2016-12-14

新华网北京1213日电(曹素妨  实习生王一苇)  管理大师赫伯特·西蒙说,管理就是决策。人工智能对于企业管理的模式、方法、效率等诸多方面都产生着非常重要的影响。在新的生态系统下,企业及其管理者应该从人工智能中得到怎样的启发?在接受新华网智谷采访时,南京大学管理学院副院长茅宁着重强调了企业管理中人工智能的“可为”与“不可为”。

智谷:人工智能技术对于未来企业的管理模式会不会有影响?离散化和去中心化的组织形态是否有一天需要机器人或人工智能的加入?

茅宁:技术的发展,本质上讲,首先解决了生产力上升的问题。生产力发展后,必然导致生活方式的改变,最后导致整个管理思想、管理方式改变,传统管理方法不断让位于新的东西。

目前组织形态的变化趋势是扁平化、分散化。早期有很多因素导致组织架构和组织生产模式的调整。但有一个原因非常重要,就是通讯技术。

以战争为例,以前的作战方式是大团队作战。而在伊拉克战争时,美军采用了小团队大平台的作战方式,称为“班长的战争”。这种作战方式,把决策权交给最接近敌人的人,就是班长。问题是,班长不一定具备决策能力。很简单,我们通过通讯技术,以一个大平台支持他,大平台就是整个组织资源的综合支持。班长领导下的几人团队发现敌情,再由平台迅速做出决定,平台还可以提供各种各样的资源保障。

企业作战也是一样。华为的总裁任正非在公司讲话中把“班长的战争”定为组织变革方向。既要让最接近顾客的那些人有决策权,同时还要让他们具备相应的知识和能力。而后者需要整个组织来支持。人工智能应用于平台,支持企业管理,对扁平化或者分散式组织运行的效率和企业的健康发展起到非常重要的基础作用。

人工智能的技术发展应用有两个方向,专用型和通用型。 后者即在某个领域里面提供系统解决方案,更重要。比如医院里的智能医疗,是系统的、集成式的应用,慢慢延伸出来,就会带来管理模式真正意义上的集成化解决方案。

因此一个更重要的问题是,人工智能能不能变成企业智能。对很多行业,尤其是客户导向型的行业,将公司转变为智慧型企业,是非常必要的,如金融行业、自动行业。人工智能技术应用领域非常广,对于企业提高业务能力、多方全面了解客户至关重要。

数据本身不会说话,要通过算法做数据挖掘。管理上的问题,如绩效考核,以前过于主观,现在通过数据挖掘变得更加客观。比如新员工来到企业,很多事情不了解,利用知识图,迅速了解同事和企业文化、熟悉新的环境、适应新的工作等。

但有一个注意点,人工智能不是万能的。企业有两种管理,一种是程序化、常规性的,通过人工智能技术和通用的系统解决方案提升管理水平;另一种是非常规、偶发的,需要做出判断和重大决策的,这一点人工智能永远不可能替代。

管理本身是社会化的。高层管理如下棋,对于围棋或象棋的常规下法,人工智能可能有优势,但在企业重大战略决策的问题上,人的作用是永远不可替代的。人工智能可以提高企业的效率,提高企业运营的程序化的科学性,但它永远不能替代需要高层战略性的稀缺决策,那是任何东西都不能替代的。

智谷:从管理学家的角度来看,人工智能技术和物联网领域对于传统行业及传统企业将会有何挑战和机会?

茅宁:无论是人工智能还是物联网,甚至之前的互联网+,我们都在谈一个问题,就是传统企业的转型。首先是思维方式的转型,然后才是业务转型。我认为,企业转型一定是高层推动的,传统企业家要找到出路,首先要了解智能化社会下,企业面对的市场会发生什么变化,按照这个思路提高思维水平。

第二点是根据发展趋势来选择合适的业务转型。业务转型分两种,第一种是自己做产品调整,但传统企业大部分不具备这样的开发能力。第二种是利用共享经济和生态圈概念,主动寻找和加入好的行业平台,例如亚马逊的云服务平台。加入一个好的生态,未来的发展可能不是单打独斗或者强调竞争,而是找到自己的定位,带来很多新的发展机会。对小的传统企业而言尤其如此。

企业的生命周期理论上是可以无限的,但产品的生命周期一定是有限的。转型实际上就是一种革命,抛弃陈旧的、没有市场的核心价值,提高运营效率,提高竞争力。这个意义上,做企业的人一定要学习投资的理念,学会判断什么时候应该退出。李嘉诚就是这样,不断从传统行业退出,进入新的行业,循序递进,保证企业在任何时点看,永远站在这个产业相对靠前的位置。

习近平总书记最近用的一句话非常好,叫“凡益之道,与时偕行”。如何跟上这个时代往前走,永远站在风口上,是管理者和决策者需要思考的问题,而这个问题,不是人工智能解决的,而是靠战略思维,靠积累、天分和学习能力。常规的东西可以智能化,但学习和创新不行。

智谷:情景化研究和跨学科方法在研究中极为重要,人工智能时代,该如何与工商管理学科进行跨界的结合?

茅宁:以传感器为例。有传感器以前,研究从假设到结论,分析的实证数据来源只有两个方面:问卷调查和市场数据。管理学研究是定性和定量的结合,如果没有问卷调查,很多问题无法进行研究。但学界一直有人质疑问卷调查的科学性,尤其是在模拟情景下,如果数据不科学,研究也就南辕北辙。

而传感器出现后,这个问题变得很简单。用传感器获取被试者实际的反应就很科学。现场交流过程中,脑子的实际反应会通过传感器直接反映出来,真实客观。传感器通过实时的感知,反馈神经认知,变成研究者一手的数据,再用模型和理论去做实证,这对研究发展非常好。

比如在股票市场,给股民佩戴传感器,在他们进行股票交易时,测出情绪的波动,来验证这种波动对决策会产生什么影响。如果传感器发展迅速,这种实验就可以普及到一般的学者和研究者,这样就能更好地克服工商管理“研究人”的难点。

格力集团原董事长董明珠很有个性,企业做得也很好。她讲过一句很有意思的话,要搞好一个企业,关键是管理者的能力,技术都是次要的。这话是反技术的,我个人不同意。

一个好的企业,如果把所有的希望寄托在一两个人身上,最终结果肯定不好。一个企业或者绝大部分企业,最终能不能在商场上持续发展,技术永远是不可或缺的。怎么把技术,比如人工智能这些最前沿的技术抓住,这是企业发展一个非常重要的或是区别于其他的东西。

最近很多互联网金融企业不是很景气,印证了我的观点。一些互联网金融的从业者,绝大部分思考的都是商业模式的问题,都在关注客户端怎么样吸引投资人和客户。但他们没有想过,要在技术方面拥有自己的真正核心的技术。

而这个核心的东西恰好是美国非常重视的,他们不叫互联网金融,叫金融科技。比如信用评级,传统的信用评级成本很高,大银行只能做大客户,一个很小的客户没必要做信用评级,因为成本太高,用传统的征信方法,成本一定高于收益。有了大数据等金融技术以后,可以通过对一个人日常行为的判断,找到一些指标,判定这个人是不是可以授信。

保险行业也是如此。投保人开车的行为,如果有技术监控,可以实时了解驾驶员的疲劳程度,通过后台监测,发送风险提示。保险行业不再需要通过去年的出险情况来决定今年,因为去年出险和今年出险可能完全不是一回事。减少大量的出险概率,对于保险公司来说是好事,对于拥有大量司机的运输单位也是件好事情。这是很大的革命。

这些事情恰好是技术问题,而不是商业模式问题。商业模式可能很快就会被别人复制,而企业如果真正拥有一个很好的核心技术,对它未来的健康持续发展一定是非常重要的。

研究人员也是如此。顶级的学者才有可能找到所谓的真正创新的想法,但对于绝大部分学者来讲,要在工商管理的学术领域积累资历,研究方法和数据来源都是最重要的,而不是所谓的核心思想,那是真正大师才有的东西。如果我们能了解技术的发展,能够把它用在研究方法里,学会融会贯通,才能有好的成果。(完)

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