摘要：AI技术从备受追捧到被搁置，原因是什么？时代变化带动产品更新速度，企业需要从思维定式中转变，将AI视为改变生产关系的新要素，才能真正释放AI潜力，以适应快速变化的市场环境。
个人介绍
赵亮
科沃斯创新模式研究院院长
16年科沃斯创新模式研究院院长战略管理、企业转型咨询经验，曾为超过一百家跨国企业，五百家民营企业提供管理咨询服务。
企业管理专家，高等教育《质量管理师教程》作者
所著《科沃斯创新之路》入选全国百篇优秀管理案例
中国质量协会六西格玛黑带
德国汽车工业联合会VDA注册审核师
江南大学企业家辅导导师、西交利物浦大学创新导师
TedX讲者，经济奥林匹克IEOC评委，管理学硕士，PMP
AI技术从备受追捧到被搁置，原因是什么？时代变化带动产品更新速度，企业需要从思维定式中转变，将AI视为改变生产关系的新要素，才能真正释放AI潜力，以适应快速变化的市场环境。
随着2022年11月30日GPT-3.5的推出，生成式AI开始进入公众视野。大模型的蓬勃发展让企业越来越期望将其与日常运营相结合，以推动企业发展。
然而，随着初期热情的消退，许多企业发现AI应用并未达到预期成效。最终，AI的用途往往局限于撰写文章或整理表格等简单任务。AI技术从备受追捧很快变成了被搁置的对象。不少企业开始抱怨AI只是噱头，离实用还有很长的路要走。
根据我们近两年在企业内部AI应用实践，以及过去一年对多家企业AI落地的辅导经验，我们发现AI无法在企业落地的原因，很少是技术问题，更多是因为过去的创新思路已经不再适用于当前时代。
时代变化带动产品更新速度
人类天生追求确定性和掌控感。自工业时代以来，企业便致力于构建一套自上而下的规则体系，以管理企业运营的方方面面。因此，当感到管理不足时，便引入了ERP等软件系统，期望它们能解决所有问题。然而，越来越多的企业开始发现这些系统变得越来越难用，员工的抱怨也日益增多。真的是这些软件做得越来越糟糕吗？显然不是，软件公司持续不断地在改进和优化产品，理应越做越好。那么，为何人们会有这种相反的感受呢？问题并不在于技术本身，而在于时代发生了变化。
很多年前有些行业一款产品的生命周期可以长达5～10年，员工学好的一项技能可以重复使用多年，一套高效运行的流程也可以多年保持不变。但今天很多行业不是按年算的，而是按季度、月度甚至天计算的，以扫地机器人行业为例，产品的迭代周期差不多就是3个月左右，这在过去是很难想象的，但今天市场的变化就是这么快，消费者对产品的要求永远不会止步，只会更多。
思维定式加剧挑战
这就带来了一个尖锐的矛盾，当做一件事的方式固定下来，员工形成习惯就能最大程度确保效率，而将一件事固定下来最高效的方式就是自上而下的命令。然而这种工业时代的准则在今天出现了问题，首先，因为市场变化很快，你不知道固定下来的事情是不是对的；其次，即使是对的，还没来得及形成习惯，市场的规则可能已经发生了变化。
这样的思维定式也反映在企业使用AI的方式上，很多企业寄希望IT部门结合AI做一些应用，员工直接按照既定的规则操作，然而这样的结果总是隔靴搔痒，虽然初期感觉效果不错，但低垂的果实摘完后，应用就趋于停滞。
为何会出现这种状况？原因在于系统的不便利性，员工常常感觉亲自操作比使用系统更加高效快捷。特别是在市场迅速变化的背景下，员工可能已经调整了作业流程，而系统却迟迟未能更新以适应这些变化。他们不仅需要按照新流程操作，为了保证系统的正常运行，还必须按照旧流程在系统中再执行一次，这不仅没有减轻工作负担，反而增加了额外的工作量。
此外，尽管IT团队在编程和软件架构设计方面是行家，但他们往往缺乏对业务实际运作方式的深刻理解。当前，大多数公司的业务复杂性已显著增加，准确、详尽地描述业务运作的细节和本质变得愈加困难。我们辅导众多企业运用AI解决问题时发现，许多人认为运用提示词是件轻而易举的事，他们自信在某个岗位上工作了十年，难道还不能清晰地阐述该岗位的核心职责吗？然而，当要求他们实际将这些内容落实到文字时，却漏洞百出。说句扎心窝子的话，许多人所谓的十年工作经验，实际上可能只是将一年的经验重复了九年。因此，在需求经过层层转述之后，最终产出的产品与最初的需求往往大相径庭。这既反映了人类语言的固有局限性，也是时代快速发展的产物所带来的新挑战。
转变思维 实现真正的创新
我们需要的是一种思维方式的转变，不是把AI视为一种类似于Word、Excel的工具，而是视为一种全新的社会组织形式、一种改变生产关系结构的生产力要素。这就好像电动机被发明后，社会生产效率在接下来十多年并没有显著提升。因为人们开始只是把它视为一种新的工具，零星地用在一些地方。而原来的工厂组织形式还是蒸汽机时代的布局，直到流水线的到来改变了工厂的物理结构和作业方式，伴随着一系列管理技术的更新，电能的特点才得到真正的发挥，接下来手工作坊的模式才真正落幕，全新的工业时代真正到来。
扼杀创新的机制
在过去的工业大生产模式中，每个个体往往被视为可替换的螺丝钉。在这种模式下，步调一致和遵守规则比创新更为重要，稳定性被置于首位。因此，真正有条件进行创新的人少之又少。多数个体没有足够的资源实现自己的想法，只能依赖于组织和流程，当无法获取足够的资源时，可落地的创新就无从谈起。而这种大工业时期形成的组织运行方式是扼杀创新的，让我们来看看创新是如何在现有组织内死掉的：
首先，真正的创新往往是那些离客户最近、离需求最近的人首先观察到的，创新的萌芽往往并不是深思熟虑的结果，而是某种特定场景下的机缘，我们可以称之为“应急型策略”，当员工看到这样的机会时，有些时候会舍弃，有些时候会向上汇报。通常的决定因素是某种企业的激励制度，比如“销售激励制度”。比如有些企业就是以销售额作为提成的唯一标准，那么有些金额很小、确定性很差的小订单就会被直接忽略掉。
有些创新机会得以保留进入了企业中层的视野，同样，有些机会被舍弃，有些时候会继续向上汇报，通常的决定因素是短期营收与其个人晋升机会。对于中层，甚至很多高级职业经理人来说，当年的财务表现和股价比什么都重要。即使有些创新机会能够到高层的桌面上，死亡的概率依然很大，主要受到4个因素的影响：成本结构、业务模式、客户、竞争对手。比如成本结构，有些企业对接单有利润率的要求，很多创新业务都是从边缘开始的，早期的利润率不高，于是得不到开始的机会。比如业务模式，很多企业开始一项新业务的规划时，需要立即看到这个业务的成长空间，比如将来有机会成长到当前主力业务相当的规模，如果看不到就会被砍掉，但你很难真正看准未来，IBM的传奇掌舵者托马斯·沃森在1943年预测：“我认为，全世界最多只需要5台计算机。”这样的预测在当年是主流意见，而且有很充足的数据支撑。今天人们应该意识到未来的变化可能超出所有的想象，无论你有多么聪明。三体中有句话同样适用：“弱小和无知从来不是生存的障碍，傲慢才是！”即使在这种情况下创新提案被侥幸通过，实际也只有10%可以真正获得资金支持，最终成为可实施的业务，创新在这种组织结构下可以说九死一生。
改变这一切非常困难，因为这套看起来扼杀创新的机制虽然有种种弊端，但确实是工业时代效率的巅峰，仍有其存在的合理性。如果将AI视为一种工具，最好的结果就是将AI嵌入到当前的流程中，在每一个节点提升一点点效率，这有用但不够。如果将AI视为一种全新的运行方式，你会意识到AI会改变人们接收新知识的方式，有部分人会因为AI成为超级个体，过去需要专家才能做到的事情普通人也有机会做到，要做成一件事对其他条件的依赖性会大大降低，这就有机会衔接原有流程中的多个环节，让创新得以显现。
AI带来创新的涌现
过去，创新之所以需要经过层层审批，是因为它依赖于资源，特别是来自不同专业领域专家的协助。为了确保安全，资源的使用必须经过严格的审批流程。然而，在人工智能赋能个体的今天，人们能够借助AI跨越专业壁垒，直接简化中间流程。以往各个层级可能会因为新机会需要大量资源而抑制它们，因为没有人愿意承担失败的风险，尤其是在创新仅处于概念阶段时。但现在，借助AI的帮助，即使在有限的资源条件下，也能展示出一个初步模型。这样一来，各个层级将不再以概念性的视角审视问题，也不会因个人的风险偏好而主观地拒绝它。这种观念的转变将促进创新的蓬勃发展。
然而我们也需要承认，AI确实在快速发展，但今天AI的能力还不足以颠覆过去的运营方式，也无法替代ERP系统和很多工具软件。而且每家企业面临不同的市场状况、自身情况也各不相同，不能一概而论，粗暴的一刀切、不顾一切拥抱新事物也未必可行。
究其根本，选择哪种方式取决于企业的实际情况，有两个因素会成为重要的参考依据。
一个是当前业务的复杂度，一个是当前企业的人才密度。以此为坐标轴划出四个区域，企业处于不同区域应该选择最适合自己的创新方式。
我们需要承认无论是采用AI还是其他的创新，企业中不可能每个人都有足够多的好奇心和认知能力，企业人才密度难以短时间就有根本性变化。而不同行业、不同业务发展阶段的业务复杂度也有很大区别。有些业务，比如代工业，几万人甚至几十万人可以统一管理起来，这虽然很不容易，但可控性要比管理同等数量的创意工作者好很多。
当随着公司发展，业务复杂度大幅提升之际，需要做出一个关键选择，更倾向于用流程还是简单的原则管理一家企业，这取决于我们对外部环境的感知，理解自己所处环境的稳定性以及行业平均利润率等因素。当然对于不同时期、企业不同的业务形态也可以采用不同象限的模式，或是借助AI对个体赋能创建新的模式，打通两个象限的边界。
综上所述，企业在应用AI技术时需要重新思考创新策略。这不仅涉及技术应用，更需要组织结构和管理理念的调整。只有将AI视为改变生产关系的新要素，企业才能真正释放AI的潜力，推动创新，适应快速变化的市场环境。
来源：现代物流MaterialFlow
