作为企业，如何不被使用人工智能的竞争对手超越？

在日益激烈的商业竞争中，一些敏感的企业已经察觉到一个不争的事实：人工智能正在逐步成为推动增长、促进创新和提高效率的核心驱动力。市场开盘，算法正在为金融机构做出数百万的交易决策；供应链管理部门中，预测性分析正在帮助企业在最佳时机采购原材料、优化库存，并降低运输成本；而在营销部门，智能系统正在分析消费者行为，实时为目标受众量身定制广告，提高转化率。

在不久的将来，当企业领导走进会议室，他们的人工智能助手已经准备好了预测未来销售趋势的分析报告，并提供了基于大数据的战略建议。而在生产线上，机器人正在与人类工人无缝协同，确保产品的高效、精确和持续生产。仓库的自动化物流系统，也在根据即将到来的订单对库存进行动态调整。

在《未来简史》一书中，作者尤瓦尔·赫拉利预言，“数据主义”（Dataism）将是人类历史的下一个落脚点。在“数据基座”变得日益坚实的当下，一个普遍的观点正在形成：在一个以数据、算力和算法为核心的时代，传统企业将逐渐淡出，被数字化企业和智慧型企业所取代。简而言之，人工智能技术正在成为推动企业前进的关键动力。

不过，在我观察到的商业运营的实际场景中，许多企业仍然沉浸于传统的运营思维，更倾向于把资金流向购买土地、扩建厂房或者升级机械设备这些能看得见、摸得着的固定资产。他们相信，这样的投入能为公司带来直接的收益。例如，一个家具制造厂可能会花费数百万购买新的木材处理设备，以提高生产效率。

与此同时，当谈及投资诸如企业ERP管理系统、自动化物流系统、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）以及远程数据备份这样的关键信息技术和管理系统时，他们却显得犹豫不决，甚至回避。至于整合人工智能来协助公司决策，更是被放到了次要位置。

在《华为数字化转型之道》一书中，华为从认知、理念、实践方法等多个维度分享了它的转型历程。作为典型的非数字原生企业，华为最初是围绕物理世界建立的，缺乏以软件和数字平台为核心的数字世界架构。但他们迅速意识到：企业今天的成功不是未来前进的可靠向导。面对数字化转型的必要性，华为反思：“为什么在电商平台上购买一支几元钱的铅笔可以做到全流程可视，而企业之间上千万元的交易履行状态却要客户通过邮件、电话来反复跟催？”基于此，华为坚定地走上了数字化转型的道路。

反观一些仍然沉浸于传统商业模式的企业，虽然他们在短期内可能会看到稳定的增长，但从长远来看，他们将面临更多的市场变革和挑战。如果他们不积极引入先进的管理系统和人工智能技术，无论是在数据采集、资源分配还是市场反应速度上，都很可能步履蹒跚，落后于那些敢于创新的竞争者。

人工智能技术的进步，已开始改变企业的核心运营方式和价值创造。既然人工智能的普及已经成为一个不争的事实。作为企业，有一个亟待解答的问题摆在眼前：如何应对这场技术变革并立于不败之地？如何避免被更早采纳并深度应用人工智能的竞争对手所超越或替代？毕竟，在这个日益数字化的时代，任何滞后于技术的企业都可能被更先进、更快速的竞争对手所超越。

相较于纠结和担忧宏观经济的风云变幻，企业更应关注如何借助人工智能技术，优化企业的运营，为企业带来颠覆性的竞争优势。当今时代，单纯的工作岗位被人工智能所取代并不是真正的威胁，真正的危机是企业停滞不前，而那些大量采用人工智能技术的对手则飞速前进，逐渐占据市场优势。

真正需要企业警惕的是：当你沉浸在传统的运营模式中，那些已经积极运用人工智能技术并取得巨大业务增长的竞争对手正在秘密地颠覆整个市场格局。在这样的趋势下，每一家企业都应该认识到，不是你主导并驾驭这波技术浪潮，就是你会被这波浪潮淹没。

那么，企业如何来积极应对，调整战略，深挖并应用人工智能技术，将其变为企业未来的竞争优势呢？从我的角度看，企业需要开展以下八个方面的全面储备：

1.数据储备：在数字化时代，数据不仅是资产，更是财富。对于任何企业，持续地收集、整理和分析数据是至关重要的。像阿里巴巴和亚马逊这样的巨头，正是因为对庞大的用户数据进行深入分析，才能提供更为个性化的服务和产品。企业应建立完整的数据收集、管理和分析体系，确保数据的完整性、准确性和及时性。数据除了能够帮助企业更好地了解用户，还为人工智能模型提供了训练材料，增强其预测和分析的准确性。

2.技术储备：仅拥有大量数据并不能为企业带来多大好处，除非它们有足够的技术来解析这些数据并洞察商业价值。例如，爱奇艺、腾讯视频、优酷等都在通过深度学习算法，为用户提供个性化的观影建议，从而提高用户活跃度。现今，各种先进的算法和技术如深度学习、神经网络已在多个领域得到应用。企业必须不断地学习和更新技术，并与外部技术提供商、研究机构建立紧密的合作关系，确保始终处于技术前沿。

3.人才储备：技术和数据的增长，意味着企业需要有能力驾驭它们的人才。培养和吸引人工智能领域的专业技术人才至关重要。以百度、阿里、腾讯、京东（BATJ）为代表的大型技术公司都投资于高水平人才，以确保他们始终处于行业的前沿。而对于中小型企业，可能没有足够的资源来吸引这些顶级人才，但他们可以与高校、研究机构建立合作关系，为员工提供持续的学习和培训机会。此外，跨部门培训和交叉技能的提高也可以帮助企业在快速变化的环境中保持灵活性。

4.算力储备：高质量数据和先进算法都需要强大的计算能力作为支持。例如，大型金融机构使用复杂算法来实时评估信贷风险，这需要巨大的算力。因此，企业需要预见未来的计算需求，并提前进行软硬件的投资和更新。此外，通过与云服务提供商建立合作，企业也可以获得可扩展的弹性计算资源，来确保数据处理速度和效率。

5.安全措施储备：随着数据和人工智能技术在企业中的广泛应用，安全威胁也相应增加。例如，最近的大型数据泄露事件已经对许多公司造成了严重的财务和声誉损失。为此，企业应确保数据的安全性和隐私性，投入资源开发和采用先进安全技术，防止数据泄露和外部攻击。同时，还需要培训员工意识到潜在的安全威胁，采取预防措施。

6.伦理与合规储备：随着人工智能技术的深度融入，如何确保企业在利用这些技术时遵循伦理和法律规定变得至关重要。例如，人工智能系统在为用户提供贷款建议时，必须确保其决策是公平、无偏见的。企业需要建立完善的伦理指导原则，跟踪最新的法律要求，定期培训员工，确保其操作合法合规，确保企业活动始终在法律和道德允许的范围内进行。

7.文化与组织变革储备：随着人工智能技术的引入和应用，企业工作方式、组织结构乃至企业文化都可能需要调整。首先，企业需要培养一个鼓励尝试、容忍失败的创新文化。对于一些传统企业，这可能意味着必须克服固有的抗拒变革的态度。例如，谷歌公司就曾经鼓励员工花费20%的时间在个人项目上，带来了诸如Gmail等创新产品。其次，企业组织结构可能变得更扁平，以鼓励跨部门合作和快速决策。例如，数据科学家、IT团队、营销部门应该更紧密地合作，确保数据和技术在整个组织中的流动和应用。

8.生态系统与合作伙伴储备：在这个高度互联的世界中，单一企业很难覆盖所有技术领域。成功的企业越来越依赖于一个强大的外部生态系统，以填补其技术和资源的空白。企业应与其他同行、供应商、学术机构等建立紧密的合作关系，快速地获取创新资源和市场机会。

我们正站在这个时代的十字路口，每个企业都面临着一个决定性的选择：是跟随技术的步伐，全力拥抱这一变革；还是选择守旧、等待，直至被淘汰？想象一下：一个充分利用上述八个储备策略的企业，将怎样颠覆传统，开创新的市场格局，给用户带来前所未有的体验。购物、娱乐、出行、医疗，每一个领域都有可能因为深度应用人工智能而焕然一新。

当上述一切化为现实，那些仍坚守传统，不愿意拥抱变革的企业，将逐渐被边缘化，被更为敏锐、勇于创新的对手超越。正如法国前数字部长塞德里克·奥（Cedric O）所言：“如果你的竞争对手有了电，你可不想只剩下一盏灯。”

（作者胡逸为大数据工作者）