐进过程

• AI 不是“拿来即用”的工具，而是需要组织内部的适应和配合。
• 企业需要培养员工的 AI 意识与能力，以便更好地利用 AI。

关键信息

• 调查范围：2,555 名来自 29 个行业、97 个不同国家的高管参与调研。

• AI 应用成熟度：企业被分为四类：领先企业（20%）、研究企业（30%）、试验企业（18%）、消极企业（32%）。

• 成功案例：

  • Aetna 利用 AI 提高客户参与度，使新投保数增长 180%。
  • 德意志银行通过 AI 实现贷款审批流程自动化，提升了客户体验。
  • 施耐德电气通过 AI 优化客户体验和运营效率，实现了显著的业务改进。
  • 西门子将 AI 应用于招标流程，提高了效率并减少了人工干预。

• AI 的投资价值：

  • 70% 的企业表示 AI 对其影响微乎其微或根本没有影响。
  • 仅 40% 的企业认为 AI 带来了实际收益，但若将投资企业纳入统计，这一比例将上升至 60%。

• AI 的战略意义：

  • 企业应将 AI 作为推动战略转型的工具，而非仅仅作为技术投资。
  • AI 有助于创造新的商业价值，特别是在提升客户体验和推动收入增长方面。

人工智能的整合作用

• AI 的真正价值在于其整合能力，能够将企业不同部门和职能连接起来。
• 领先企业通过 AI 实现了跨职能协作，推动了组织变革。
• AI 的应用不仅提升了效率，还为组织带来了新的视角和洞察。

中国 AI 应用的特点

• 中国企业对 AI 的风险认知更高，且对 AI 带来的收入增长预期更强。
• 中国领先企业在 AI 投资和人才引进方面更积极，更广泛地应用 AI 于多个业务领域。
• 中国企业在 AI 项目上的投资规模更大，且更注重战略性和长期性。

实现 AI 投资价值的关键

• 战略与组织行为的结合：AI 不仅是技术问题，更是组织问题。
• 跨职能协作：企业需要在不同业务部门之间建立协作机制，以实现 AI 的最大价值。
• 人才培养与引进：AI 成功依赖于内部人才的培养和外部专家的引入。
• 数据与流程整合：AI 的应用需要企业内部数据和流程的协同，以实现真正的价值创造。

总结

人工智能已成为企业战略的重要组成部分，其成功依赖于技术、组织行为和战略三者之间的协同。企业需要超越技术视角，从战略角度出发，推动 AI 应用于业务转型和价值创造。同时，AI 应用需要组织内部的广泛参与，包括高管、业务人员和技术人员。成功的企业通常具备清晰的战略定位、跨职能协作机制、人才投资和数据整合能力。在 AI 领域，企业不仅要关注技术，更要关注如何通过 AI 实现组织层面的变革和创新。