人工智能不是一項新的技術，但随着新的算法發明和雲計算的發展，人工智能獲得了飛翔的翅膀，在很短的時間普及到人的生活的很多方面，而且還在迅速擴展到更多的領域。人工智能在改變人們的生活的同時，也同樣在影響和改變着公司的管理方式，不僅僅是企業的生産過程，還包括影響決策系統和管理模式。
人工智能時代的來臨
我們現在一說到人工智能，就會馬上想到《終結者》裡面的機器人，會想到圍棋領域的新秀AlphaGo，還有微軟的可以和人聊天的“小冰”。人工智能從來都不是一個新的概念，但人工智能成為現實中的應用卻是最近十幾年的事情。實際上，人工智能真正能做的遠不止這些，我們現在的人工智能技術主要是運行在雲端或者經過訓練運行在終端設備的一些程序代碼，他們對各種輸入的數據,包括文字、圖像、視頻、音頻、各種來自傳感器和網絡采集到的數據自動進行分析，并可以自動決定下一步怎麼行動，比如自動駕駛的汽車；或者給出一些最優的判斷，比如人臉的識别系統。人工智能不僅僅是靠着寫好的程式進行工作，而且也非常大的依賴于其“學習”能力，通過自動學習，學會新的技能，以應對新出現的問題。
由于深度學習技術的發展，過去難以突破的很多問題，都可以通過大量的數據和訓練而得到解決。人工智能的推進也就不再需要通過“超級算法”才能實現。
互聯網的出現産生了巨量的數據，人工智能則使數據之間發生了更多的聯系，以前看似不相關的事情，内部的關系逐漸被挖掘出來，由此出現了各種各樣的推介系統，最簡單的就是各種各樣的智能推介系統，比如購買了ObjectC語言的圖書的人，通常也都會對iOS開發類的書感興趣。
人工智能在我們現實生活中的普及程度，其實已經遠遠超過我們真實感知到的程度，現在它們更多的是默默的在給我們的生活和工作提供支持，比如當我們在告訴手機給推薦一個餐館的時候，運行于雲端的系統，已經對個人的習慣和口味進行了分析，并且參照其他的人選擇，按照對你的吸引力的高低給出了排序。或者一個約會引擎會根據和你條件相似的人的選擇給你推薦可能最适合你的人。
随着人工智能技術的進一步發展，人們的工作和生活都将會充斥着人工智能技術，也許有一天，人們對人工智能的依賴，就如現在對電力的依賴一樣。人工智能也會在人類的各個方面發揮重大的作用。
随着AlphaGo引領的人工智能熱潮興起，越來越多的企業家将提升運營效率的希望寄托于人工智能這樣的先進技術。同時，人們也越來越疑惑與大衆距離遙遠的人工智能如何幫助企業提升效率。人工智能專家戴文淵表示，人工智能之所以能夠為企業的業績增長帶來突破，是因為人工智能可以在海量數據中挖掘真實的個體用戶需求，并為每一個用戶量身打造符合需求的産品及服務，從而提高用戶響應率、增強用戶體驗、拉升用戶黏性、擴展收入方式等。這不同于以往的“圈地”換取流量及入口，而是使用戶與企業的互動由被動變為主動，運營效率大大提升。
精準定位用戶、快速作出響應、靈活應對需求是人工智能技術應用的三大法寶。首先，在營銷的效率提升方面，人工智能可以做到精準推薦個性化商品或服務、降低資源錯配率。例如亞馬遜和淘寶的智能商品推薦體系、讓用戶更輕易地找到符合心中所想的産品；今日頭條的個性化閱讀推薦，讓用戶在尺寸有限的手機屏幕裡，獲得更希望看到的新聞時事。其次，信息更新速度的加快，也對企業決策的快速響應提出了更高要求。在瞬息萬變的環境中快速識别任何稍縱即逝的機會、并完成實時決策應對，是人工智能提升運營效率的重要一環。最後，當下用戶的需求和行為在不斷變化，從日新月異的環境中不斷自學習，及時自修正策略并形成閉環，以适應外部的持續變化才能盡可能獲得最大的收益，保持競争優勢。
未來人工智能技術将像互聯網一樣，滲透到每一個場景、每一台設備和每一種服務裡。金融、互聯網、電信、傳媒、制造等行業的企業已經紛紛布局人工智能。以人工智能方案公司第四範式為例，其基于金融行業的産品營銷、差異化定價、風險控制等解決方案，讓銀行客戶可以從海量數據中精準定位客戶，識别風險，給予客戶專屬的個性化産品，并挖掘客戶的潛在需求，讓整個生産、消費環節效率提升，讓企業在投入最少人力、财力的成本下獲得最大收益。
人工智能平台下的企業管理
企業管理是對企業的生産經營活動進行計劃、組織、指揮、協調和控制等一系列職能的總稱。随着信息化的發展，産生了ERP、CRM等一系列的軟件系統來幫助收集數據，制定和實施生産經營活動，協調和控制生成經營過程。随着網絡技術的發展，這些系統也已經逐漸融合而成為更大的系統。
目前在很多的專業領域都已經出現了基于雲的企業服務體系，過去需要花費很大的成本部署的管理信息系統，現在隻需要繳納少量的服務費，獲取一個賬号就可以實現。而且這些雲服務因為有大量的企業數據為基礎，也就自然而然形成了對行業的數據統計和分析，這是過去單獨構建企業管理信息系統所無法實現的。
在過去，人們認為人工智能在企業管理中的應用主要是提供決策分析，比如對項目進行沙盤推演等；提供知識庫和專家系統的服務。随着技術的發展，人工智能在企業管理中的應用已經遠遠超過了這些。如果說過去是一個以信息為平台的企業管理，那麼未來，會是一個以人工智能為平台的企業管理。
由于外部環境的變化加快，所以之前封閉運行的信息系統已經無法适應環境的變化，而需要持續動态升級企業的信息系統，使之和所處的環境匹配，對現在的企業來說是一個非常大的挑戰，而人工智能和自動學習是解決這個問題的關鍵所在。
那麼現實的智能平台的企業管理系統會對企業的管理造成什麼的影響呢？
企業管理的關鍵就是決策和執行，與之相關的會有人力資源、行政管理、市場調研等支持部門。
首先，從執行的角度來看，生産和經營過程的智能化的過程，就是一個減少人為的幹預，對生産需求自動分析并且自動完成生産計劃的過程。隻要輸入訂單信息，就可以直接生成生産計劃，并自動将生産指令發送給相關的部門執行。這在有些企業已經實現。未來的智能系統，會直接對客戶的需求進行分析、歸類，生成初步的生産計劃表，推薦給業務人員，而不是業務人員将客戶需求“翻譯”成信息系統能理解的指令。這将大大的加速業務處理的時間。
在生産過程中，機器人和用于産品質量分析的模塊都已經有廣泛的應用。在整體的生産過程中，智能系統除了可以完成對過程監督，對異常自動處理上報之外，智能系統還可以即時調整策略，以保證生産不受影響。
在這個過程中，因為隻需要關注異常狀況，所以一個管理人員就可以管理更多的生産過程，傳統的管理金字塔結構逐步的扁平化。管理者的關注點從對生産過程細節的監督，轉入到對整體數據的關注。
在管理決策的過程中，傳統的信息系統提供的是數據和報表，對數據和報表的分析是管理人員的事情，所以對于這些數據的解讀也就需要更多的專業知識才能完成。人工智能技術的應用不僅僅是收集和整理數據，而且可以通過自動學習對數據做出客觀的判斷，分析出松散數據之間的關聯。如果說，過去的信息系統是報表生成器的話，那麼人工智能的管理平台就是一個見多識廣的“參謀”，提供基礎數據分析隻是其基本功能，顯示數據的變化及其産生的影響、提醒經營中的風險、提出解決方案都會成為人工智能平台要完成的任務。由于信息的來源可以不隻是企業内部，通過對整體行業數據的自動獲取和更新，這個“參謀”所給出的提示，會更全面、客觀。這是過去大部分的企業想要做而無法做到的。
人工智能幫助人們更容易發現一些事物和現象的内在的聯系，比如發現用戶購買産品之間的看似無關的關聯：其中一個非常有趣的尿布和啤酒之間的關聯（購買尿布的會有不少人購買啤酒）。這不僅僅會改變決策中的決策内容，同樣會改變決策者做出決策的方式。
人工智能使得企業的管理者可以有更大的視野，注意力更多的集中在做好核心業務方面，這應該是人工智能所帶來的主要影響。
人工智能除了影響生産和決策之外，同時也在改變人與公司，人與人之間的聯結的方式。由于智能手機的普及，很多過去隻能在辦公室才能完成的工作，現在在路上就可以完成。這毫無疑問加快了業務的處理。過去需要發傳真才可以實現的事情，現在随時拍照片按下發送就可以實現。而人工智能的普及，就如給每個人配備了一個聰明的“秘書”，提醒工作任務。自動完成繁瑣的行政、财務手續隻會是其基本的工作，根據不同的工作類型，會有各自不同的表現形式。
目前已經不少的以即時通訊為核心的軟件系統，試圖打造基于互聯網系統的分布式團隊體系（比如釘釘）。未來應該會有更多的工作将不是在辦公室完成。這樣也會加速分布式辦公的實現。或許有一天，我們看到的“大公司”不再是高大的辦公樓，巨大的廠區，而是一個虛拟空間裡的大量的人和工廠的網絡。隻有人工智能技術，才會給這個虛拟空間提供工作的基礎，如果沒有人工智能，這個虛拟空間所能提供的，就隻會像過去手機隻能打電話發短信一樣空洞。
總的來說，人工智能對企業的影響是一個全面的影響，不僅僅是影響生産決策這些方面。我們會看到人工智能技術影響到公司的組織結構、運營方式和思維的方式。
對于企業的員工來講，人工智能的應用并不意味着工作量會減少，相反，而是會更多。在過去，企業的整體的運作的效率低，項目的推進速度慢，雖然事務繁瑣，但壓力也并不大。當效率提高之後，相應的工作崗位上的人也如處在一個加速的生産線上，也同樣要能适應這種效率的變化。
與人工智能賽跑
雖然目前還沒有人工智能在企業方面的通用解決方案，但已經有不少公司已經在探索，甚至有一些初級的産品（如MANA）。作為特定的應用則已經有很多的應用已經被實施，比如通過智能識别技術進行産品質量的檢測等，這些技術的應用，可以減少員工培訓的費用。人工智能的普及，将會比我們想象的要快。就如十年前智能手機還隻是一種概念，而今天則是每個人都不能離開的設備。
面對人工智能時代的來臨，怎麼能有效地利用和适應人工智能技術是企業管理者的一個重要的課題。首先是對人工智能要有一個正确的理解。有人認為在董事會引入一個獨立的智能機器人就是部署人工智能了。這是一個誤解，單獨的機器人，能提供類似專家系統的服務，雖然這是一個低成本快速提升決策質量的方式，但對于一個企業來說，是遠遠不夠的。人工智能平台的構建，首先是基于過去的公司的經營數據上的，是以過去的信息技術平台為底層的一個新的軟件系統，隻有這樣的系統，才能稱為人工智能平台，才能使人工智能發揮整體的作用。當然在構建的過程中可以逐步來實現，比如從一個産品質量的管理系統開始。
學會利用分散式的管理結構是未來企業管理的另外一個重要課題。一些非核心的功能，可以通過租用的方式來獲取服務。比如，在員工考勤方面，完全不必自己去構建或者采購一套專門的系統，通過租用一些公司提供的服務，既可以降低成本﹑快速部署﹑減少維護，同時也可以享受這些公司通過大數據的分析所帶來的成果。
可以預見，人工智能等新生産力的運用程度将會是衡量企業核心競争力的重要指标，而選擇使用更強的技術無疑為企業帶來更大的收益。關于人工智能技術的強弱劃分，廣義地說，維度即模型或函數的複雜程度，維度越高、運算越精準、人工智能的能力越強。
顯而易見的是，高維度的模型效率遠遠高于低維度的模型效率、繼而影響企業整體的運營效率，為人工智能的應用樹立了評判标準。正如前文所說，企業家細微的經營、決策差别，會改變企業競争的優勢和地位。在人工智能逐步普及的未來，選擇什麼維度的人工智能産品，就決定了新的生産力給企業效率提升帶來的貢獻有多大。這個挑戰主要是對于知識結構的挑戰，一些崗位會被機器替代，一些新的崗位會出現。我們也許會發現，和學習和适應能力相比，經驗或許變得沒有那麼重要。作為一個人工智能的使用者，不必一定知道什麼是人工智能，但快速學習的能力，适應變化的能力，則是未來生存的必備的技能。同時，作為個人而言，需要專注于機器人所不能代替的領域，比如富有創造性的領域。
責任編輯：向坤