許多公司都采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的方法進(jìn)行運(yùn)營(yíng)決策。雖然數(shù)據(jù)可以改進(jìn)決策，但它需要合適的處理器來充分利用它。但是，對(duì)于“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”這一術(shù)語(yǔ)來說這意味著數(shù)據(jù)將由人類進(jìn)行整理和總結(jié)，以便進(jìn)行處理。

如果要真正充分利用數(shù)據(jù)中包含的價(jià)值，公司需要將人工智能（AI）引入到工作流程中，這能幫助管理層從數(shù)據(jù)中解放出來，將他們的貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)移到企業(yè)的其它的地方。

要區(qū)分“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”和“人工智能驅(qū)動(dòng)”，我們需要區(qū)分它們是兩種不同的資產(chǎn)：數(shù)據(jù)和處理能力。數(shù)據(jù)包含能夠做出更好決策的洞察；處理能力則代表著提取這些數(shù)據(jù)并采取行動(dòng)的方法。人類和人工智能都是處理器，但它們有著非常不同的能力。為了了解并如何最好地利用每一種方法，回顧一下人類決策在工業(yè)中是如何發(fā)展的，將對(duì)我們理解“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”和“人工智能驅(qū)動(dòng)”大有裨益。

就在50年前，人類的判斷是商業(yè)決策的核心處理器。專業(yè)人士依靠他們?cè)诟髯灶I(lǐng)域多年的經(jīng)驗(yàn)發(fā)展而來的高度調(diào)整的直覺：為廣告活動(dòng)挑選合適的創(chuàng)意；確定合適的庫(kù)存水平；或批準(zhǔn)合適的金融投資。經(jīng)驗(yàn)和直覺是區(qū)分好與壞，高與低，以及風(fēng)險(xiǎn)與安全的主要標(biāo)準(zhǔn)。

我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，以經(jīng)驗(yàn)和直覺來做判斷會(huì)太過人性化。許多時(shí)候，許多事件證明了我們的直覺并不適合用于決策。我們的大腦受到許多認(rèn)知偏見的影響，這些偏見以可預(yù)知的方式損害了我們的判斷。僅僅依靠人類的直覺是低效的、反復(fù)無常的、容易出錯(cuò)的，并且限制了企業(yè)擴(kuò)展的能力。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工作流
感謝如今的數(shù)字革命，這讓我們相互連接的設(shè)備捕獲了不可想象的數(shù)據(jù)量：每一筆交易、每一個(gè)客戶狀態(tài)、每一個(gè)微觀和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)都更好的為決策提供信息。為了響應(yīng)這個(gè)新的豐富的數(shù)據(jù)環(huán)境，我們調(diào)整了我們的工作流程。IT部門支持使用數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式文件系統(tǒng)等來傳遞信息流，并且將無法管理的數(shù)據(jù)量減少到可消化的核心數(shù)據(jù)。人們可以使用電子表格、數(shù)據(jù)儀表盤和分析應(yīng)用程序等工具進(jìn)一步處理這些核心數(shù)據(jù)。最終，這些高度處理的、可管理的核心數(shù)據(jù)被提交給決策者。這是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”為主的工作流，它將數(shù)據(jù)作為一種輸入?yún)R總，依托在人類這個(gè)中央處理器的判斷之下。

我們其實(shí)不如機(jī)器善于利用所有的數(shù)據(jù)。盡管我們擅長(zhǎng)于消化周圍環(huán)境，輕松地處理大量的環(huán)境信息，但在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面，我們卻明顯受到限制。處理數(shù)百萬或數(shù)十億條結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)記錄是不可理解的；我們只能處理一些小的總結(jié)，例如總銷售額和平均銷售價(jià)格匯總到一個(gè)區(qū)域級(jí)別。然而，匯總的數(shù)據(jù)可能會(huì)掩蓋原始（大）數(shù)據(jù)集中包含的許多見解、關(guān)系和模式。匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（如總和和平均數(shù)）并不能提供決策所需的全部信息。

通常，決策需要了解數(shù)據(jù)值的完整分布或數(shù)據(jù)元素之間的重要關(guān)系。當(dāng)數(shù)據(jù)聚合時(shí)，此類信息就丟失了。在某些情況下，匯總的數(shù)據(jù)甚至可能是完全誤導(dǎo)性的?；煜蛩乜梢宰屢粋€(gè)積極的關(guān)系出現(xiàn)，當(dāng)它實(shí)際上可能是相反的（辛普森的案件就說明了混淆因素的復(fù)雜性）。然而，一旦數(shù)據(jù)被聚合，就可能無法恢復(fù)這些因素，更別說對(duì)它們進(jìn)行適當(dāng)?shù)目刂屏?。?jiǎn)而言之，通過使用人類作為數(shù)據(jù)的中央處理器，我們?nèi)匀辉跈?quán)衡準(zhǔn)確性以及如何規(guī)避人類數(shù)據(jù)處理的高成本問題。

人工智能驅(qū)動(dòng)的工作流
我們需要進(jìn)一步發(fā)展，將人工智能納入工作流程。對(duì)于只依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的常規(guī)決策，我們最好將決策委托給人工智能。人工智能不受認(rèn)知偏見的影響。人工智能可以被訓(xùn)練為在人群中找到特殊——因?yàn)槿祟惪赡軙?huì)因感情而產(chǎn)生偏見，而人工智能卻不會(huì)。人工智能更適合處理非線性關(guān)系，不管是指數(shù)關(guān)系、冪律關(guān)系、幾何級(jí)數(shù)關(guān)系、二項(xiàng)式分布關(guān)系還是其他關(guān)系。這些關(guān)系計(jì)算量龐大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我們?nèi)祟惪梢蕴幚淼姆秶?br />
人工智能工作流可以更好地利用數(shù)據(jù)中包含的信息，并且在其決策中體現(xiàn)一致性并保持和觀。它可以更好地確定哪種廣告創(chuàng)意最有效，如何設(shè)定的庫(kù)存水平，或者進(jìn)行哪些金融投資。同時(shí)，它可以降低成本。人工智能的價(jià)值在于做出比人類所能做得更好的決定，這也就提高了效率，為企業(yè)新的形態(tài)作出演變。

在工作流中同時(shí)利用人工智能和人工處理器
人工智能工作流的出現(xiàn)并不意味著人已過時(shí)。有許多業(yè)務(wù)決策不僅僅依賴于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。愿景陳述、公司戰(zhàn)略、公司價(jià)值觀、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)——所有這些都是信息的例子都依賴于人。這些信息只能在我們的頭腦中獲得，并通過文化和其他形式的非數(shù)字通信進(jìn)行傳播。人工智能無法訪問這些信息，而這些信息又與業(yè)務(wù)決策極其相關(guān)。

例如，人工智能可以客觀地確定正確的庫(kù)存水平，以實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)化。然而，在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，公司可能會(huì)選擇更高的庫(kù)存水平，以提供更好的客戶體驗(yàn)，即使以犧牲利潤(rùn)為代價(jià)。在其他情況下，人工智能可能會(huì)決定在市場(chǎng)營(yíng)銷中投入更多的資金，在公司可選擇的方案中，投資回報(bào)率高。然而，一家公司可能會(huì)選擇緩和增長(zhǎng)以維持質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。在其他情況下，選擇廣告的營(yíng)銷創(chuàng)意可能需要人工智能無法考慮的因素。以策略、價(jià)值觀和市場(chǎng)條件的形式提供給人類的額外信息，可能會(huì)偏離人工智能的客觀合理性，但卻對(duì)推動(dòng)消費(fèi)市場(chǎng)有著無可比擬的價(jià)值。在這種情況下，人工智能可以用來產(chǎn)生和推演各種可能性，而由人來豐富其價(jià)值。

在工作流中同時(shí)利用人工智能和人工處理器意味著人類不是直接與數(shù)據(jù)交互，而是與人工智能處理數(shù)據(jù)產(chǎn)生的可能性信息交互。價(jià)值觀、戰(zhàn)略和文化是我們以客觀理性協(xié)調(diào)決策的方式。通過同時(shí)利用人工智能和人類，我們可以做出更好的決定。

企業(yè)進(jìn)化的下一階段
從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到人工智能驅(qū)動(dòng)是我們進(jìn)化的下一個(gè)階段。在我們的工作流程中采用人工智能可以更好地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并允許人類以互補(bǔ)的方式作出貢獻(xiàn)。

這種進(jìn)化方式會(huì)使企業(yè)更有效率以更高的速度生存下來。我們相信會(huì)有新型的企業(yè)會(huì)出現(xiàn)，那些一開始就接受人工智能并將其自然地構(gòu)建到自己的工作流程中的企業(yè)。

名稱欄目：你知道如何實(shí)現(xiàn)人工智能驅(qū)動(dòng)嗎
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